Machine learningDeep learning / NLP / CV

Multilingual Doc2Vec

Multilingual Doc2Vec چارچوب Paragraph Vector اثر Le و Mikolov (2014) را به دو یا چند زبان تعمیم می‌دهد و جاسازی‌های سطح سند را در یک فضای برداری مشترک یا هم‌تراز آموزش می‌دهد، به‌گونه‌ای که اسناد معنایی مشابه — صرف‌نظر از زبانشان — در نزدیکی یکدیگر قرار می‌گیرند. این روش بازیابی، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی اسناد بین‌زبانی را بدون نیاز به پیکره‌های موازی یا ترجمه امکان‌پذیر می‌سازد.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

منابع

  1. Le, Q., & Mikolov, T. (2014). Distributed representations of sentences and documents. In Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 32(2), 1188–1196. link
  2. Multilingualism. Wikipedia. link

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Paragraph Vector (Doc2Vec) Model. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/deep-learning/multilingual-doc2vec

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateMultilingual Doc2Vec (Multilingual Paragraph Vector (Doc2Vec) Model). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/deep-learning/multilingual-doc2vec · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026