word2vec: Danish DSL and Reddit word2vec word embeddings

Semantiske modeller er trænet på DSL's tekstkorpusser ved hjælp af Python-pakken Gensims. Modellerne er trænet med 500 features, et "vindue" på 5 ord omkring søgeordet og ord, der optræder mindre end 5 gange i korpus, er sorteret fra, og der er anvendt "skip-gram" som træningsalgoritme. Modellen "DSL_skipgram_2020.model" er trænet med et korpus på godt en milliard løbende ord med tekster fra 1983 til og med 2019.Modellerne stilles til rådighed i tre formater. ÅBEN-DSL-LICENS:Ressourcen kan frit downloades idet man accepterer en række brugsbetingelser og forpligter sig til at overholde dem. Refereres til ved: "Word2Dict – Lemma Selection and Dictionary Editing Assisted by Word Embeddings" / Nicolai H. Sørensen, Nimb, Sanni, i Proceedings from Euralex 2018, Ljubliana, Slovenia, 2018".