On evaluating word embedding

Praca skupia się na opracowaniu nowej metody oceny jakości kodowania subtelności języka naturalnego w jego reprezentacji. Obecnie nawet najbardziej wyrafinowane reprezentacje wektorowe słów bardzo słabo kodują zdroworozsądkowe cechy języka naturalnego. Głównym celem pracy jest stworzenie standaryzowanego testu pozwalającego na ocenę jakości kodowania cech. Opracowany eksperyment został włączony do pakietu Word Embedding Benchmark (WEB) napisanego w języku Python i jest dostępny na Githubie na licencji MIT.This thesis concentrates on natural language processing word models called embeddings and shows a new way of quality measurement of coding subtle elements of languages. Even state-of-the-art word embeddings are lacking of common sense properties. The main aim of this thesis is to create a standardized test that allows to evaluate the quality of coding property in words. This experiment is a part of Python packet Word Embedding Benchmark (WEB) and its code is available on Github under the MIT license