Назовите классические способы получения эмбеддингов слов (Word2Vec, FastText, TF-IDF, N-граммы и др.).

Классические способы получения эмбеддингов слов включают:

• Word2Vec — обучает плотные векторные представления слов, используя архитектуры CBOW (Continuous Bag of Words) и Skip-gram. Позволяет улавливать семантические связи между словами.
• FastText — расширение Word2Vec, учитывающее внутреннюю структуру слов через разбиение на n-граммы символов. Это помогает лучше работать с редкими словами и морфологией.
• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) — статистический метод, который преобразует слова в векторы на основе частоты слова в документе и обратной частоты в корпусе. Не учитывает семантику, но хорошо подходит для классических задач информационного поиска.
• N-граммы — представление текста через последовательности из n подряд идущих слов или символов. Используются как признаки для моделей, часто в сочетании с TF-IDF.
• GloVe — метод обучения эмбеддингов на основе матрицы совместной встречаемости слов, объединяющий преимущества глобальной статистики и локального контекста.

Эти методы можно комбинировать или использовать в зависимости от задачи и объема данных.