词向量：1.词表征

目录 文本表示哪些方法? one-hot存在的问题 SoW & BoW tf-idf PMI 统计语言模型(N-gram模型) 神经网络语言模型(NNLM) word2vec word2vec 与 NNLM 的区别 CBoW Skip-gram 层次softmax 负采样 word2vec的其他细节 GloVe word2vec 和 fastText 对比有什么区别? 文本表示哪些方法? 基于one-hot.tf-idf等的bag-of-words: 基于词向量的固定表征:word2vec.fa

如何产生好的词向量? 词向量.词嵌入(word vector,word embedding)也称分布式表示(distributed representation),想必任何一个做NLP的研究者都不陌生.如今词向量已经被广泛应用于各自NLP任务中,研究者们也提出了不少产生词向量的模型并开发成实用的工具供大家使用.在使用这些工具产生词向量时,不同的训练数据,参数,模型等都会对产生的词向量有所影响,那么如何产生好的词向量对于工程来说很重要.中科院自动化所的来斯惟博士对此进行了详细的研究.本篇博客也是我

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------

关键词: 内部任务评价(Intrinsic Evaluation)和 外部任务评价(extrinsic evaluations).超参数影响下的类比评价任务.人类决策和词向量距离的相关性.结合上下文处理歧义.窗口分类. 这个课堂笔记我们将会对词向量(也就是词嵌入)的内部任务评价和外部任务评价方法进行讨论.主要的内容是单词类比(word analogies)技术,我们会把它当做内部任务评价的技术并展示其相关示例,它会在词向量的调谐(tune)中发挥重要作用.我们还会讨论如何训练模型的权重/参数,并

原文地址:https://www.jianshu.com/p/b2da4d94a122 一.概述 本文主要是从deep learning for nlp课程的讲义中学习.总结google word2vector的原理和词向量的训练方法.文中提到的模型结构和word2vector的代码实现并不一致,但是可以非常直观的理解其原理,对于新手学习有一定的帮助.(首次在简书写技术博客,理解错误之处,欢迎指正) 二.词向量及其历史 1. 词向量定义 ??词向量顾名思义,就是用一个向量的形式表示一个词.为什么

词向量作为文本的基本结构--词的模型,以其优越的性能,受到自然语言处理领域研究人员的青睐.良好的词向量可以达到语义相近的词在词向量空间里聚集在一起,这对后续的文本分类,文本聚类等等操作提供了便利,本文将详细介绍如何使用word2vec构建中文词向量. 一.中文语料库 本文采用的是搜狗实验室的搜狗新闻语料库,数据链接 http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php 下载下来的文件名为: news_sohusite_xml.full.tar.gz 二.数据预处理

例句: Jane wants to go to Shenzhen. Bob  wants to go to Shanghai. 一.词袋模型 将所有词语装进一个袋子里,不考虑其词法和语序的问题,即每个词语都是独立的.例如上面2个例句,就可以构成一个词袋,袋子里包括Jane.wants.to.go.Shenzhen.Bob.Shanghai.假设建立一个数组(或词典)用于映射匹配 1 [Jane, wants, to, go, Shenzhen, Bob, Shanghai] 那么上面两个例句就可

spaCy能够比较两个对象,并预测它们的相似程度. 预测相似性对于构建推荐系统或标记重复项很有用. 例如,您可以建议与当前正在查看的用户内容相似的用户内容,或者将支持凭单标记为与现有内容非常相似的副本. 每个Doc.Span和Token都有一个.similarity()方法,它允许您将其与另一个对象进行比较,并确定相似度.当然,相似性总是主观的——“狗”和“猫”是否相似取决于你如何看待它.spaCy的相似模型通常假定一个相当通用的相似性定义. tokens = nlp(u'dog cat ban

目录: 基础部分回顾(词向量.语言模型) NLP的核心:学习不同语境下的语义表示 基于LSTM的词向量学习 深度学习中的层次表示以及Deep BI-LSTM ELMo模型 总结 1. 基础部分回顾(词向量.语言模型) 1.1 独热编码-词的表示 1.2 词向量-词的表示 我们为什么需要词向量?(One-hot向量的缺点?) 基于One-hot能否表示单词之间语义相似度? 1.2.1 基于One-hot能否表示单词之间语义相似度? 答:不可以.因为,我们不管是通过欧式距离还是通过余弦相似度,计算用

word2vec是Google在2013年提出的一款开源工具,其是一个Deep Learning(深度学习)模型(实际上该模型层次较浅,严格上还不能算是深层模型,如果word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层,如Softmax,便更像是一个深层模型),它将词表征成实数值向量,采用CBOW(Continuous Bag-Of-Words Model,连续词袋模型)和Skip-Gram(Continuous Skip-GramModel)两种模型.具体原理,网上有很多. 本文是在window