[DeeplearningAI笔记]序列模型2.8 GloVe词向量

5.2自然语言处理

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2.8 GloVe word vectors GloVe词向量

Pennington J, Socher R, Manning C. Glove: Global Vectors for Word Representation[C]// Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2014:1532-1543.

• 示例 I want a glass of orange juice to go along with my cereal
• 定义 \(X_{ij}\) 表示单词i在单词j上下文中出现的次数。其中i相当于Context,而j相当于Target.
  • 当定义目标单词出现在上下文单词的左或右十个单词数时，此时i和j是一种对称的关系。即有\(X_{ij}=X_{ji}\)
  • 因此根据此定义，得知\(X_{ij}\)就是一个能够获取单词i和单词j出现位置相近时或彼此接近是的频率的计数器

• 目的 Glove算法的目的就是优化

• 
  • 此式中\(\theta^{T}_{i}e_{j}\) 和负采样中的式子\(\theta_{t}^{T}e_c\)意义相同
  • 为了解决\(X_{ij}\)可能为0的问题(因为\(log0\))的值为负无穷，引进了\(f(X_{ij})\)使得当\(X_{ij}=0时,f(X_{ij})=0\)，并且会使用规定\(0log0=0\).
  • 并且 ，引入的\(f(X_{ij})\)可以解决有些词语例如 this, is, of, a... 等词语出现频率过高而有些名词出现频率过低导致的不平衡问题--即\(f(X_{ij})\)相当于一个加权因子，对于不常用的词汇也能给予大量有意义的运算，而对于出现频率过高的词汇更大而不至于过分的权重。 对于此函数的具体细节，参考标题下的参考论文。
  • Note \(\theta和e\)现在是完全对称的，因此一种训练参数的方法是 一致的初始化\(\theta\)和e 然后使用梯度下降来最小化输出，当每个词都处理完了之后取平均值。 即\(e_w^{final}=\frac{e_{w}+\theta_{w}}{2}\)

词嵌入向量解释

• 因为即使每行表示单词向量独特的特征，但是对于学习到的 词嵌入矩阵 其每行表示的意义不一定是 正交的 ，而是多行特征的线性表征。例如定义的第一行表示Gender,第二行表示Royal,第三行表示Age,第四行表示Food,但是实际学到的是这些特征的 使用平行四边形方法得到的线性表出 所以单独理解学到的 词嵌入矩阵 是十分困难的。