语义分析,我是一个初学者,有很多东西,需要理论和实践结合后,才能理解的相对清楚. 今天,我就在语义理解中基于背景语料的情况,实现语义上下文的预测,比如,我说“王宝强”,你会想到什么?别告诉没有“马蓉”,别告诉我没有“泰囧”, 再比如,我说“白百何”, 不要说你没有想到“出轨”两个字...这就是语义预测,也就是相关信息的映射.这个,就是word2vec的功劳了. word2vec是谷歌开源的一个语义预测框架.主要是将词映射到一个维度空间上,每个词都有n个不同维度的信息,用vector表示,词与词之…

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适…

简介 Word2vec 是 Google 在 2013 年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具, 其利用深度学习的思想,可以通过训练,把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度.Word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关的工作,比如聚类.找同义词.词性分析等等.如果换个思路, 把词当做特征,那么Word2vec就可以把特征映射到 K 维向量空间,可以为文本数据寻求更加深层次的特征表示 . Word2vec 使用…

google最近新开放出word2vec项目,该项目使用deep-learning技术将term表示为向量,由此计算term之间的相似度,对term聚类等,该项目也支持phrase的自动识别,以及与term等同的计算. word2vec项目首页:https://code.google.com/p/word2vec/,文档比较详尽,很容易上手.可能对于不同的系统和gcc版本,需要稍微改一下代码和makefile.具体到我的mac系统,源代码中所有#include <malloc.h>的地方都需要…

用中文把玩Google开源的Deep-Learning项目word2vec   google最近新开放出word2vec项目,该项目使用deep-learning技术将term表示为向量,由此计算term之间的相似度,对term聚类等,该项目也支持phrase的自动识别,以及与term等同的计算. word2vec项目首页:https://code.google.com/p/word2vec/,文档比较详尽,很容易上手.可能对于不同的系统和gcc版本,需要稍微改一下代码和makefile.具体到…

word2vec能将文本中出现的词向量化,其原理建立在Mikolov的博士论文成果及其在谷歌的研究经验的基础上.与潜在语义分析(Latent Semantic Index, LSI).潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation)的经典过程相比,word2vec利用了词的上下文,语义信息更加地丰富.word2vec并不是Mikolov某一天拍拍脑袋就给想出来的,也是站在牛人的肩膀上.大牛Bengio(NIPS 2001)借着深度学习的东风提出了一种可并行的神经网络模型…

本篇也同步笔者另一博客上(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81530542) 一.概述 在上一篇中,我们介绍了Word2Vec即词向量,对于Word Embeddings即词嵌入有了些基础,同时也阐述了Word2Vec算法的两个常见模型 :Skip-Gram模型和CBOW模型,本篇会对两种算法做出比较分析并给出其扩展模型-GloVe模型. 首先,我们将比较下原Skip-gram算法和优化后的新Skip-gram算法情况.对比下S…

word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了很多人的关注.由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟. 第一次接触 word2vec 是 2013 年的 10 月份,当时读了复旦大学郑骁庆老师发表的论文[7],其主要工作是将 SENNA…

在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取.到目前为止,已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据. 数据本身没有规律和价值,需要通过分析提炼成知识才有意义.抱着试试玩的想法,准备做一个有关情感分析方面的统计,看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影,怀着何种心情写下的短评. 鉴于爬取的是短评数据,少则10来个字,多则百来个字,网上查找了下,发现Google开源的Word2Vec比较合适,于是今天捣鼓了一天,把自己遇到的问题和运行的结果在这里做个总结. Word2Ve是g…

 一.word2vec调参   ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见   -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100…