★skip-gram的关键术语与详细解释:   [语料]—— 所有句子文档(当然会出现大量重复的单词) [词典(可用V维的onehot编码来表示)]—— 语料中出现的所有单词的集合(去除了重复词) [窗口大小(上下文词语数量m)]—— 即指定中心词后我们关注的上下文数量定为该中心词前m个词和后m个词(一共2m个上下文词). [词典中心词向量矩阵(下图d×V维的W矩阵)]—— 通俗来说词典中心词向量矩阵是由词典中的一个单词的词向量组合而成的(每一列就是词典中的一个单词的词向量),而每一个词的词向量…

1.有DNN做的word2vec,取隐藏层到softmax层的权重为词向量,softmax层的叶子节点数为词汇表大小 2-3的最开始的词向量是随机初始化的 2.哈夫曼树:左边走 sigmoid(当前节点的词向量*当前节点的参数) 右边走 1-sigmoid(当前节点的词向量*当前节点的参数),叶子节点为词汇表所有词,然后求根节点到叶子节点的极大似然估计,在Skip gram中,词向量也是更新2c个词 3.negative sampling: 负采样,CBOW采样的是2c个词的平均向量,而Skip…

1. 引言 最近使用Kafka做消息队列时,完成了基本的消息发送与接收,已上线运行.一方面防止出现Bug时自己不能及时定位问题,一方面网上的配置可能还可以更加优化,决定去了解下Kafka. 2. 配置 kafka基本配合zookeeper使用,网上有很多关于liunx上搭建zookeeper+kafka集群的实例,此处不再阐述.贴一个我以前搭建过的实例.https://blog.csdn.net/hudyang/article/details/80419214 3. 理解Kafka 3.1 ka…

[原创]Windows系统内存计数器理解解析 2008-05-13 11:42:23 / 个人分类:性能测试 说明:本文的计数器以Windows2003为准. 序言;F9n)\%V1a6Z C)?ZV0内存的使用情况是系统性能中重要的因素之一,频繁的页交换及内存泄露都会影响到系统的性能.本文主要是描述内存的一些概念.计数器含义,以及可能存在的性能瓶颈.4Cd%l3r(T&z y051Testing软件测试网xi[8VP?r?Q?a一些概念f2c(qDw-y&{l01Vu7t|%D} r5e…

一.词汇表征 首先回顾一下之前介绍的单词表示方法,即one hot表示法. 如下图示,"Man"这个单词可以用 \(O_{5391}\) 表示,其中O表示One_hot.其他单词同理. 但是这样的表示方法有一个缺点,看是看下图中右侧给出的例子,比如给出这么一句不完整的话: **I want a glass of orange ___** 假设通过LSTM算法学到了空白处应该填"juice".但是如果将orange改成apple,即 **I want a glass…

利用 TensorFlow 入门 Word2Vec 原创 2017-10-14 chen_h coderpai 博客地址:http://www.jianshu.com/p/4e16ae0aad25 或者点击阅读原文 我认为学习算法的最好方法就是尝试去实现它,因此这个教程我们就来学习如何利用 TensorFlow 来实现词嵌入. 这篇文章我们不会去过多的介绍一些词向量的内容,所以很多 king - man - woman - queue 的例子会被省去,直接进入编码实践过程. 我们如何设计这些词嵌…

简单demo的代码路径在tensorflow\tensorflow\g3doc\tutorials\word2vec\word2vec_basic.py Sikp gram方式的model思路 http://tensorflow.org/tutorials/word2vec/index.md 另外可以参考cs224d课程的课件.     窗口设置为左右1个词 对应skip gram模型 就是一个单词预测其周围单词(cbow模型是 输入一系列context词,预测一个中心词)     Quick…

1.使用词嵌入 给了一个命名实体识别的例子,如果两句分别是“orange farmer”和“apple farmer”,由于两种都是比较常见的,那么可以判断主语为人名. 但是如果是榴莲种植员可能就无法判断了,因为比较不常见. 此时使用 词嵌入,是一个训练好的模型,能够表示说,oragne和durian是类似的词,farmer和cultivator是同义词. 词向量需要在大量数据上进行训练,此时又谈到了迁移学习. 首先从大的语料库中学习词嵌入,然后将模型运用到小的数据集上,或许还可以从小数据集上更…

http://spaces.ac.cn/archives/3942/ 暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛,最终的结果还不错,遂记录一下.模型的效果不是最好的,但是胜在“端到端”,迁移性强,估计对大家会有一定的参考价值. 比赛的主题是“核心实体识别”,其实有两个任务:核心识别 + 实体识别.这两个任务虽然有关联,但在传统自然语言处理程序中,一般是将它们分开处理的,而这次需要将两个任务联合在一起.如果只看“核心识别”,那就是传统的关键词抽取任务了,不同的是,传统的纯粹基于统计的…

DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em…