Mikolov T , Chen K , Corrado G , et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space[J]. Computer ence, 2013. 源码:https://github.com/danielfrg/word2vec 文章目的 本文的目的是提出学习高质量的词向量(word2vec)的方法,这些方法主要利用在十亿或者百万词汇的数据集上.因此作者提出了两个新颖的模型(CBOW,Skip…

论文来自Mikolov等人的<Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space> 论文地址: 66666 论文介绍了2个方法,原理不解释... skim code and comment : # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/11/9 12:53 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.…

摘要 本文提出了两种从大规模数据集中计算连续向量表示(Continuous Vector Representation)的计算模型架构.这些表示的有效性是通过词相似度任务(Word Similarity Task)来度量的.实验结果表明,这种方法要优于已有的基于其他类型的神经网络模型的效果.更重要的是,这种方法可以以更低的计算代价获得更高的词相似性预测的准确度.举个例子来说,从16亿词的语料库中学习表示大概需要不到一天的时间.从效果角度来讲,在词的语法与语义相似度方面,达到了领先水平. 背景介绍…

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf 参考: A Neural Probabilistic Language Model (2003)论文要点  https://www.cnblogs.com/yaoyaohust/p/11310774.html - 线性规律linear regularities: "king - man = queen - woman" - 语法和语义规律syntactic and semantic regularitie…

标题:Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 作者:Tomas Mikolov 发表于:ICLR 2013 主要内容: 在NLP中,每一个词语都表示称实数向量的形式(称为word embedding or word representation).通常词语的实数向量用神经网络进行训练得到,如Bengio在2003年的工作,以及在此基础上的改进,如:用递归的神经网络进行训练.不过这些方法计算复杂度较高,对词表大小.训…

Vector Space Model The vector space model provides a way of comparing a multiterm query against a document. The output is a single score that represents how well the document matches the query. In order to do this, the model represents both the docum…

Abstract We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (eg, syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (i.e. to model polysemy). 我们引入了一种新…

1. 问题描述 给你若干篇文档,找出这些文档中最相似的两篇文档? 相似性,可以用距离来衡量.而在数学上,可使用余弦来计算两个向量的距离. \[cos(\vec a, \vec b)=\frac {\vec a*\vec b}{||\vec a||*||\vec b||}\] 因此,用向量来表示文档,然后就可以用余弦来计算两篇文章之间的相似度了. 2. 词袋模型 一篇文档里面有很多很多句子,每个句子又是由一个个的词组成.词袋模型,通俗地讲,就是:把一篇文档看成词袋,里面装着一个个的词. 从而,将一…

https://en.wikipedia.org/wiki/Congruence_relation In abstract algebra, a congruence relation (or simply congruence) is an equivalence relation on an algebraic structure (such as a group, ring, or vector space) that is compatible with the structure in…

最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向量空间模型,根据这个模型可以对搜索的结果进行最优化的筛选,目前还不知道如何证明,只能凭借想象应该是这个样子的. 1.看一下TF/IDF 我们先来看下一个叫TF/IDF的概念,一般它用来作为一个搜索关键字在文档或整个查询词组的权重的计算方式.前几天看了吴军老师的数学之美系列文章,这个TF/IDF可以追…

原文:http://blog.csdn.net/zhangbinfly/article/details/7734118 最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向量空间模型,根据这个模型可以对搜索的结果进行最优化的筛选,目前还不知道如何证明,只能凭借想象应该是这个样子的. 1.看一下TF/IDF 我们先来看下一个叫TF/IDF的概念,一般它…

搜索结果排序是搜索引擎最核心的构成部分,很大程度上决定了搜索引擎的质量好坏.虽然搜索引擎在实际结果排序时考虑了上百个相关因子,但最重要的因素还是用户查询与网页内容的相关性.(ps:百度最臭名朝著的“竞价排名”策略,就是在搜索结果排序时,把广告客户给钱最多的排在前列,而不是从内容质量考虑,从而严重影响了用户体验).这里要讲的就是:给定用户搜索词,如何从内容相关性的角度对网页进行排序.判断网页内容是否与用户查询相关,这依赖于搜索引擎所采用的检索模型,常见的检索模型有:布尔模型.向量空间模型.概率模型…

dmesg 中异常打印: kernel: irq 632: Affinity broken due to vector space exhaustion. kernel: irq 633: Affinity broken due to vector space exhaustion. 这个打印并不是申请不到中断号,而是已经申请到了中断号,但是配置中断路由的时候, 想要生效的中断绑核与预期不一致,代码为: commit 743dac494d61d991967ebcfab92e4f80dc7583b…

论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks 2018年07月11日 14:05:46 Liven_Zhu 阅读数 846   介绍 在这篇论文中,作者同时使用低秩核和稀疏核(low-rank and sparse kernel)来组成一个密集kernel.基于ICGV2的基础上,作者提出了ICGV3. 近几年,卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证.目前卷积网络的…

STL之vector常用函数笔记 学会一些常用的vector就足够去刷acm的题了 ps:for(auto x:b) cout<<x<<" ";是基于范围的for循环,只有C++11以上的版本才支持. vector类称作向量类,它实现了动态数组,用于元素数量变化的对象数组.像数组一样,vector类也用从0开始的下标表示元素的位置:但和数组不同的是,当vector对象创建后,数组的元素个数会随着vector对象元素个数的增大和缩小而自动变化. 构造函数 增加函数…

xml中文档(query)的结构: <topic> <number>CIRB010TopicZH006</number> <title>科索沃難民潮</title> <question> 查詢科索沃戰爭中的難民潮情況,以及國際間對其采取的援助. </question> <narrative> 相關文件內容包含科省難民湧入的地點.人數.受安置的狀況,難民潮引發的問題,参與救援之國家與國際組織,其援助策略與行動內容…

Coding the Matrix: Linear Algebra through Computer Science Applications 本周的作业较少,只有一个编程任务hw2.作业比较简单,如果大学学习过矩阵代数的话,基本上没有什么问题,不过要注意的一点是基2的Span的求法. 基2空间上,在所有基向量中取任意个数个,叠加组合就得到了Span.但是如何取任意个呢?下面给出几种方法. 一种方法是对于任意可能的个数,利用Python中的排列组合module生成对应于此个数的所有排列,即得到S…

常用的词向量方法word2vec. 一.Word2vec 1.参考资料: 1.1) 总览 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795 1.2) 基础篇:  深度学习word2vec笔记之基础篇  https://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/26961315 1.3) 算法篇  https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795  . word2vec Parameter Learning E…

VSM思想 把文档表示成R|v|上的向量,从而可以计算文档与文档之间的相似度(根据欧氏距离或者余弦夹角) 那么,如何将文档将文档表示为向量呢? 首先,需要选取基向量/dimensions,基向量须是线性独立的或者正交的向量. 在IR系统中,有两种方式决定基向量: 1.核心概念的思想(core concept):把词语的类型分类,按照其在不同分类上的“倾斜程度”决定向量的值.but,很难决定基向量. 2.把出现过的term(词语)都当作是一个基向量,假定所有的基向量都是相互正交相互独立的.以下我们…

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Heterogeneous Face Attribute Estimation: A Deep Multi-Task Learning Approach  2017.11.28 Introduction: 人脸属性的识别在社会交互,提供了非常广泛的信息,包括:the person’s identity, demographic (age, gender, and race), hair style, clothing, etc. 基于人脸属性识别的场景也越来越多,如:(i)video Surve…

Mutual Learning to Adapt for Joint Human Parsing and Pose Estimation 2018-11-03 09:58:58 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Xuecheng_Nie_Mutual_Learning_to_ECCV_2018_paper.pdf Code: https://github.com/NieXC/pytorch-mula Rela…

摘要 本文提出了一种用于训练支持向量机的新算法:序列最小优化算法(SMO).训练支持向量机需要解决非常大的二 次规划(QP)优化问题.SMO 将这个大的 QP 问题分解为一系列最小的 QP 问题.这些小的 QP 问题可以通过解析来解决, 从而避免了将耗时的数值 QP 优化用作内部循环.SMO 所需的内存量与训练集大小成线性关系,这使 SMO 可以处理非常大 的训练集.由于避免了矩阵计算,因此对于各种测试问题,SMO 随训练集大小在线性和二次方之间缩放,而标准分块 SVM 算法随训练集大小在线性和…

Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了…

声明:本文转载自http://blog.csdn.net/whz_zb/article/details/6827999 vector简介 vector是STL中最常见的容器,它是一种顺序容器,支持随机访问.vector是一块连续分配的内存,从数据安排的角度来讲,和数组极其相似,不同的地方就是:数组是静态分配空间,一旦分配了空间的大小,就不可再改变了:而vector是动态分配空间,随着元素的不断插入,它会按照自身的一套机制不断扩充自身的容量. vector的扩充机制:按照容器现在容量的一倍进行增长…

基于神经模型的半监督词义消歧 Dayu Yuan  Julian Richardson  Ryan Doherty  Colin Evans  Eric Altendorf Google, Mountain View CA, USA 摘要 确定文本中词语的意图 - 词义消歧(WSD) - 是自然语言处理中长期存在的问题. 最近,研究人员使用从神经网络语言模型中提取的单词向量作为WSD算法的特征,显示了有希望的结果. 但是,文本中每个单词的单词向量的简单平均或串联会丢失文本的顺序和句法信息. 在本…

深入理解LSTM词义消歧 Minh Le,Marten Postma,Jacopo Urbani和Piek Vossen 阿姆斯特丹自由大学语言,文学和传播系 阿姆斯特丹自由大学计算机科学系 摘要 基于LSTM的语言模型已经在Word Sense Disambiguation(WSD)中显示出有效性. 尤其是Yuan等人提出的技术(2016)在几个基准测试中返回了最先进的性能,但是没有发布训练数据和源代码.本文介绍了仅使用公开可用的数据集进行复制研究和分析该技术的结果(Giga Word,Sem…

Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking AAAI-2019 Paper:http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/aaai2019_tracking.pdf 本文提出一种新的学习思路,即:属性信息 (e.g., illumination changes, occlusion and motion) ,来进行 CNN 特征的学习,以得到更加鲁棒的 tracker.具体来…

摘要 1.作者提出了一种新的简单有效的方法,用于学习词义嵌入word sense embedding 2.传统的两种方法:(1)直接从语料库中学习词义:(2)依赖词汇资源的语义库 研究方法的创新点:通过聚类相关词的自我网络ego-networks,从而在现有的词嵌入中引出语义库. 3.集成的WSD机制允许在学习到的语义向量的上下文中标记单词,从而产生下游应用 4.这种新式方法能够与现有的无监督WSD系统相媲美 介绍 在NLP应用中,密集向量形式的术语表示是非常有用的.首先,它们能计算语义相关的单…