带你了解NLP的词嵌入

【带你了解NLP的词嵌入】的更多相关文章

带你了解NLP的词嵌入

摘要:今天带领大家学习自然语言处理中的词嵌入的内容. 本文分享自华为云社区<[MindSpore易点通]深度学习系列-词嵌入>,作者:Skytier. 1 特征表示在自然语言处理中,有一个很关键的概念是词嵌入,这是语言表示的一种方式,可以让算法自动的理解一些同类别的词,比如苹果.橘子,比如袜子.手套. one-hot向量比如我们通常会说:"I want a glass of orange juice."但如果算法并不知道apple和orange的类似性(这两个one-h…

DLNg序列模型第二周NLP与词嵌入

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…

NLP领域的ImageNet时代到来：词嵌入「已死」，语言模型当立

http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型,它们可以进一步用于目标检测.语义分割等不同的 CV 任务.而在自然语言处理领域中,我们通常只会使用预训练词嵌入向量编码词汇间的关系,因此也就没有一个能用于整体模型的预训练方法.Sebastian Ruder 表示语言模型有作为整体预训练模型的潜质,它能由浅…

Coursera Deep Learning笔记序列模型（二）NLP & Word Embeddings(自然语言处理与词嵌入)

参考 1. Word Representation 之前介绍用词汇表表示单词,使用one-hot 向量表示词,缺点:它使每个词孤立起来,使得算法对相关词的泛化能力不强. 从上图可以看出相似的单词分布距离较近,从而也证明了Word Embeddings能有效表征单词的关键特征. 2. 词嵌入(word embedding) Transfer learning and word embedding: 从海量词汇库中学习word embeddings(即所有单词的特征向量),或者从网上下载预训练好的w…

NLP之基于词嵌入(WordVec)的嵌入矩阵生成并可视化

词嵌入 @ 目录词嵌入 1.理论 1.1 为什么使用词嵌入? 1.2 词嵌入的类比推理 1.3 学习词嵌入 1.4 Word2Vec & Skip-Gram(跳字模型) 1.5 分级&负采样 1.5.1 分级 1.5.2 负采样 1.6 Glove词向量 2.实验 2.1 实验步骤 1.理论 1.1 为什么使用词嵌入? one-hot向量(长度为词库大小,去重排序,一个one-hot仅在单词序号处取1,其余均为0)可以表示词,但是各个单词的one-hot乘积均为0,也就是看不出关联. 所…

NLP︱高级词向量表达（二）——FastText（简述、学习笔记）

FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器,提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法,不过这个项目其实是有两部分组成的,一部分是这篇文章介绍的 fastText 文本分类(paper:A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski, T. Mikolov, Bag of Tricks for Efficient Text Classification(高效文本分类技巧)), 另一部分是词嵌入学习(paper:P. Bojanowski*, E. Grave*…