深度学习word2vec笔记之算法篇 声明:  本文转自推酷中的一篇博文http://www.tuicool.com/articles/fmuyamf,若有错误望海涵 前言 在看word2vec的资料的时候,经常会被叫去看那几篇论文,而那几篇论文也没有系统地说明word2vec的具体原理和算法,所以老衲就斗胆整理了一个笔记,希望能帮助各位尽快理解word2vec的基本原理,避免浪费时间. 当然如果已经了解了,就随便看看得了. 一． CBOW加层次的网络结构与使用说明 Word2vec总共有两种类…

在word2vec原理篇中,我们对word2vec的两种模型CBOW和Skip-Gram,以及两种解法Hierarchical Softmax和Negative Sampling做了总结.这里我们就从实践的角度,使用gensim来学习word2vec. 1. gensim安装与概述 gensim是一个很好用的Python NLP的包,不光可以用于使用word2vec,还有很多其他的API可以用.它封装了google的C语言版的word2vec.当然我们可以可以直接使用C语言版的word2vec来…

深度学习word2vec笔记之基础篇 声明: 1)该博文是多位博主以及多位文档资料的主人所无私奉献的论文资料整理的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 4)阅读本文需要机器学习.语言模型等等基础(如果没…

作者为falao_beiliu. 作者:杨超链接:http://www.zhihu.com/question/21661274/answer/19331979来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 最近几位google的研究人员发布了一个工具包叫word2vec,利用神经网络为单词寻找一个连续向量空间中的表示.这里整理一下思路,供有兴趣的同学参考. 这里先回顾一下大家比较熟悉的N-gram语言模型. 在自然语言任务里我们经常要计算一句话的概率.比如语音识别…

有感于最近接触到的一些关于深度学习的知识,遂打算找个东西来加深理解.首选的就是以前有过接触,且火爆程度非同一般的word2vec.严格来说,word2vec的三层模型还不能算是完整意义上的深度学习,本人确实也是学术能力有限,就以此为例子,打算更全面的了解一下这个工具.在此期间,参考了[1][2][3]的博文,尤其以[1]的注释较为精彩.本文不涉及太多原理,想要对word2vec有更深入的了解,可以阅读Mikolov在2013年的两篇文章[4][5].同时文献[6]对word2vec中的模型和一些…

好不容易学了一个深度学习的算法,大家是否比较爽了?但是回头想想,学这个是为了什么?吹牛皮吗?写论文吗?参加竞赛拿奖吗? 不管哪个原因,都显得有点校园思维了. 站在企业的层面,这样的方式显然是不符合要求的,如果只是学会了,公式推通了,但是没有在工作中应用上,那会被老大认为这是没有产出的.没有产出就相当于没有干活,没有干活的话就……呃……不说了. 下面就给大家弄些例子,说说在互联网广告这一块的应用吧. 一．对广告主的辅助 1.1基本概念 互联网广告的广告主其实往往有他们的困惑,他们不知道自己的目标人…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:2013年末,Google发布的 word2vec工具引起了一帮人的热捧,大家几乎都认为它是深度学习在自然语言领域的一项了不起的应用,各种欢呼"深度学习在自然语言领域开始发力 了". 基于word2vec现在还出现了doc2vec,word2vec相比传统,考虑单词上下文的语义:但是doc2vec不仅考虑了单词上下文的语义,…

目录 1.简介 2.从统计语言模型开始 2.1序列概率模型 2.2 N元统计模型 3.深度序列模型 3.1神经概率模型 3.2 one-hot向量表示法 3.3 word2vec 3.4word2vec的实际运用 4.总结 参考资料 1.简介 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包.它包括了一组用于word embedding的模型,这些模型通常都是用浅层(两层)神经网络训练词向量. Word2vec的模型以大规模语料库作为输入,通过神经网络训练…

最近试了一下Word2Vec, GloVe 以及对应的python版本 gensim word2vec 和 python-glove,就有心在一个更大规模的语料上测试一下,自然而然维基百科的语料进入了视线.维基百科官方提供了一个很好的维基百科数据源:https://dumps.wikimedia.org,可以方便的下载多种语言多种格式的维基百科数据.此前通过gensim的玩过英文的维基百科语料并训练LSI,LDA模型来计算两个文档的相似度,所以想看看gensim有没有提供一种简便的方式来处理维基…

关于word2vec,这方面无论中英文的参考资料相当的多,英文方面既可以看官方推荐的论文,也可以看gensim作者Radim Řehůřek博士写得一些文章.而中文方面,推荐 @licstar的<Deep Learning in NLP (一)词向量和语言模型>,有道技术沙龙的<Deep Learning实战之word2vec>,@飞林沙 的<word2vec的学习思路>, falao_beiliu 的<深度学习word2vec笔记之基础篇>和<深度学…