词嵌入基础 我们在"循环神经网络的从零开始实现"一节中使用 one-hot 向量表示单词,虽然它们构造起来很容易,但通常并不是一个好选择.一个主要的原因是,one-hot 词向量无法准确表达不同词之间的相似度,如我们常常使用的余弦相似度. Word2Vec 词嵌入工具的提出正是为了解决上面这个问题,它将每个词表示成一个定长的向量,并通过在语料库上的预训练使得这些向量能较好地表达不同词之间的相似和类比关系,以引入一定的语义信息.基于两种概率模型的假设,我们可以定义两种 Word2Vec…

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…

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…

word2vec 是google 推出的做词嵌入(word embedding)的开源工具. 简单的说,它在给定的语料库上训练一个模型,然后会输出所有出现在语料库上的单词的向量表示,这个向量称为"word embedding".基于这个向量表示,可以计算词与词之间的关系,例如相似性(同义词等),语义关联性(中国 - 北京 = 英国 - 伦敦)等.NLP中传统的词表示方法是 one-hot representation, 即把每个单词表示成dim维的稀疏向量,dim等于词汇量的大小.这个…

workers = [] for _ in xrange(opts.concurrent_steps): t = threading.Thread(target=self._train_thread_body) t.start() workers.append(t)         Word2vec.py使用了多线程 一般认为python多线程其实是单线程 由于python的设计 GPL 内存不是现成安全的 但是这里由于内部是调用c++代码 所以还是能起到多线程作用     而 Word2vec…

opts = Options() with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as session: model = Word2Vec(opts, session) if FLAGS.interactive: #print('load model from file %s %s', opts.save_path, os.path.join(opts.save_path, "/model.ckpt")) #model.saver.restore(…

考虑不可分的例子         通过使用basis functions 使得不可分的线性模型变成可分的非线性模型 最常用的就是写出一个目标函数 并且使用梯度下降法 来计算     梯度的下降法的梯度计算                 关于线性和非线性的隐层 非线性隐层使得网络可以计算更加复杂的函数 线性隐层不能增强网络的表述能力,它们被用来做降维,减少训练需要的参数数目,这在nlp相关的模型中 经常用到(embedding vector)     一个back prop的例子        …

Word2vec 更完整版本(非demo)的代码在 tensorflow/models/embedding/     首先需要安装bazel 来进行编译 bazel可以下载最新的binary安装文件,这里下载0.1.0版本的bazel https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.1.0/bazel-0.1.0-installer-linux-x86_64.sh 貌似需要root安装 sh bazel-0.1.0-installe…