上一节,我们介绍利用文本和知识库融合训练词向量的方法,如何更好的融合这些结构化知识呢?使得训练得到的词向量更具有泛化能力,能有效识别同义词反义词,又能学习到上下文信息还有不同级别的语义信息. 基于上述目标,我们尝试基于CBOW模型,将知识库中抽取的知识融合共同训练,提出LRWE模型.模型的结构图如下: 下面详细介绍该模型的思想和求解方法. 1. LWE模型     在Word2vec的CBOW模型中,通过上下文的词预测目标词,目标是让目标词在其给定上下文出现的概率最大,所以词向量训练的结果是与其…

上一节,我们介绍利用文本和知识库融合训练词向量的方法,如何更好的融合这些结构化知识呢?使得训练得到的词向量更具有泛化能力,能有效识别同义词反义词,又能学习到上下文信息还有不同级别的语义信息. 基于上述目标,我们尝试基于CBOW模型,将知识库中抽取的知识融合共同训练,提出LRWE模型.模型的结构图如下: 下面详细介绍该模型的思想和求解方法. 1. LWE模型     在Word2vec的CBOW模型中,通过上下文的词预测目标词,目标是让目标词在其给定上下文出现的概率最大,所以词向量训练的结果是与其…

转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79821852 1 词向量 在NLP里,最细的粒度是词语,由词语再组成句子,段落,文章.所以处理NLP问题时,怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题. 因为语言模型的输入词语必须是数值化的,所以必须想到一种方式将字符串形式的输入词语转变成数值型.由此,人们想到了用一个向量来表示词组.在很久以前,人们常用one-hot对词组进行编码,这种编码的特点是,对于用来表示每个词组的向量…

转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79905328 1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量,这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量. 回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型: DNN模型中我们使用CBOW或者Skip-gram模式结合随机梯度下降,这样每次都只是取训练样本中几个词训练,每完成一次训练就反向传播更新一下神经网络中W和W’. 我们发现其中DNN模型仍存在两个缺点: 首先,每次…

自然语言处理的第一步就是获取词向量,获取词向量的方法总体可以分为两种两种,一个是基于统计方法的,一种是基于语言模型的. 1 Glove - 基于统计方法 Glove是一个典型的基于统计的获取词向量的方法,基本思想是:用一个词语周边其他词语出现的次数(或者说两个词共同出现的次数)来表示每一个词语,此时每个词向量的维度等于词库容量,每一维存储着词库对应序号的词语出现在当前词语周围的次数,所有这些词向量组成的矩阵就是共现矩阵. 我们也可以换一个角度来理解共现矩阵,共现矩阵就是两个词同时出现的次数,共现…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/232 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看…

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…

词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性…

在自然语言处理和文本分析的问题中,词袋(Bag of Words, BOW)和词向量(Word Embedding)是两种最常用的模型.更准确地说,词向量只能表征单个词,如果要表示文本,需要做一些额外的处理.下面就简单聊一下两种模型的应用. 所谓BOW,就是将文本/Query看作是一系列词的集合.由于词很多,所以咱们就用袋子把它们装起来,简称词袋.至于为什么用袋子而不用筐(basket)或者桶(bucket),这咱就不知道了.举个例子: 文本1:苏宁易购/是/国内/著名/的/B2C/电商/之一…

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码 比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train…