A Neural Probabilistic Language Model,这篇论文是Begio等人在2003年发表的,可以说是词表示的鼻祖.在这里给出简要的译文 A Neural Probabilistic Language Model 一个神经概率语言模型 摘  要 统计语言模型的一个目标是学习一种语言的单词序列的联合概率函数.因为维数灾难,这是其本质难点:将被模型测试的单词序列很可能是与在训练中见过的所有单词的序列都不相同.传统的但非常成功的基于n-gram的方法通过将出现在训练集很短的重…

论文地址:http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/Publications/lm_jmlr.pdf 论文给出了NNLM的框架图: 针对论文,实现代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/10/26 12:20 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd i…

其框架结构如下所示: 可分为四 个部分: 词嵌入部分 输入 隐含层 输出层 我们要明确任务是通过一个文本序列(分词后的序列)去预测下一个字出现的概率,tensorflow代码如下: 参考:https://github.com/pjlintw/NNLM/blob/master/src/nnlm.py import argparse import math import time import numpy as np import tensorflow as tf from datetime imp…

论文链接:http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf 解决n-gram语言模型(比如tri-gram以上)的组合爆炸问题,引入词的分布式表示. 通过使得相似上下文和相似句子中词的向量彼此接近,因此得到泛化性. 相对而言考虑了n-gram没有的更多的上下文和词之间的相似度. 使用浅层网络(比如1层隐层)训练大语料. feature vector维度通常在100以内,对比词典大小通常在17000以上. C是全局共享的向量数组.…

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

代码结构 tf的代码看多了之后就知道其实官方代码的这个结构并不好: graph的构建和训练部分放在了一个文件中,至少也应该分开成model.py和train.py两个文件,model.py中只有一个PTBModel类 graph的构建部分全部放在了PTBModel类的constructor中 恰好看到了一篇专门讲如何构建tensorflow模型代码的blog,值得学习,来重构自己的代码吧. 值得学习的地方 虽说官方给出的代码结构上有点小缺陷,但是毕竟都是大神们写出来的,值得我们学习的地方很多,来…

Character level language model - Dinosaurus land Welcome to Dinosaurus Island! 65 million years ago, dinosaurs existed, and in this assignment they are back. You are in charge of a special task. Leading biology researchers are creating new breeds of…

Character level language model - Dinosaurus land 为了构建字符级语言模型来生成新的名称,你的模型将学习不同的名字,并随机生成新的名字. 任务清单: 如何存储文本数据,以便使用RNN进行处理. 如何合成数据,通过采样在每个time step预测,并通过下一个RNN-cell unit. 如何构建字符级文本,生成循环神经网络(RNN). 为什么梯度修剪(clipping the gradients)很重要? import numpy as np imp…

Traditional Language Model通常用于回答下述问题: How likely is a string of English words good English ? \(p_{LM}(\)the house is small\()\ge p_{LM}(\) small the is house\()\) \(p_{LM}(\)I am going home\()\ge p_{LM}(\)I am going house\()\) 生成该句子 \(W=w_1, w_2, w_3…

Dictionary不一定是个list,它可以是多种形式. 放弃Hash的原因: 通常,tree是比较适合的结构. From: http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2011/06/07/2075992.html B--tree B-树又叫平衡多路查找树.一棵m阶的B-树 (m叉树)的特性如下: 树中每个结点最多含有m个孩子(m>=2): 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有[ceil(m / 2)]个孩子(其中ceil(x)是一个取上限的函数):…