参考资料: http://ir.dlut.edu.cn/NewsShow.aspx?ID=291 http://www.douban.com/note/298095260/ http://machinelearning.wustl.edu/mlpapers/paper_files/BengioDVJ03.pdf https://code.google.com/p/word2vec/ https://spark.apache.org/docs/latest/mllib-feature-extrac…

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…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P4 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 之前写过一篇中文分词总结,那么在那篇基础上,通过在CIPS2016的摘录进行一些拓展.可参考上篇:NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,…

在阅读本文之前,建议首先阅读"简单易学的机器学习算法--word2vec的算法原理"(眼下还没公布).掌握例如以下的几个概念: 什么是统计语言模型 神经概率语言模型的网络结构 CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构 Hierarchical Softmax和Negative Sampling的训练方法 Hierarchical Softmax与Huffman树的关系 有了如上的一些概念,接下来就能够去读word2vec的源代码. 在源代码的解析过程中,对于基础知识部分仅仅会做简…

声明:word2vec剖析,资料整理备存,以下资料均为转载,膜拜大神,仅作学术交流之用. word2vec是google最新发布的深度学习工具,它利用神经网络将单词映射到低维连续实数空间,又称为单词嵌入.词与词之间的语义相似度可以通过两个单词的嵌入向量之间的余弦夹角直接衡量.同时作者Tomas Mikolov发现了比较有趣的现象,就是单词经过分布式表示后,向量之间依旧保持一定的语法规则,比如简单的加减法规则. 1.将文本语料进行分词,以空格,tab隔开都可以,中文分词工具可以使用张华平博士的NL…

一.Word2Vec简介 Word2Vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具,采用的模型有CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续的词袋模型)和Skip-gram两种.Word2Vec通过训练,可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度.因此,Word2Vec输出的词向量可以被用来做很多NLP相关的工作,比如聚类.找同义词.词性分析等等.经过训练,部分单词向量的加法组…

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖…

摘要 1.作者提出了一种新的简单有效的方法,用于学习词义嵌入word sense embedding 2.传统的两种方法:(1)直接从语料库中学习词义:(2)依赖词汇资源的语义库 研究方法的创新点:通过聚类相关词的自我网络ego-networks,从而在现有的词嵌入中引出语义库. 3.集成的WSD机制允许在学习到的语义向量的上下文中标记单词,从而产生下游应用 4.这种新式方法能够与现有的无监督WSD系统相媲美 介绍 在NLP应用中,密集向量形式的术语表示是非常有用的.首先,它们能计算语义相关的单…

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…