在word2vec出现之前,自然语言处理经常把字词转为one-hot编码类型的词向量,这种方式虽然非常简单易懂,但是数据稀疏性非常高,维度很多,很容易造成维度灾难,尤其是在深度学习中:其次这种词向量中任意两个词之间都是孤立的,存在语义鸿沟(这样就不能体现词与词之间的关系)而有Hinton大神提出的Distributional Representation 很好的解决了one-hot编码的主要缺点.解决了语义之间的鸿沟,可以通过计算向量之间的距离来体现词与词之间的关系.Distributional…

一.人工智能之自然语言处理 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP),是人工智能的分支科学,意图是使计算机具备处理人类语言的能力. “处理人类语言的能力”要达到什么效果呢?举个例子!班主任问路班长:“你能把粉笔递过来么?”.这句话有两层意思,第一层:你能不能把粉笔递过来:第二层:把粉笔递过来.Get到第一层,班长回答“能”,Get到第二层意思,班长递上粉笔.倘若班长仅回答了“能”,情景略尴尬. 对于人类来说,Get到两层意思没什么问题,但是要计算机Get到…

[Unity技巧]四元数(Quaternion)和旋转 原文:http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/41254799 四元数介绍 旋转,应该是三种坐标变换——缩放.旋转和平移,中最复杂的一种了.大家应该都听过,有一种旋转的表示方法叫四元数.按照我们的习惯,我们更加熟悉的是另外两种旋转的表示方法——矩阵旋转和欧拉旋转.矩阵旋转使用了一个4*4大小的矩阵来表示绕任意轴旋转的变换矩阵,而欧拉选择则是按照一定的坐标轴顺序(例如先x.再y.最后…

一.基本信息 论文题目:<DeepWalk: Online Learning of Social Representations>发表时间:  KDD 2014论文作者:  Bryan Perozzi.Rami Al-Rfou.Steven Skiena论文地址:  https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2623732 二.前言 普通的邻接矩阵在存储的关系很多时,纬度将变得很高,而进行矩阵分解是一个相当费时复杂的过程,因此通过矩阵分解的方法进行网络的表示学习,目…

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/231 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 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn…

(1) 中科院自动化所的博士,用神经网络做自然语言处理:http://licstar.net (2) 分词项目:https://github.com/fxsjy/jieba(3) 清华大学搞的中文分词等NLP开源项目:https://github.com/thunlp (4)一个轻量级的分词开源软件:https://github.com/lionsoul2014/jcseg (5) 有一些信息检索的笔记:http://www.cnblogs.com/jcli/category/315064.ht…

word2vec 本来就是用来解决自然语言处理问题的,它在 NLP 中的应用是显然的. 比如,你可以直接用它来寻找相关词.发现新词.命名实体识别.信息索引.情感分析等:你也可以将词向量作为其他模型的输入,用于诸如文本分类.聚类等各种自然语言处理问题. 事实上,word2vec 的思想和工具,还可以应用于自然语言处理之外的其他领域.一个词,无非就是个符号:句子是词的序列,无非也就是个符号序列.如果我们能够在其他的应用场景中,构造出一些符号,还有这些符号形成的序列,那我们就可以试一把 word2ve…

前一篇,word2vec(一)主要讲了word2vec一些表层概念,以及主要介绍CBOW方法来求解词向量模型,这里主要讲论文 Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality中的skip-gram model方法,这可以被视作为一种概率式方法. 前面有一篇讲过自然语言处理的词频处理方法即TF-IDF,这种方法往往只是可以找出一篇文章中比较关键的词语,即找出一些主题词汇.但无法给出词汇的语义,比如…

同步笔者CSDN博客(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81513882). 一.概述 本文将要讨论NLP的一个重要话题:Word2Vec,它是一种学习词嵌入或分布式数字特征表示(即向量)的技术.其实,在开展自然语言处理任务时,一个比较重要的基础工作就是有关词表示层面的学习,因为良好的特征表示所对应的词,能够使得上下午语义内容得以很好地保留和整体串起来.举个例子,在特征表示层面,单词“forest”和单词“oven”是不同的,也很…

word2vec word2vec/glove/swivel binary file on chinese corpus word2vec: https://code.google.com/p/word2vec/ glove: http://nlp.stanford.edu/projects/glove/ swivel: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/swivel http://arxiv.org/abs/1602.02215…