DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em…

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…

概述 自然语言是非常复杂多变的,计算机也不认识咱们的语言,那么咱们如何让咱们的计算机学习咱们的语言呢?首先肯定得对咱们的所有文字进行编码吧,那咱们很多小伙伴肯定立马就想出了这还不简单嘛,咱们的计算机不都是ASCII编码的嘛,咱直接拿来用不就好啦?我只能说too young too simple.咱们的计算机只是对咱们的“字母”进行ASCII编码,并没有对咱们的“Word”编码.world应该是咱们处理自然语言的最基本的元素,而不是字母.那么世界上有千千万万的Word,咱们具体怎么表示呢?就算找出…

上一节讲的是MFC六大核心机制之一:MFC程序的初始化,本节继续讲解MFC六大核心机制之二:运行时类型识别(RTTI). typeid运算子 运行时类型识别(RTTI)即是程序执行过程中知道某个对象属于某个类,我们平时用C++编程接触的RTTI一般是编译器的RTTI,即是在新版本的VC++编译器里面选用“使能RTTI”,然后载入typeinfo.h文件,就可以使用一个叫typeid()的运算子,它的地位与在C++编程中的sizeof()运算子类似的地方(包含一个头文件,然后就有一个熟悉好用的函数…

本文简述了以下内容: 神经概率语言模型NPLM,训练语言模型并同时得到词表示 word2vec:CBOW / Skip-gram,直接以得到词表示为目标的模型 (一)原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 (二)原始Skip-gram模型 (三)word analogy 神经概率语言模型NPLM 上篇文简单整理了一下不同视角下的词表示模型.近年来,word embedding可以说已经成为了各种神经网络方法(CNN.RNN乃至各种网络结构,深层也好不深也罢)处理NLP…

5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.1词汇表征 Word representation 原先都是使用词汇表来表示词汇,并且使用1-hot编码的方式来表示词汇表中的词汇. 这种表示方法最大的缺点是 它把每个词孤立起来,这样使得算法对相关词的泛化能力不强 例如:对于已知句子"I want a glass of orange ___ " 很可能猜出下一个词是"juice". 如果模型已知读过了这个句子但是当看见句子"I…

词嵌入 word embedding embedding 嵌入 embedding: 嵌入, 在数学上表示一个映射f:x->y, 是将x所在的空间映射到y所在空间上去,并且在x空间中每一个x有y空间中唯一的y与其对应. 嵌入,也就是把x在y空间中找到一个位置嵌入,一个x嵌入为一个唯一的y. word embedding 词嵌入 也就是把当前预料文本库中每一个词语都嵌入到一个向量空间当中,并且每一个词语对应唯一的词向量,也就是词向量. 所以, one-hot也是word Embedding的一种实…

paip.ikanalyzer 重加载词库的方法. 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax if(WordsLibController.lastWordsLib!=null)   {   dictionary.disableWords(WordsLibController.lastWordsLib);      } WordsLibController.lastW…

例句: Jane wants to go to Shenzhen. Bob  wants to go to Shanghai. 一.词袋模型 将所有词语装进一个袋子里,不考虑其词法和语序的问题,即每个词语都是独立的.例如上面2个例句,就可以构成一个词袋,袋子里包括Jane.wants.to.go.Shenzhen.Bob.Shanghai.假设建立一个数组(或词典)用于映射匹配 [Jane, wants, to, go, Shenzhen, Bob, Shanghai] 那么上面两个例句就可以用…

1.几种不同的初始化方法 import torch.nn as nn embedding = torch.Tensor(3, 5) #如下6种初始化方法 #正态分布 nn.init.normal_(embedding) #均匀分布 nn.init.uniform_(embedding) #凯明均匀分布,mode可为fan_in 或 fan_out, fan_in正向传播时,方差一致;fan_out反向传播时,方差一致;nonlinearity为对应的激活函数 nn.init.kaiming_un…