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…

一.简介: 1.概念:glove是一种无监督的Word representation方法. Count-based模型,如GloVe,本质上是对共现矩阵进行降维.首先,构建一个词汇的共现矩阵,每一行是一个word,每一列是context.共现矩阵就是计算每个word在每个context出现的频率.由于context是多种词汇的组合,其维度非常大,我们希望像network embedding一样,在context的维度上降维,学习word的低维表示.这一过程可以视为共现矩阵的重构问题,即recon…

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…

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/233 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…

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…

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…

起因 项目中有如下代码: word2vec = KeyedVectors.load_word2vec_format('./GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) 于是我去网上想下载一个Google训练的词向量模型,于是找到了这个链接:https://s3.amazonaws.com/dl4j-distribution/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz 下载,导入,运行,报错,行云流水,报错信息如…

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…

实战:https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project 一.简介: 1.传统的文本分类方法:[人工特征工程+浅层分类模型] (1)文本预处理: ①(中文) 文本分词 正向/逆向/双向最大匹配; 基于理解的句法和语义分析消歧: 基于统计的互信息/CRF方法: WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法 去停用词:维护一个停用词表 (2)特征提取 特征选择的基本思路是根据某个评价指标独立的对原始特征项(词项)进行评分排序,从中选择得分最高的…

自然语言处理与深度学习: 语言模型: N-gram模型: N-Gram模型:在自然语言里有一个模型叫做n-gram,表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列.在进行自然语言分析时,使用n-gram或者寻找常用词组,可以很容易的把一句话分解成若干个文字片段 词向量: 神经网络模型: 注:初始化向量,可以先随机初始化. 传统神经神经网络只需要优化输入层与隐层,隐层与输出层之间的参数. 神经网络模型的优势:一方面可以得到词语之间近似的含义,另一方面求解出的空间符合真实逻辑规律 CBOW求解目标: 预备…