95、自然语言处理svd词向量

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt la = np.linalg words = ["I","like","enjoy","deep","learning","NLP","flying","."] X = np.array([[0,2,1,0,0,0,0,0], [2,0,0,1,0…

词向量(one-hot/SVD/NNLM/Word2Vec/GloVe)

目录词向量简介 1. 基于one-hot编码的词向量方法 2. 统计语言模型 3. 从分布式表征到SVD分解 3.1 分布式表征(Distribution) 3.2 奇异值分解(SVD) 3.3 基于SVD的词向量方法 4. 神经网络语言模型(Neural Network Language Model) 5. Word2Vec 5.1 两个模型 5.2 两个提速手段 5.3一些预处理细节 5.4 word2vec的局限性 6. GloVe 6.1 统计共现矩阵 6.2 Glove的由来 6.3…

词向量：part 1 WordNet、SoW、BoW、TF-IDF、Hash Trick、共现矩阵、SVD

1.基于知识的表征如WordNet(图1-1),包含同义词集(synonym sets)和上位词(hypernyms,is a关系). 存在的问题: 作为资源来说是好的,但是它失去了词间的细微差别,比如说"good"和"full"同义是需要在一定的上下文中才能成立的: 易错过词的新义,基本不可能时时保持up-to-date: 是人为分的,所以是主观的结果: 需要花费很多的人力去创建和调整: 很难计算出准确的词间相似度. 2.基于数据库的表征 2.1 词本身 2.1…

自然语言处理词向量模型-word2vec

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…

吴恩达《深度学习》-第五门课序列模型(Sequence Models)-第二周自然语言处理与词嵌入（Natural Language Processing and Word Embeddings）-课程笔记

第二周自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings) 2.1 词汇表征(Word Representation) 词汇表示,目前为止一直都是用词汇表来表示词,上周提到的词汇表,可能是 10000 个单词,我们一直用 one-hot 向量来表示词.这种表示方法的一大缺点就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. 换一种表示方式会更好,如果不用 one-hot 表示,而是用特征化的表示来表示每个词,man,w…

CS224--1：语言模型和词向量

参考: https://www.cnblogs.com/pinard/p/7243513.html https://blog.csdn.net/cindy_1102/article/details/88079703 http://web.stanford.edu/class/cs224n/readings/cs224n-2019-notes01-wordvecs1.pdf 1.NLP简介 1.1.什么是自然语言? 用来表示某种意义或东西的符号 1.2.NLP任务 1).简单拼写检查关键词提取…

NLP获取词向量的方法（Glove、n-gram、word2vec、fastText、ELMo 对比分析）

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…