词向量：part 2 CBoW、Skip-Gram、Negative Sampling、Hierarchical Softmax、GloVe、fastText、doc2vec

【词向量：part 2 CBoW、Skip-Gram、Negative Sampling、Hierarchical Softmax、GloVe、fastText、doc2vec】的更多相关文章

词表征 2：word2vec、CBoW、Skip-Gram、Negative Sampling、Hierarchical Softmax

原文地址:https://www.jianshu.com/p/5a896955abf0 2)基于迭代的方法直接学相较于基于SVD的方法直接捕获所有共现值的做法,基于迭代的方法一次只捕获一个窗口内的词间共现值. 好的语言模型中,有意义的句子高概率,无意义的句子即使语法正确也低概率. 在得到输入词向量和输出词向量后如何得到最终词向量?常取输入词向量(word2vec).拼接.相加(GloVe)等. 主要有以下3种模型算法: word2vec GloVe fastText (三)word2vec 基…

基于word2vec训练词向量(二)

转自:http://www.tensorflownews.com/2018/04/19/word2vec2/ 一.基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点上篇说了Hierarchical Softmax ,使用霍夫曼树结构代替了传统的神经网络,可以提高模型训练的效率.但是如果基于Hierarchical Softmax的模型中所以词的位置是基于词频放置的霍夫曼树结构,词频越高的词在离根节点越近的叶子节点,词频越低的词在离根节点越远的叶子节点.也就是说当该模型在训…

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…

斯坦福NLP课程 | 第2讲 - 词向量进阶

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…

Word2Vec词向量（一）

一.词向量基础(一)来源背景 word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系.虽然源码是开源的,但是谷歌的代码库国内无法访问, 因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准. 最早的词向量是使用one-hot编码表示的(就是有多少个词就有多少维度,每个词对应的位置是1, 其他位置是0),…

Sequence Model-week2编程题1-词向量的操作【余弦相似度词类比除偏词向量】

1. 词向量上的操作(Operations on word vectors) 因为词嵌入的训练是非常耗资源的,所以ML从业者通常都是选择加载训练好的词嵌入(Embedding)数据集.(不用自己训练啦~~~) 任务: 导入预训练词向量,使用余弦相似性(cosine similarity)计算相似度使用词嵌入来解决 "Man is to Woman as King is to __." 之类的词语类比问题修改词嵌入来减少它们的性别歧视 import numpy as n…

DL4NLP——词表示模型（三）word2vec（CBOW/Skip-gram）的加速：Hierarchical Softmax与Negative Sampling

上篇博文提到,原始的CBOW / Skip-gram模型虽然去掉了NPLM中的隐藏层从而减少了耗时,但由于输出层仍然是softmax(),所以实际上依然“impractical”.所以接下来就介绍一下如何对训练过程进行加速. paper中提出了两种方法,一种是Hierarchical Softmax,另一种是Negative Sampling. 本文简述了以下内容: CBOW / Skip-gram模型的加速策略(一):Hierarchical Softmax CBOW / Skip-gram模…