GloVe 模型介绍 下面的内容主要来自https://blog.csdn.net/u014665013/article/details/79642083 GloVe的推导 GloVe是基于共现信息来获得词的分布表示的,所以需要统计词的共现对信息.在设定的窗口内,统计中心词\(k\)与其上下文词\(i\)的共现次数\(X_{i,k}\).那么有 \[ P_{i,k} = \dfrac{X_{i,k}}{X_i} \] 其中 \[ X_i = \sum_{j}X_{i,j} \] 作者发现对于任意…

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 2.8 GloVe word vectors GloVe词向量 Pennington J, Socher R, Manning C. Glove: Global Vectors for Word Representation[C]// Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2014:1532-1543. 示例 I want a gl…

有很多改进版的word2vec,但是目前还是word2vec最流行,但是Glove也有很多在提及,笔者在自己实验的时候,发现Glove也还是有很多优点以及可以深入研究对比的地方的,所以对其进行了一定的学习. 部分学习内容来源于小象学院,由寒小阳老师授课<深度学习二期课程> 高级词向量三部曲: 1.NLP︱高级词向量表达(一)--GloVe(理论.相关测评结果.R&python实现.相关应用) 2.NLP︱高级词向量表达(二)--FastText(简述.学习笔记) 3.NLP︱高级词向量…

上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用word2vec.glove和fasttext词向量进行文本表示,训练随机森林分类器. 一.训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集,一个是带标签的训练集,共25000条评论,一个是测试集,无标签的,用来做预测并提交结果,这两个数据集是上一篇文章里我们用过…

词嵌入进阶 在"Word2Vec的实现"一节中,我们在小规模数据集上训练了一个 Word2Vec 词嵌入模型,并通过词向量的余弦相似度搜索近义词.虽然 Word2Vec 已经能够成功地将离散的单词转换为连续的词向量,并能一定程度上地保存词与词之间的近似关系,但 Word2Vec 模型仍不是完美的,它还可以被进一步地改进: 子词嵌入(subword embedding):FastText 以固定大小的 n-gram 形式将单词更细致地表示为了子词的集合,而 BPE (byte pair…

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…

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------…

一.词汇表征 首先回顾一下之前介绍的单词表示方法,即one hot表示法. 如下图示,"Man"这个单词可以用 \(O_{5391}\) 表示,其中O表示One_hot.其他单词同理. 但是这样的表示方法有一个缺点,看是看下图中右侧给出的例子,比如给出这么一句不完整的话: **I want a glass of orange ___** 假设通过LSTM算法学到了空白处应该填"juice".但是如果将orange改成apple,即 **I want a glass…

1.使用词嵌入 给了一个命名实体识别的例子,如果两句分别是“orange farmer”和“apple farmer”,由于两种都是比较常见的,那么可以判断主语为人名. 但是如果是榴莲种植员可能就无法判断了,因为比较不常见. 此时使用 词嵌入,是一个训练好的模型,能够表示说,oragne和durian是类似的词,farmer和cultivator是同义词. 词向量需要在大量数据上进行训练,此时又谈到了迁移学习. 首先从大的语料库中学习词嵌入,然后将模型运用到小的数据集上,或许还可以从小数据集上更…

1. one-hot编码 # 字符集的one-hot编码 import string samples = ['zzh is a pig','he loves himself very much','pig pig han'] characters = string.printable token_index = dict(zip(range(1,len(characters)+1),characters)) max_length =20 results = np.zeros((len(sampl…

我之前在传统IT公司干活,后来来了互联网,感受到了很多不同,其中有一点就是两者使用到的技术有一些差别.比如说分布式调用技术. 我在的这家公司内部的服务架构是基于Thrift的,服务基于Thrift进行发布,以至于很多人没有听过.使用过Web Service. 话说传统IT传了很多年的SOA就是基于Web Service,已经有了一整套完整的理论和产品进行支持,互联网竟然很多没涉及过.后来想了想,也是,传统IT更多做的是各种资源的整合,偏重各种异构,遗留系统整合的复杂度,对效率要求不高.互联网则是…

在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时,可以通过对应的Embedding层做词向量的处理,更多的时候,使用预训练好的词向量会带来更优的性能.下面分别介绍使用gensim和torchtext两种加载预训练词向量的方法. 1.使用gensim加载预训练词向量    对于如下这样一段语料 test_sentence = """When forty winters shall besiege thy brow,And dig deep tren…

Package Contents To train your own GloVe vectors, first you tools. An example is included in demo.sh, which you can modify as necessary. This four main tools in this package are: ) vocab_count This tool requires an input corpus that should already co…

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…

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…

词嵌入 @ 目录 词嵌入 1.理论 1.1 为什么使用词嵌入? 1.2 词嵌入的类比推理 1.3 学习词嵌入 1.4 Word2Vec & Skip-Gram(跳字模型) 1.5 分级&负采样 1.5.1 分级 1.5.2 负采样 1.6 Glove词向量 2.实验 2.1 实验步骤 1.理论 1.1 为什么使用词嵌入? one-hot向量(长度为词库大小,去重排序,一个one-hot仅在单词序号处取1,其余均为0)可以表示词,但是各个单词的one-hot乘积均为0,也就是看不出关联. 所…

原文链接 本文修正部分错误. 以下是精心收集的一些非常好的开放数据集,也是做 AI 研究不容错过的数据集. 标签解释 [经典]这些是在 AI 领域中非常著名.众所周知的数据集.很少有研究者或工程师没有听说过它们. [有用]这些是更加接近现实世界的.精心设计的数据集.而且,这些数据集通常在产品和研发两方面都有用. [学术]这些是在机器学习和 AI 的学术研究中通常作为基准或基线使用的数据集.无论好坏,研究人员都使用这些数据集来验证算法. [陈旧]这些数据集,无论是否实用,已经有相当长历史了. 计算…

小夕从7月份开始收到第一场面试邀请,到9月初基本结束了校招(面够了面够了T_T),深深的意识到今年的对话系统/chatbot方向是真的超级火呀.从微软主打情感计算的小冰,到百度主打智能家庭(与车联网?)的DuerOS和UNIT,到渗透在阿里许多产品的全能型智能客服小蜜,以及腾讯的小微和搜狗的汪仔,更不必说那些大佬坐镇的独角兽公司了,小夕深感以对话为主战场的NLP之风在工业界愈演愈烈,吓得小夕赶紧码了这篇文章. 1. 扫盲 对话的概念很大,从输入形式上分为文本和语音,本文当然只考虑文本.从对话目的…

附上斯坦福cs224n-2019链接:https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1194/ 文章目录 1.课程简单介绍 1.1 本课程目标 1.2 今年的课程与以往的不同 1.3 作业计划 2.人类语言和词义 2.1 我们应该如何表示一个单词的词义(word meaning) 2.2 我们如何在计算机中得到一个可用的词义(word meaning) 2.2.1 常见的解决方案:例如,使用WordNet 2.2.1.1 Word…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 词向量的表示主流的有两种方式,一种当然是耳熟能详的google的word2vec,还有一类就是GloVe.那么前面一类有三个开源的包,后面这一类我倒是看到得不多,恰好是在我关注了许久的一个包里面有,它就是text2vec啦.该包提供了一个强大API接口,能够很好地处理文本信息. 本包是由C++写的,流处理器可以让内存得到更好的利用,一些地方是用…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数…

    集群解决方案 课程目标 目标1:说出什么是集群以及与分布式的区别 目标2:能够搭建Zookeeper集群 目标3:能够搭建SolrCloud集群 目标4:能够搭建RedisCluster集群 1.集群概述 1.1什么是集群 1.1.1集群概念 集群是一种计算机系统, 它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作.在某种意义上,他们可以被看作是一台计算机.集群系统中的单个计算机通常称为节点,通常通过局域网连接,但也有其它的可能连接方式.集群计算机通常用来改进单…

Operations on word vectors Welcome to your first assignment of this week! Because word embeddings are very computionally expensive to train, most ML practitioners will load a pre-trained set of embeddings. After this assignment you will be able to: L…

论文:Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing 1.概述 Question answering(QA)是一个复杂的自然语言处理任务,它需要杰出的文本理解力和推理能力.自然语言处理中不部分任务都可以归结为 QA 问题.例如机器翻译(这句话翻译成法语是什么?):序列标注问题(包括词性标注.命名实体识别等):情感分类等.动态神经网络(DMN)是一个统一的神经网络框架,可以用来处理输出的问题序列,形成…

Reading Comprehension(RC) 阅读理解对于机器来说, 是一项非常艰巨的任务.google提出QANet, 目前(2018 0505)一直是SQuAD的No. 1. 今天简单地与大家分享一下. SQuAD Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) [1] 阅读理解理解数据集,包含100,000+ 的数据样本,采用众包的方式,对500+的 Wikipedia 文章进行处理,得到(Context, question, answer)…

对word2vec的理解及资料整理 无他,在网上看到好多对word2vec的介绍,当然也有写的比较认真的,但是自己学习过程中还是看了好多才明白,这里按照自己整理梳理一下资料,形成提纲以便学习. 介绍较好的文章: https://www.cnblogs.com/iloveai/p/word2vec.html http://www.dataguru.cn/article-13488-1.html http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-…

https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/88655589 这篇发表在 ACL 2018 上的论文来自于杜克大学 Lawrence Carin 教授的实验室.文章重新审视了 deep learning models(例如 CNN, LSTM)在各类 NLP 任务中的必要性. 通过大量的实验探究(17 个数据集),作者发现对于大多数的 NLP 问题,在 word embedding 矩阵上做简单的 pooling 操作就达到了比 CNN…

#!/usr/bin/env python # coding=utf- import numpy as np import pandas as pd import re from bs4 import BeautifulSoup import os from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils.np_uti…

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量.文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程.它有多种实现方法 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量 提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一…

0 前言 作业1对应的试题 作业1对应的启动代码 作业1主页 1 Softmax(10分) (a)(5分) 对于向量$x+c$的任一维度$i$,有: \begin{align*}\mbox{softmax(x + c)}_i &= \frac{e^{x_i + c}}{\sum_j e^{x_j + c}} \\&= \frac{e^c e^{x_i}}{\sum_j e^c e^{x_j}} \\&= \frac{e^c e^{x_i}}{e^c \sum_j e^{x_j}}…