本文转载自:http://blog.stupidme.me/2018/08/05/tensorflow-nmt-word-embeddings/,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有. 声明:本文由 罗周杨 stupidme.me.lzy@gmail.com 原创,未经授权不得转载 自然语言处理的第一步,就是要将文本表示成计算机能理解的方式.我们将长文本分词之后,得到一个词典,对于词典中的每一个词,我们用一个或者一组数字来表示它们.这样就实现了我们的目标. Embeddi…

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…

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…

深度学习.自然语言处理和表征方法 原文链接:http://blog.jobbole.com/77709/ 一个感知器网络(perceptron network).感知器 (perceptron)是非常简单的神经元,如果超过一个阈值它就会被启动,如果没超过改阈值它就没反应.感知器网络的输入和输出都是是二进制的(0和1). 注意可能的输入个数是有限的.对每个可能的输入,我们可以在隐层里面构建一个只对这个输入有反应的神经元(见注解1).然后我们可以利用这个神经元和输出神经元之间的连接来控制这个输入下得…

参考 1. Word Representation 之前介绍用词汇表表示单词,使用one-hot 向量表示词,缺点:它使每个词孤立起来,使得算法对相关词的泛化能力不强. 从上图可以看出相似的单词分布距离较近,从而也证明了Word Embeddings能有效表征单词的关键特征. 2. 词嵌入(word embedding) Transfer learning and word embedding: 从海量词汇库中学习word embeddings(即所有单词的特征向量),或者从网上下载预训练好的w…

在NLP任务中,训练数据一般是一句话(中文或英文),输入序列数据的每一步是一个字母.我们需要对数据进行的预处理是:先对这些字母使用独热编码再把它输入到RNN中,如字母a表示为(1, 0, 0, 0, …,0),字母b表示为(0, 1, 0, 0, …, 0).如果只考虑小写字母a~z,那么每一步输入的向量的长度是26.如果一句话有1000个单词,我们需要使用 (1000, ) 维度的独热编码表示每一个单词. 缺点: 每一步输入的向量维数会非常大 在独热表示中,所有的单词之间都是平等的,单词间的依…

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…

Week 2 Quiz: Natural Language Processing and Word Embeddings (第二周测验:自然语言处理与词嵌入) 1.Suppose you learn a word embedding for a vocabulary of 10000 words. Then the embedding vectors should be 10000 dimensional, so as to capture the full range of variation…

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…

词嵌入向量WordEmbedding的原理和生成方法   WordEmbedding 词嵌入向量(WordEmbedding)是NLP里面一个重要的概念,我们可以利用WordEmbedding将一个单词转换成固定长度的向量表示,从而便于进行数学处理.本文将介绍WordEmbedding的使用方式,并讲解如何通过神经网络生成WordEmbedding. WordEmbedding的使用 使用数学模型处理文本语料的第一步就是把文本转换成数学表示,有两种方法,第一种方法可以通过one-hot矩阵表示一…