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…

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和…

1.CBOW模型 之前已经解释过,无论是CBOW模型还是skip-gram模型,都是以Huffman树作为基础的.值得注意的是,Huffman树中非叶节点存储的中间向量的初始化值是零向量,而叶节点对应的单词的词向量是随机初始化的. 1.1 训练的流程 那么现在假设我们已经有了一个已经构造好的Huffman树,以及初始化完毕的各个向量,可以开始输入文本来进行训练了. 训练的过程如下图所示,主要有输入层(input),映射层(projection)和输出层(output)三个阶段. 输入层即为某个单…

简单demo的代码路径在tensorflow\tensorflow\g3doc\tutorials\word2vec\word2vec_basic.py Sikp gram方式的model思路 http://tensorflow.org/tutorials/word2vec/index.md 另外可以参考cs224d课程的课件.     窗口设置为左右1个词 对应skip gram模型 就是一个单词预测其周围单词(cbow模型是 输入一系列context词,预测一个中心词)     Quick…

一.核心代码 word2vec.java package com.ansj.vec; import java.io.*; import java.lang.reflect.Array; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; imp…

利用 TensorFlow 入门 Word2Vec 原创 2017-10-14 chen_h coderpai 博客地址:http://www.jianshu.com/p/4e16ae0aad25 或者点击阅读原文 我认为学习算法的最好方法就是尝试去实现它,因此这个教程我们就来学习如何利用 TensorFlow 来实现词嵌入. 这篇文章我们不会去过多的介绍一些词向量的内容,所以很多 king - man - woman - queue 的例子会被省去,直接进入编码实践过程. 我们如何设计这些词嵌…

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec…

一. 原理 哈弗曼树推导: https://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 负采样推导: http://www.hankcs.com/nlp/word2vec.html https://github.com/kmkolasinski/deep-learning-notes/blob/master/seminars/2017-01-Word2Vec/slides.pdf https://blog.csdn.net/u014595019/article/…

word2vec是google 2013年提出的,从大规模语料中训练词向量的模型,在许多场景中都有应用,信息提取相似度计算等等.也是从word2vec开始,embedding在各个领域的应用开始流行,所以拿word2vec来作为开篇再合适不过了.本文希望可以较全面的给出Word2vec从模型结构概述,推导,训练,和基于tf.estimator实现的具体细节.完整代码戳这里https://github.com/DSXiangLi/Embedding 模型概述 word2vec模型结构比较简单,是为…

本文主要工作是将文本方法 (word2vec) 和知识库方法 (transE) 相融合作知识表示,即将外部知识库信息(三元组)加入word2vec语言模型,作为正则项指导词向量的学习,将得到的词向量用于分类任务,效果有一定提升. 一. word2vec 模型 word2vec 是 Google 在 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具,使用的是 Distributed representation (Hinton, 1986) 的词向量表示方式,基本思想是通过训练将每个词映射…