在进行自然语言处理中,需要对文章的中的语义进行分析,于是迫切需要一些模型去描述词汇的含义,很多人可能都知道word2vector算法,诚然,word2vector是一个非常优秀的算法,并且被广泛运用,为人们熟知,然而,从结果的优劣性来看,其实word2vector并非唯一的优秀方案,斯坦福大学提出的GloVe就是其中之一.今天我来为大家介绍一下GloVe模型,但是重点,还是放在实现上. 原论文:http://www.eecs.wsu.edu/~sji/classes/DL16/CNN-text/…

理解GloVe模型 概述 模型目标:进行词的向量化表示,使得向量之间尽可能多地蕴含语义和语法的信息.输入:语料库输出:词向量方法概述:首先基于语料库构建词的共现矩阵,然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量.开始统计共现矩阵训练词向量结束统计共现矩阵 设共现矩阵为XX,其元素为Xi,jXi,j. Xi,jXi,j的意义为:在整个语料库中,单词ii和单词jj共同出现在一个窗口中的次数. 举个栗子: 设有语料库: i love you but you love him i am sad这个小小的语…

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…

一.简介: 1.概念:glove是一种无监督的Word representation方法. Count-based模型,如GloVe,本质上是对共现矩阵进行降维.首先,构建一个词汇的共现矩阵,每一行是一个word,每一列是context.共现矩阵就是计算每个word在每个context出现的频率.由于context是多种词汇的组合,其维度非常大,我们希望像network embedding一样,在context的维度上降维,学习word的低维表示.这一过程可以视为共现矩阵的重构问题,即recon…

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/249 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…

LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,最近看了点资料,准备使用python实现一下.至于数学模型相关知识,某度一大堆,这里也给出之前参考过的一个挺详细的文档lda算法漫游指南 这篇博文只讲算法的sampling方法python实现. 完整实现项目开源python-LDA lda模型变量申请及初始化 # #伪代码 # 输入:文章集合(分词处理后),K(类的个数) 输出:已经随机分派了一次的lda模型 begin 申请几个统计量: p 概率向量 维度…

将LDA跟多元统计分析结合起来看,那么LDA中的主题就像词主成分,其把主成分-样本之间的关系说清楚了.多元学的时候聚类分为Q型聚类.R型聚类以及主成分分析.R型聚类.主成分分析针对变量,Q型聚类针对样本. PCA主要将的是主成分-变量之间的关系,在文本中LDA也有同样的效果,将一撮词(变量)变成话题(主成分),同时通过画像主成分,可以知道人群喜欢什么样子的话题: Q型聚类代表样本之间的群落关系. LDA假设前提:主题模型中最主要的假设是词袋假设(bag of words),指通过交换文档内词的次…

发现一个DL的博客,对文章分类归纳做的比较好:第三篇文章中的模型可以重点参考 “自然语言学习资料的汇总” 综述 | 一文读懂自然语言处理NLP(附学习资料) 用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 NLP大赛冠军总结:300万知乎多标签文本分类任务(附深度学习源码) 知乎看山杯夺冠记…

简易django ORM模型如下所示: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @version: 1.0 @author: Pis @license: Apache Licence @software: PyCharm @file: orm_test.py @time: 2018/5/9 9:52 """ #1 class Field(object): def __init__(self, nam…

1 引言 主题模型是文本挖掘的重要工具,近年来在学术界和工业届都获得了非常多的关注.学术界的工作主要集中在建模层面,即提出各种各样的主题模型来适应不同的场景,因此缺乏指导主题模型在工业场景落地的资源和文献. 本文主要是以<Familia:开源的中文主题模型应用工具包>为参考资料,入门NLP领域.该文结合开源工具Familia(百度开源),总结主题模型在工业届的一些典型应用案例,从而方便用户找到适合自己任务的模型以及该模型的应用方式. 2 主题模型概念 以LDA为代表的主题模型,训练的结果一般是…

SMTP(Simple Mail Transfer Protocol) 制定: First:RFC 788 in 1981 Last:RFC 5321 in 2008 端口: TCP 25(SMTP), TCP 465/587(SMTP_SSL) 功能: 用户客户端: 发送消息:SMTP 接收和管理消息:POP3.IMAP 邮件服务器: 发送和接收消息:SMTP 说明: SMTP仅定义了消息传输格式(如消息发送者参数),而非消息内容(如消息头和消息体). 邮件发送模型 流程描述: (1)    …

PCA(主成分分析法,Principal Components Analysis) SVD(奇异值分解法,Singular Value Decomposition) http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw-a.tgz 0 运行环境 export SPARK_HOME=/Users/erichan/Garden/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6 cd $SPARK_HOME bin/spark-shell --name my_mlib --pack…

参考:https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/81035565?utm_source=blogxgwz9 首先从网上下载imagenet训练好的模型,模型下载地址 http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodel 可以把模型放入/caffe-master/models/bvlc_googlenet/目录下 bvlc_googlenet目录就是官方提供的googlenet模…

2019-09-09 15:36:13 问题描述:word2vec 和 glove 这两个生成 word embedding 的算法有什么区别. 问题求解: GloVe (global vectors for word representation) 与word2vec,两个模型都可以根据词汇的 "共现 co-occurrence" 信息,将词汇编码成一个向量(所谓共现,即语料中词汇一起出现的频率). 两者最直观的区别在于,word2vec是 "predictive"…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 1.简介 在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:Linear Discriminant Analysis和Latent Dirichlet Allocation.本文的LDA是指Latent Dirichlet Allocation,它在主题模型中占有非常重…

ZeroMQ是一个消息队列网络库,实现网络常用技术封装.在C/S中实现了三种模式,这段时间用python简单实现了一下,感觉python虽然灵活.但是数据处理不如C++自由灵活. 1.Request-Reply模式: 客户端在请求后,服务端必须回响应 server: #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- import time import zmq context = zmq.Context() socket = context.socket(zmq.REP…

话不多说,直接上代码 def stacking_first(train, train_y, test): savepath = './stack_op{}_dt{}_tfidf{}/'.format(args.option, args.data_type, args.tfidf) os.makedirs(savepath, exist_ok=True) count_kflod = 0 num_folds = 6 kf = KFold(n_splits=num_folds, shuffle=Tru…

1.Request-Reply模式: 客户端在请求后,服务端必须回响应 server: #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- import time import zmq context = zmq.Context() socket = context.socket(zmq.REP) socket.bind("tcp://*:5555") while True: message = socket.recv() print(message) #tim…

1.概率图模型 概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型,它以图为表示工具,最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量,结点之间的边表示变量间的概率相关关系.概率图模型可大致分为两类:第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或贝叶斯网,第二类是使用无向图表示变量间的相关关系,称为无向图模型或马尔科夫网. 2.马尔科夫系列 马尔科夫过程和马尔科夫链: 马尔科夫过程:随机过程中,有一类具有“无后效性性质”,即当随机过程在某一时刻to所处的状态已知的条件下,过程在时刻t>to…

还记得那个刷爆朋友圈的那个文言文编程语言么? 这个项目是一位名为Huang Lingdong的大四学生创建的,当时,就连中科院计算所研究员.机器翻译领域知名专家刘群老师都赞叹道: 后生可畏 近日,Github上一个名叫dongbei的开源编程项目,再一次引起大家关注,这是一个以东北方言词汇为基本关键字的编程语言--dongbei. 该项目作者是一位 Google 的高级软件工程师/技术主管,同时也是 Google C++测试框架 googletest 以及 googlemock 的原作者. 根据…

序列分类,预测整个输入序列的类别标签.情绪分析,预测用户撰写文字话题态度.预测选举结果或产品.电影评分. 国际电影数据库(International Movie Database)影评数据集.目标值二元,正面或负面.语言大量否定.反语.模糊,不能只看单词是否出现.构建词向量循环网络,逐个单词查看每条评论,最后单词话性值训练预测整条评论情绪分类器. 斯担福大学人工智能实验室的IMDB影评数据集: http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ .压缩ta…

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…

本节课继续讲授word2vec模型的算法细节,并介绍了一种新的基于共现矩阵的词向量模型--GloVe模型.最后,本节课重点介绍了word2vec模型评估的两种方式. Skip-gram模型 上节课,我们介绍了一个十分简单的word2vec模型.模型的目标是预测word \(o\)出现在另一个word \(c\)的上下文语境里的条件概率: \[p(o|c) = \frac{exp(u_o^Tv_c)}{\sum_{w=1}^W{exp(u_w^Tv_c)}}\] 其中,向量\(u_o\)被称为wo…

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 | 磐创AI(公众号ID:xunixs) 作者 | AI小昕 编者按:近年来,自然语言处理(NLP)的应用程序已经无处不在.NLP使用率的快速增长主要归功于通过预训练模型实现的迁移学习概念,迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型,然后使该模型能够适应在不同的数据集上执行不同的NLP操作.这一突破使得每个人都能轻松地开启NLP任务,尤其是那些没有时间和资源从头开始构建NLP模型的人.所以,使用预…

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…

干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包 作者:白宁超 2016年11月6日19:28:43 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.…

Python NLTK 处理原始文本 作者:白宁超 2016年11月8日22:45:44 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍:1)怎样编写程序访问本…

Python NLTK 获取文本语料和词汇资源 作者:白宁超 2016年11月7日13:15:24 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍NLTK(Na…

Python NLTK 走进大秦帝国 作者:白宁超 2016年10月17日18:54:10 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍NLTK(Natura…

本文简述了以下内容: 什么是词表示,什么是表示学习,什么是分布式表示 one-hot representation与distributed representation(分布式表示) 基于distributional hypothesis的词表示模型 (一)syntagmatic models(combinatorial relations):LSA(基于矩阵) (二)paradigmatic models(substitutional relations):GloVe(基于矩阵).NPLM(基…