一直以来感觉好多地方都吧Word Embedding和word2vec混起来一起说,所以导致对这俩的区别不是很清楚. 其实简单说来就是word embedding包含了word2vec,word2vec是word embedding的一种,将词用向量表示. 1.最简单的word embedding是把词进行基于词袋(BOW)的One-Hot表示.这种方法,没有语义上的理解.把词汇表中的词排成一列,对于某个单词 A,如果它出现在上述词汇序列中的位置为 k,那么它的向量表示就是“第 k 位为1,其他…

http://www.jianshu.com/p/d44ce1e3ec2f 1. 前言 本篇主要介绍关键词的向量表示,也就是大家熟悉的word embedding.自Google 2013 年开源word2vec算法程序以后,它的简单.高效.实用,很快引起业界众人的关注和应用,为搜索引擎.[广告系统-谷歌的wide & deep learning][2].[推荐系统][1]等互联网服务提供新的基础技术和思路. 何为Embedding? 开篇之前首先需要明白一个概念何为Embedding?Embe…

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…

Word Embedding Word Embedding是一种词的向量表示,比如,对于这样的"A B A C B F G"的一个序列,也许我们最后能得到:A对应的向量为[0.1 0.6 -0.5],B对应的向量为[-0.2 0.9 0.7]. 之所以希望把每个单词变成一个向量,目的还是为了方便计算,比如"求单词A的同义词",就可以通过"求与单词A在cos距离下最相似的向量"来做到. 那么如何进行词嵌入呢?目前主要有三种算法: Embedding…

根据用户的一些特征数据,如果能推测出用户的性别借此提高产品的服务质量.广告的精准性等都是极好的. 机器学习方法有很多,而且一般都可以达到不错的效果,比如svm或神经网络等. 本文使用的代码参考——<TensorFlow练习18: 根据姓名判断性别> 但原文代码已经无法直接跑起来,对于最新的TensorFlow需要酌情调整部分参数和函数名等,根据报错调整即可比较容易,文末我也可以考虑放出自己的代码,看心情吧 O(∩_∩)O~ 下面我们开始一步步剖析原文中用到的word embedding方法:…

DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em…

若想深层地理解GloVe和本文,最好了解SVD, word2vec(skip-gram为主)的相关知识.若仅寻求一种新的word embedding方法,可以不必了解以上前置知识. 一言以蔽之,GloVe的思想就是借鉴word2vec的pair-wise的方法以及其他一些trick来进行传统矩阵分解运算进而得到word vectors. GloVe(Global Vectors for Word Representation)是斯坦福大学发表的一种word embedding 方法,GloVe:…

word2vec和word embedding有什么区别? 我知道这两个都能将词向量化,但有什么区别?这两个术语的中文是什么? from: https://www.zhihu.com/question/53354714   个人理解是,word embedding 是一个将词向量化的概念,来源于Bengio的论文<Neural probabilistic language models>,中文译名有"词嵌入".word2vec是谷歌提出一种word embedding 的工…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

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…