不涉及具体代码,只是记录一下自己的疑惑. 我们知道对于在pytorch中,我们通过构建一个词向量矩阵对象.这个时候对象矩阵是随机初始化的,然后我们的输入是单词的数值表达,也就是一些索引.那么我们会根据索引,赋予每个单词独一无二的一个词向量表达.在其后的神经网络训练过程中,每个单词对应独一无二的索引,从而对应自己的词向量,词向量会随着迭代进行更新. 上面讲的这个是使用pytorch词向量的随机初始化的流程. 但是我们如果使用预训练的词向量怎么办呢?很多例子中,直接就给个代码是类似这样的: self

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码 比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train

今天参考网上的博客,用gensim训练了word2vec词向量.训练的语料是著名科幻小说<三体>,这部小说我一直没有看,所以这次拿来折腾一下. <三体>这本小说里有不少人名和一些特殊名词,我从网上搜了一些,作为字典,加入到jieba里,以提高分词的准确性. 一.gensim中关于word2vec的参数说明 这一部分其他博客整理的比较清楚了,我也就不抄过来了.看这个链接: https://www.cnblogs.com/pinard/p/7278324.html 二.gensim训练

目录 使用 DL4J 训练中文词向量 1 预处理 2 训练 3 调用 附录 - maven 依赖 使用 DL4J 训练中文词向量 1 预处理 对中文语料的预处理,主要包括:分词.去停用词以及一些根据实际场景制定的规则. package ai.mole.test; import org.ansj.domain.Term; import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis; import org.nlpcn.commons.lang.tire.domain.

https://www.jianshu.com/p/87798bccee48 一.文本处理流程 通常我们文本处理流程如下: 1 对文本数据进行预处理:数据预处理,包括简繁体转换,去除xml符号,将单词条内容处理成单行数据,word2vec训练原理是基于词共现来训练词之间的语义联系的.不同词条内容需分开训练 2 中文分词:中文NLP很重要的一步就是分词了,分词的好坏很大程度影响到后续的模型训练效果 3 特征处理:也叫词向量编码,将文本数据转换成计算机能识别的数据,便于计算,通常是转换成数值型数据,

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

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

原文地址:https://www.jianshu.com/p/ca2272addeb0 (四)GloVe GloVe本质是加权最小二乘回归模型,引入了共现概率矩阵. 1.基本思想 GloVe模型的目标就是获取每个词的向量表示\(w\).GloVe认为,\(w_i\).\(w_j\).\(w_k\)通过某种函数\(F\)的作用后呈现出来的规律和\(Ratio_{i,j,k}\)具有一致性,或者说相等,这样子也就可以认为词向量中包含了共现概率矩阵中的信息. 2.模型推导 3.word2vec vs

""" 1.在自然语言处理中常常使用预训练的word2vec,这个预训练的词向量可以使用google的GoogleNews-vectors-negative300.bin 2.GoogleNews-vectors-negative300.bin是训练好的300维的新闻语料词向量 3.本函数的作用就是把一个词转换成词向量,以供我们后期使用.没有在该word2vec中的词采用其他的方式构建,如采用均匀分布或者高斯分布等随机初始化 """ import

1.几种不同的初始化方法 import torch.nn as nn embedding = torch.Tensor(3, 5) #如下6种初始化方法 #正态分布 nn.init.normal_(embedding) #均匀分布 nn.init.uniform_(embedding) #凯明均匀分布,mode可为fan_in 或 fan_out, fan_in正向传播时,方差一致;fan_out反向传播时,方差一致;nonlinearity为对应的激活函数 nn.init.kaiming_un

翻车2次,试水2次,今天在B站终于成功直播了. 人气11万. 主要讲了语言模型.词向量的训练.ELMo模型(深度.双向的LSTM模型) 预训练与词向量 词向量的常见训练方法 深度学习与层次表示 LSTM, BI-LSTM模型回顾 基于BI-LSTM的ELMo算法 总结

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

转自:http://www.tensorflownews.com/2018/04/19/word2vec2/ 一.基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点 上篇说了Hierarchical Softmax ,使用霍夫曼树结构代替了传统的神经网络,可以提高模型训练的效率.但是如果基于Hierarchical Softmax的模型中所以词的位置是基于词频放置的霍夫曼树结构,词频越高的词在离根节点越近的叶子节点,词频越低的词在离根节点越远的叶子节点.也就是说当该模型在训

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法

转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79821852 1 词向量 在NLP里,最细的粒度是词语,由词语再组成句子,段落,文章.所以处理NLP问题时,怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题. 因为语言模型的输入词语必须是数值化的,所以必须想到一种方式将字符串形式的输入词语转变成数值型.由此,人们想到了用一个向量来表示词组.在很久以前,人们常用one-hot对词组进行编码,这种编码的特点是,对于用来表示每个词组的向量

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果,包括问答(SQuAD v1.1).自然语言推理(MNLI)等,在机器学习社区中引起了轰动. BERT的关键技术创新是将Transf

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

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

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致