1.ELMo(Embeddings from Language Models ) RNN-based language models(trained from lots of sentences) ELMo 词向量是由双向神经网络语言模型的内部多层向量的线性加权组成. LSTM 高层状态向量捕获了上下文相关的语义信息,可以用于语义消岐等任务. 结果表明:越高层的状态向量,越能够捕获语义信息. LSTM 底层状态向量捕获了语法信息,可以用于词性标注等任务.结果表明:越低层的状态向量,越能够捕获语法

最近在家听贪心学院的NLP直播课.都是比较基础的内容.放到博客上作为NLP 课程的简单的梳理. 本节课程主要讲解的是词向量和Elmo.核心是Elmo,词向量是基础知识点. Elmo 是2018年提出的论文 <Deep contextualized word representtations>,在这篇论文中提出了很重要的思想Elmo,Elmo 是一种基于特征的语言模型,用预训练的语言模型,生成更好的特征. Elmo是一种新型深度语境化词表征,可对词进行复杂特征(如句法和语义)和词在语言语境中的变

自然语言处理的第一步就是获取词向量,获取词向量的方法总体可以分为两种两种,一个是基于统计方法的,一种是基于语言模型的. 1 Glove - 基于统计方法 Glove是一个典型的基于统计的获取词向量的方法,基本思想是:用一个词语周边其他词语出现的次数(或者说两个词共同出现的次数)来表示每一个词语,此时每个词向量的维度等于词库容量,每一维存储着词库对应序号的词语出现在当前词语周围的次数,所有这些词向量组成的矩阵就是共现矩阵. 我们也可以换一个角度来理解共现矩阵,共现矩阵就是两个词同时出现的次数,共现

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

0. 词向量是什么 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词. 举个栗子, “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 

假设每个词对应一个词向量,假设: 1)两个词的相似度正比于对应词向量的乘积.即:$sim(v_1,v_2)=v_1\cdot v_2$.即点乘原则: 2)多个词$v_1\sim v_n$组成的一个上下文用$C$来表示,其中$C=\sum_{i=1}^{n}v_i$.$\frac{C}{|C|}$称作上下文C的中心向量.即加和原则: 3)在上下文$C$中出现单词$A$的概率正比于能量因子$e^{-E(A,C)},where E=-A\cdot C$.即能量法则(可参看热统中的配分函数). 因此:

常用的词向量方法word2vec. 一.Word2vec 1.参考资料: 1.1) 总览 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795 1.2) 基础篇:  深度学习word2vec笔记之基础篇  https://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/26961315 1.3) 算法篇  https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795  . word2vec Parameter Learning E

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

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

Distributed Representation 这种表示,它最早是 Hinton 于 1986 年提出的,可以克服 one-hot representation 的缺点. 其基本想法是: 通过训练将某种语言中的每一个词映射成一个固定长度的短向量(当然这里的“短”是相对于 one-hot representation 的“长”而言的),将所有这些向量放在一起形成一个词向量空间,而每一向量则为该空间中的一个点,在这个空间上引入“距离”,则可以根据词之间的距离来判断它们之间的(词法.语义上的)相

词向量 我们以句子分类为例,我们使用深度学习模型对句子进行分类,本质上这个模型的接受的舒服需要是数值型.因为文字是人们抽象出来的一个概念,这个 东西是不能被计算机直接理解的,我们需要人为的将这个文字转为数值,换句话讲,我们需要把这个文字嵌入到一个数学空间中去,这中嵌入方式就是词嵌入方式. Word2vec 就是词嵌入的一种方式(word embedding) 对于有监督的一个机器学习过程,我们可以这么理解这个模型,是一个 f(x) -> y 的映射关系. 在NLP中,x代表的是句子中的一个词,y

http://spaces.ac.cn/archives/4122/   关于词向量讲的很好 上边的形式表明,这是一个以2x6的one hot矩阵的为输入.中间层节点数为3的全连接神经网络层,但你看右边,不就相当于在$w_{ij}$这个矩阵中,取出第1.2行,这不是跟所谓的字向量的查表(从表中找出对应字的向量)是一样的吗?事实上,正是如此!这就是所谓的Embedding层,Embedding层就是以one hot为输入.中间层节点维数为字向量维数的全连接层(每一列对应一个中间层节点)!而这个全连

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 ·

1.对词用独热编码进行表示的缺点 向量的维度会随着句子中词的类型的增大而增大,最后可能会造成维度灾难2.任意两个词之间都是孤立的,仅仅将词符号化,不包含任何语义信息,根本无法表示出在语义层面上词与词之间的相关信息,而这一点是致命的. 2.用向量代表词的好处 3.词嵌入的由来 在上文中提过,one-hot 表示法具有维度过大的缺点,那么现在将 vector 做一些改进: 1.将 vector 每一个元素由整形改为浮点型,变为整个实数范围的表示: 2.将原来稀疏的巨大维度压缩嵌入到一个更小维度的空间

1. 词向量上的操作(Operations on word vectors) 因为词嵌入的训练是非常耗资源的,所以ML从业者通常 都是 选择加载训练好 的 词嵌入(Embedding)数据集.(不用自己训练啦~~~) 任务: 导入 预训练词向量,使用余弦相似性(cosine similarity)计算相似度 使用词嵌入来解决 "Man is to Woman as King is to __." 之类的 词语类比问题 修改词嵌入 来减少它们的性别歧视 import numpy as n

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

使用gensim的word2vec训练了一个词向量. 语料是1G多的维基百科,感觉词向量的质量还不错,共享出来,希望对大家有用. 下载地址是: http://pan.baidu.com/s/1boPm2x5 包含训练代码.使用词向量代码.词向量文件(3个文件) 因为机器内存足够,也没有分批训练.所以代码非常简单.也在共享文件里面,就不贴在这里了.

词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性

上一节,我们介绍利用文本和知识库融合训练词向量的方法,如何更好的融合这些结构化知识呢?使得训练得到的词向量更具有泛化能力,能有效识别同义词反义词,又能学习到上下文信息还有不同级别的语义信息. 基于上述目标,我们尝试基于CBOW模型,将知识库中抽取的知识融合共同训练,提出LRWE模型.模型的结构图如下: 下面详细介绍该模型的思想和求解方法. 1. LWE模型     在Word2vec的CBOW模型中,通过上下文的词预测目标词,目标是让目标词在其给定上下文出现的概率最大,所以词向量训练的结果是与其

如果说FastText的词向量在表达句子时候很在行的话,GloVe在多义词方面表现出色,那么wordRank在相似词寻找方面表现地不错. 其是通过Robust Ranking来进行词向量定义. 相关paper:WordRank: Learning Word Embeddings via Robust Ranking 相关博客:https://rare-technologies.com/wordrank-embedding-crowned-is-most-similar-to-king-not-w