前言 预测词汇的相关性算是自然语言中的HelloWolrd.本文主要根据百度PaddlePaddle示例word2vec,对句子中下一个单词的预测.该示例使用4个词语来预测下一个词. 1. 数据集以及字典.Reader构建 示例采用Penn Treebank (PTB)数据集(经Tomas Mikolov预处理过的版本),直接使用数据集中的data文件夹下的ptb.train.txt和ptb.test.txt即可.这两个文件是英语语句组成的训练集,所以直接读取文件再用split将句子分开既可以得

Bi-LSTM @ 目录 Bi-LSTM 1.理论 1.1 基本模型 1.2 Bi-LSTM的特点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 实验模型 1.理论 1.1 基本模型 Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至2个LSTM模型进行特征提取,将2个输出向量进行拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达(因此底层维度是普通LSTM隐藏层维度的两倍) 1.2 Bi-LSTM的特点 Bi-LSTM的模型设计理念是使t时刻所获得特征数据同时拥有过去和将来之间的信息 实验证

import reader import numpy as np import tensorflow as tf # 数据参数 DATA_PATH = 'simple-examples/data/' # 数据存放路径 VOCAB_SIZE = 10000 # 单词数量 # 神经网络参数 HIDDEN_SIZE = 200 # LSTM隐藏层规模 NUM_LAYERS = 2 # LSTM结构层数 LEARNING_RATE = 1.0 # 学习速率 KEEP_PROB = 0.5 # 节点不被d

基于python的opcode优化和模块按需加载机制研究(学习与思考) 姓名:XXX 学校信息:XXX 主用编程语言:python3.5 个人技术博客:http://www.cnblogs.com/Mufasa/ 文档转换为PDF有些图片无法完全显示,请移步我的博客查看 完成时间:2019.03.06 本项目希望您能完成以下任务: - 优化python字节码解析代码,从底层提升python脚本运行效率:(底层.编译器.虚拟机) - 基本思路可以统计游戏常用opcode指令,进行类似opcode合

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

N元模型 预测要输入的连续词,比如 如果抽取两个连续的词汇,则称之为二元模型 准备工作 数据集使用 Alice in Wonderland 将初始数据提取N-grams import nltk import string with open('alice_in_wonderland.txt', 'r') as content_file: content = content_file.read() content2 = " ".join("".join(["

原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉: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

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 

转自licstar,真心觉得不错,可惜自己有些东西没有看懂 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉: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na

声明: 这是转载自LICSTAR博士的牛文,原文载于此:http://licstar.net/archives/328 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目

NLP中的Word2Vec讲解 word2vec是Google开源的一款用于词向量计算 的工具,可以很好的度量词与词之间的相似性: word2vec建模是指用CBoW模型或Skip-gram模型来计算不同 词语的向量(word vector) CBoW是给定上下文来预测输入词.Skip-gram给定输入词预测上下文,但最终都会得到词向量矩阵W 上图为词向量的部分可视化结构 Statistical Language Model (统计语言模型)  在深入word2vec之前,首先回顾下nlp中的一

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

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

预测是非常困难的,更别提预测未来. 4.1 回归简介 随着现代机器学习和数据科学的出现,我们依旧把从“某些值”预测“另外某个值”的思想称为回归.回归是预测一个数值型数量,比如大小.收入和温度,而分类则指预测标号或类别,比如判断邮件是否为“垃圾邮件”,拼图游戏的图案是否为“猫”. 将回归和分类联系在一起是因为两者都可以通过一个(或更多)值预测另一个(或多个)值.为了能够做出预测,两者都需要从一组输入和输出中学习预测规则.在学习的过程中,需要告诉它们问题及问题的答案.因此,它们都属于所谓的监督学习.

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

上篇博文提到,原始的CBOW / Skip-gram模型虽然去掉了NPLM中的隐藏层从而减少了耗时,但由于输出层仍然是softmax(),所以实际上依然“impractical”.所以接下来就介绍一下如何对训练过程进行加速. paper中提出了两种方法,一种是Hierarchical Softmax,另一种是Negative Sampling. 本文简述了以下内容: CBOW / Skip-gram模型的加速策略(一):Hierarchical Softmax CBOW / Skip-gram模

原文地址:https://www.jianshu.com/p/b2da4d94a122 一.概述 本文主要是从deep learning for nlp课程的讲义中学习.总结google word2vector的原理和词向量的训练方法.文中提到的模型结构和word2vector的代码实现并不一致,但是可以非常直观的理解其原理,对于新手学习有一定的帮助.(首次在简书写技术博客,理解错误之处,欢迎指正) 二.词向量及其历史 1. 词向量定义   词向量顾名思义,就是用一个向量的形式表示一个词.为什么

这篇文章主要讲解CRF++实现预测的过程,预测的算法以及代码实现相对来说比较简单,所以这篇文章理解起来也会比上一篇条件随机场训练的内容要容易. 预测 上一篇条件随机场训练的源码详解中,有一个地方并没有介绍. 就是训练结束后,会把待优化权重alpha等变量保存到文件中,也就是输出到指定的模型文件.在执行预测的时候会从模型文件读出相关的变量,这个过程其实就是数据序列化与反序列化,该过程跟条件随机场算法关系不大,因此为了突出重点源码解析里就没有介绍这部分,有兴趣的朋友可以自己研究一下. CRF++预测

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

GloVe 模型介绍 下面的内容主要来自https://blog.csdn.net/u014665013/article/details/79642083 GloVe的推导 GloVe是基于共现信息来获得词的分布表示的,所以需要统计词的共现对信息.在设定的窗口内,统计中心词\(k\)与其上下文词\(i\)的共现次数\(X_{i,k}\).那么有 \[ P_{i,k} = \dfrac{X_{i,k}}{X_i} \] 其中 \[ X_i = \sum_{j}X_{i,j} \] 作者发现对于任意