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

5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.8 GloVe word vectors GloVe词向量 Pennington J, Socher R, Manning C. Glove: Global Vectors for Word Representation[C]// Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2014:1532-1543. 示例 I want a gl

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

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

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

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------

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/233 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

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

目录 词向量简介 1. 基于one-hot编码的词向量方法 2. 统计语言模型 3. 从分布式表征到SVD分解 3.1 分布式表征(Distribution) 3.2 奇异值分解(SVD) 3.3 基于SVD的词向量方法 4. 神经网络语言模型(Neural Network Language Model) 5. Word2Vec 5.1 两个模型 5.2 两个提速手段 5.3一些预处理细节 5.4 word2vec的局限性 6. GloVe 6.1 统计共现矩阵 6.2 Glove的由来 6.3

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

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

一.介绍 内容 将接触现代 NLP 技术的基础:词向量技术. 第一个是构建一个简单的 N-Gram 语言模型,它可以根据 N 个历史词汇预测下一个单词,从而得到每一个单词的向量表示. 第二个将接触到现代词向量技术常用的模型 Word2Vec.在实验中将以小说<三体>为例,展示了小语料在 Word2Vec 模型中能够取得的效果. 在最后一个将加载已经训练好的一个大规模词向量,并利用这些词向量来做一些简单的运算和测试,以探索词向量中包含的语义信息. 知识点 N-Gram(NPLM) 语言模型 Wo

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

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

FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器,提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法,不过这个项目其实是有两部分组成的,一部分是这篇文章介绍的 fastText 文本分类(paper:A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski, T. Mikolov, Bag of Tricks for Efficient Text Classification(高效文本分类技巧)), 另一部分是词嵌入学习(paper:P. Bojanowski*, E. Grave*

1.基于知识的表征 如WordNet(图1-1),包含同义词集(synonym sets)和上位词(hypernyms,is a关系). 存在的问题: 作为资源来说是好的,但是它失去了词间的细微差别,比如说"good"和"full"同义是需要在一定的上下文中才能成立的: 易错过词的新义,基本不可能时时保持up-to-date: 是人为分的,所以是主观的结果: 需要花费很多的人力去创建和调整: 很难计算出准确的词间相似度. 2.基于数据库的表征 2.1 词本身 2.1

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

AAAI 2018 论文 | 蚂蚁金服公开最新基于笔画的中文词向量算法 2018-01-18 16:13蚂蚁金服/雾霾/人工智能 导读:词向量算法是自然语言处理领域的基础算法,在序列标注.问答系统和机器翻译等诸多任务中都发挥了重要作用.词向量算法最早由谷歌在2013年提出的word2vec,在接下来的几年里,该算法也经历不断的改进,但大多是仅适用于拉丁字符构成的单词(比如英文),结合中文语言特性的词向量研究相对较少.本文介绍了蚂蚁金服人工智能部与新加坡科技大学一项最新的合作成果:cw2vec——

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

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