继上次分享了经典统计语言模型,最近公众号中有很多做NLP朋友问到了关于word2vec的相关内容, 本文就在这里整理一下做以分享. 本文分为 概括word2vec 相关工作 模型结构 Count-based方法 vs. Directly predict 几部分,暂时没有加实验章节,但其实感觉word2vec一文中实验还是做了很多工作的,希望大家有空最好还是看一下~ 概括word2vec 要解决的问题: 在神经网络中学习将word映射成连续(高维)向量, 其实就是个词语特征求取. 特点: 1. 不

Word2Vec的主要目的适用于词的特征提取,然后我们就可以用LSTM等神经网络对这些特征进行训练. 由于机器学习无法直接对文本信息进行有效的处理,机器学习只对数字,向量,多维数组敏感,所以在进行文本训练之前还要做一些转化工作,Word2Vec就是担负此重任的有效工具,当然还有其他工具,就不再说明.本次只是简单介绍Word2Vec的工作原理,想要详细理解还请看一下文章最后分享的链接. Word2Vec工作过程 1.建立字典,每个词生成 one-hot 向量 Word个数为 n ,产生 n 维向量

https://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53390949

(1) 中科院自动化所的博士,用神经网络做自然语言处理:http://licstar.net (2) 分词项目:https://github.com/fxsjy/jieba(3) 清华大学搞的中文分词等NLP开源项目:https://github.com/thunlp (4)一个轻量级的分词开源软件:https://github.com/lionsoul2014/jcseg (5) 有一些信息检索的笔记:http://www.cnblogs.com/jcli/category/315064.ht

特征选择 RFormula RFormula是一个很方便,也很强大的Feature选择(自由组合的)工具. 输入string 进行独热编码(见下面例子country) 输入数值型转换为double(见下面例子hour) label为string,也用StringIndexer进行编号 RFormula produces a vector column of features and a double or string column of label. Like when formulas ar

预训练 先在某个任务(训练集A或者B)进行预先训练,即先在这个任务(训练集A或者B)学习网络参数,然后存起来以备后用.当我们在面临第三个任务时,网络可以采取相同的结构,在较浅的几层,网络参数可以直接加载训练集A或者B训练好的参数,其他高层仍然随机初始化.底层参数有两种方式:frozen,即预训练的参数固定不变,fine-tuning,即根据现在的任务调整预训练的参数. 优势: 1.当前任务数据量少,难以训练更多的网络参数,可以加载预训练的模型,然后根据当前的任务对参数进行fine-tuning,

参考:https://blog.csdn.net/wxyangid/article/details/80209156 1.one-hot编码 中文名叫独热编码.一位有效编码.方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有其独立的寄存器位,并且任意时刻,有且仅有一个状态位是有效的.比如,手写数字识别,数字为0-9共10个,那么每个数字的one-hot编码为10位,数字i的第i位为1,其余为0,如数字2的one-hot表示为:[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]. 1.2one-h

word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了很多人的关注.由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟. 第一次接触 word2vec 是 2013 年的 10 月份,当时读了复旦大学郑骁庆老师发表的论文[7],其主要工作是将 SENNA

在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取.到目前为止,已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据. 数据本身没有规律和价值,需要通过分析提炼成知识才有意义.抱着试试玩的想法,准备做一个有关情感分析方面的统计,看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影,怀着何种心情写下的短评. 鉴于爬取的是短评数据,少则10来个字,多则百来个字,网上查找了下,发现Google开源的Word2Vec比较合适,于是今天捣鼓了一天,把自己遇到的问题和运行的结果在这里做个总结. Word2Ve是g

 一.word2vec调参   ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见   -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100

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

word2vec 是google 推出的做词嵌入(word embedding)的开源工具. 简单的说,它在给定的语料库上训练一个模型,然后会输出所有出现在语料库上的单词的向量表示,这个向量称为"word embedding".基于这个向量表示,可以计算词与词之间的关系,例如相似性(同义词等),语义关联性(中国 - 北京 = 英国 - 伦敦)等.NLP中传统的词表示方法是 one-hot representation, 即把每个单词表示成dim维的稀疏向量,dim等于词汇量的大小.这个

本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取.由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取. 如上图所示,三类特征都有对应方法进行特征提取,在毕设中,利用matlab编程实现了三类算法,并且利用matlab的GUI做出了一个简单的界面系统,用于特征提取.

workers = [] for _ in xrange(opts.concurrent_steps): t = threading.Thread(target=self._train_thread_body) t.start() workers.append(t)         Word2vec.py使用了多线程 一般认为python多线程其实是单线程 由于python的设计 GPL 内存不是现成安全的 但是这里由于内部是调用c++代码 所以还是能起到多线程作用     而 Word2vec

opts = Options() with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as session: model = Word2Vec(opts, session) if FLAGS.interactive: #print('load model from file %s %s', opts.save_path, os.path.join(opts.save_path, "/model.ckpt")) #model.saver.restore(

考虑不可分的例子         通过使用basis functions 使得不可分的线性模型变成可分的非线性模型 最常用的就是写出一个目标函数 并且使用梯度下降法 来计算     梯度的下降法的梯度计算                 关于线性和非线性的隐层 非线性隐层使得网络可以计算更加复杂的函数 线性隐层不能增强网络的表述能力,它们被用来做降维,减少训练需要的参数数目,这在nlp相关的模型中 经常用到(embedding vector)     一个back prop的例子        

Word2vec 更完整版本(非demo)的代码在 tensorflow/models/embedding/     首先需要安装bazel 来进行编译 bazel可以下载最新的binary安装文件,这里下载0.1.0版本的bazel https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.1.0/bazel-0.1.0-installer-linux-x86_64.sh 貌似需要root安装 sh bazel-0.1.0-installe

最近试了一下Word2Vec, GloVe 以及对应的python版本 gensim word2vec 和 python-glove,就有心在一个更大规模的语料上测试一下,自然而然维基百科的语料进入了视线.维基百科官方提供了一个很好的维基百科数据源:https://dumps.wikimedia.org,可以方便的下载多种语言多种格式的维基百科数据.此前通过gensim的玩过英文的维基百科语料并训练LSI,LDA模型来计算两个文档的相似度,所以想看看gensim有没有提供一种简便的方式来处理维基

word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具.可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度. 一.理论概述 (主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客) 1.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

简介 Word2vec 是 Google 在 2013 年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具, 其利用深度学习的思想,可以通过训练,把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度.Word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关的工作,比如聚类.找同义词.词性分析等等.如果换个思路, 把词当做特征,那么Word2vec就可以把特征映射到 K 维向量空间,可以为文本数据寻求更加深层次的特征表示 . Word2vec 使用