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  • word2vec详解
    千次阅读
    2021-10-31 19:44:35

    关键字

    语料 向量模型 文本 分词 词向量化 向量距离

    一、word2vec的概念解释

    word2vec是一种将单词转换为向量形式的工具。用于将文本的处理的问题简化为向量空间中的向量运算,通过计算向量空间上的距离来表示文本语义上的相似度。

    word2vec在2018年之前比较主流,但随着Bert、GPT2.0的出现,地位有所下降。

    二、word2vec的具体实现方法

    +、独热 One-hot

    简单来说就是借助词表,将词表中的所有词进行统一编码,每一个词在词空间中占据一个位置;
    形如: “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 …]

    向量的唯独是词表的大小,向量中只有一个维度的值为 1,其他为 0;

    +、嵌入式 Embedding

    不仅需要 词表,还需要 训练语料,根据每个词出现的上下文 Context,来训练语言模型;
    不同的 语料库数据 和 不同的训练参数 训练出来的模型是不一样的;
    Embedding 单词向量将单词映射到高维空间上的点,点之间的距离可以看作对应的两个词之间的距离,即两个词在语法、语义上的相似性;

    1、CBOW - Continuous Bag-Of-Words Model 连续性的词袋模型

    通过上下文来预测 当前值;相当于一句话中抠掉一个词,让你猜这个词是什么
    在这里插入图片描述
    从数学上看,CBoW模型等价于一个词袋模型的向量乘以一个embedding矩阵,从而得到一个连续的embedding向量。这也是CBoW模型名称的由来。

    假如语料为一句话:Real dream is the other shore of reality.我们设定一个滑动窗口 window=2,即中心词 左右分别两个词 作为其 上下文 词。

    1.在训练前,首先要将原始文本生成训练样本数据。下图展示了根据原始语料生成训练数据的过程。
    请添加图片描述
    图中蓝色阴影所覆盖的单词为 中心词,生成的训练所用的数据。每一个训练样本多个输入特征一个输出组成。其中input是feature,output是label。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    2、Skip-gram

    用当前值预测上下文;相当于给你一个词,让你猜前面和后面可能会出现什么词;
    在这里插入图片描述

    三、word2vec的使用场景

    一般情况,是将word2vec的结果直接用于神经网络模型的输入层,用神经网络来完成词性预测、句法分析、情感分析等任务。

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  • 简单易懂的word2vec

    2022-02-15 14:55:39
    Skip-gram 和 CBOW 模型 如果是用一个词语作为输入,来预测它周围的上下文,那这个模型叫做『Skip-gram 模型』 而如果是拿一个词语的上下文作为输入,来预测这个词语本身,则是 『CBOW 模型』 ...显然不能用 Word2ve

    Skip-gram 和 CBOW 模型

    • 如果是用一个词语作为输入,来预测它周围的上下文,那这个模型叫做『Skip-gram 模型』
    • 而如果是拿一个词语的上下文作为输入,来预测这个词语本身,则是 『CBOW 模型』

    Skip-gram 和 CBOW 的简单情形

    我们先来看个最简单的例子。上面说到, y 是 x 的上下文,所以 y 只取上下文里一个词语的时候,语言模型就变成:用当前词 x 预测它的下一个词 y但如上面所说,一般的数学模型只接受数值型输入,这里的 x 该怎么表示呢?
    显然不能用 Word2vec,因为这是我们训练完模型的产物,现在我们想要的是 x 的一个原始输入形式。答案是:one-hot encoder所谓 one-hot encoder,其思想跟特征工程里处理类别变量的 one-hot 一样。本质上是用一个只含一个 1、其他都是 0 的向量来唯一表示词语。
    我举个例子,假设全世界所有的词语总共有 V 个,这 V 个词语有自己的先后顺序,假设『吴彦祖』这个词是第1个词,『我』这个单词是第2个词,那么『吴彦祖』就可以表示为一个 V 维全零向量、把第1个位置的0变成1,而『我』同样表示为 V 维全零向量、把第2个位置的0变成1。这样,每个词语都可以找到属于自己的唯一表示。OK,那我们接下来就可以看看 Skip-gram 的网络结构了,x 就是上面提到的 one-hot encoder 形式的输入,y 是在这 V 个词上输出的概率,我们希望跟真实的 y 的 one-hot encoder 一样。
    在这里插入图片描述
    首先说明一点:隐层的激活函数其实是线性的,相当于没做任何处理(这也是 Word2vec 简化之前语言模型的独到之处),我们要训练这个神经网络,用反向传播算法,本质上是链式求导,在此不展开说明了,当模型训练完后,最后得到的其实是神经网络的权重,比如现在输入一个 x 的 one-hot encoder: [1,0,0,…,0],对应刚说的那个词语『吴彦祖』,则在输入层到隐含层的权重里,只有对应 1 这个位置的权重被激活,这些权重的个数,跟隐含层节点数是一致的,从而这些权重组成一个向量 vx 来表示x,而因为每个词语的 one-hot encoder 里面 1 的位置是不同的,所以,这个向量 vx 就可以用来唯一表示 x。

    注意:上面这段话说的就是 Word2vec 的精髓!!此外,我们刚说了,输出 y 也是用 V 个节点表示的,对应V个词语,所以其实,我们把输出节点置成 [1,0,0,…,0],它也能表示『吴彦祖』这个单词,但是激活的是隐含层到输出层的权重,这些权重的个数,跟隐含层一样,也可以组成一个向量 vy,跟上面提到的 vx 维度一样,并且可以看做是词语『吴彦祖』的另一种词向量。而这两种词向量 vx 和 vy,正是 Mikolov 在论文里所提到的,『输入向量』和『输出向量』,一般我们用『输入向量』。需要提到一点的是,这个词向量的维度(与隐含层节点数一致)一般情况下要远远小于词语总数 V 的大小,所以 Word2vec 本质上是一种降维操作——把词语从 one-hot encoder 形式的表示降维到 Word2vec 形式的表示。

    Skip-gram 更一般的情形

    上面讨论的是最简单情形,即 y 只有一个词,当 y 有多个词时,网络结构如下:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    CBOW 更一般的情形

    跟 Skip-gram 相似,只不过:
    Skip-gram 是预测一个词的上下文,而 CBOW 是用上下文预测这个词
    网络结构如下
    在这里插入图片描述
    其隐藏层的输出值的计算过程为:首先将输入的上下文单词(context words)的向量叠加起来并取其平均值,接着与input→ hidden的权重矩阵相乘,作为最终的结果,公式如下:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    训练中的trick

    hierarchical softmax

    本质是把 N 分类问题变成 log(N)次二分类
    在这里插入图片描述
    记录一下Huffman树的前向
    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述

    negative sampling

    本质是预测总体类别的一个子集
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    参考`

    https://blog.csdn.net/lanyu_01/article/details/80097350
    https://www.zhihu.com/search?type=content&q=word2vec

    `

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  • Word2Vec原理简单解析

    千次阅读 2022-03-27 13:05:52
    我们进行word2vec的词向量训练: # -*- coding: utf-8 -*- from gensim.models import Word2Vec from gensim.models.word2vec import LineSentence import logging logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %...

    前言

    词的向量化就是将自然语言中的词语映射成是一个实数向量,用于对自然语言建模,比如进行情感分析、语义分析等自然语言处理任务。下面介绍比较主流的两种词语向量化的方式:
     在这里插入图片描述

    第一种即One-Hot编码

    是一种基于词袋(bag of words)的编码方式。假设词典的长度为 N 即包含 N 个词语,并按照顺序依次排列。One-Hot 编码将词语表示成长度为 N 的向量,每一向量分量代表词典中的一个词语,则 One-Hot 编码的词语向量只有一位分量值为 1。假设词语在词典中的位置为 k,那么该词语基于 One-Hot 编码的词语向量可表示为第 k 位值为 1,其他位全为 0 的向量。这种方式很容易理解,比如:
      假设我们有词典{今天,我,不想,去,上课,因为,我,是,小宝宝},那么句子“今天我不想去上课”就可以表示为”[1,1,1,1,1,0,0,0,0],“因为我是小宝宝”就可以表示为[0,0,0,0,0,1,1,1,1]。这种编码方式简单明了。但是也具有明显的问题:

    • 未能考虑词语之间的位置顺序关系;
    • 无法表达词语所包含的语义信息;
    • 无法有效地度量两个词语之间的相似度;
    • 具有维度灾难。

    第二种是word2vec

    在说明 Word2vec 之前,需要先解释一下 Word Embedding。

    什么是 Word Embedding

    它就是将「不可计算」「非结构化」的词转化为「可计算」「结构化」的向量。

    Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一。他是 2013 年由谷歌的 Mikolov 提出了一套新的词嵌入方法。

    Word2vec 在整个 NLP 里的位置可以用下图表示:
    在这里插入图片描述

    word embedding 最初其实是从NNLM开始的,虽然该模型的本质不是为了训练语言模型,word embedding 只是他的副产品。其架构为:

    在这里插入图片描述
    该模型是以无监督方式从海量文本语料中学习富含语义信息的低维词向量的语言模型,word2vec 词向量模型将单词从原先所属的空间映射到新的低维空间,使得语义上相似的单词在该空间内距离相近,word2vec 词向量可以用于词语之间相似性度量,由于语义相近的词语在向量山空间上的分布比较接近,可以通过计算词向量间的空间距离来表示词语间的语义相似度,因此 word2vec 词向量具有很好的语义特性。word2vec 模型是神经网络在自然语言处理领域应用的结果,它是利用深度学习方法来获取词语的分布表示,可以用于文本分类、情感计算、词典构建等自然语言处理任务。

    简单的举个例子,“老师”之于“学生”类似于“师父”之于“徒弟”,“老婆”之于“丈夫”类似于“女人”之于“男人”。

    Word2vec 的 2 种训练模式

    word2vec 包含两种训练模型,分别是连续词袋模型 CBOW 和 Skip-gram 模型。其中CBOW 模型是在已知词语 W(t)上下文 2n 个词语的基础上预测当前词 W(t);而 Skip-gram模型是根据词语 W(t)预测上下文 2n 个词语。假设 n=2,则两种训练模型的体系结构如图所示,Skip-gram 模型和连续词袋模型 CBOW 都包含输入层、投影层、输出层。

    在这里插入图片描述
    (左边为Skip-gram模型,右边为CBOW模型)

    假设语料库中有这样一句话"The cat jumped over the puddle",以 Skip-gram模型为例,它是要根据给定词语预测上下文。如果给定单词"jumped"时,Skip-gram 模型要做的就是推出它周围的词:“The”, “cat”, “over”, “the”, “puddle”,如图所示。
    在这里插入图片描述
      要实现这样的目标就要让如公式1的条件概率值达到最大,也即在给定单词 W(t) 的前提下,使单词 W(t)周围窗口长度为 2n 内的上下文的概率值达到最大。为了简化计算,将公式1转化为公式2,即求公式2的最小值。
      在这里插入图片描述
    CBOW 模型和上面差不多,仅仅是将条件概率的前后两项颠倒了个,它是要根据上下文预测目标词语出现的概率。如给定上下文"The", “cat”, “over”, “the”, “puddle”,CBOW 模型的目标是预测词语"jumped"出现的概率,如图所示:
    在这里插入图片描述
    要实现这样的目标就要让如公式3的条件概率值达到最大,即在给定单词 W(t)上下文 2n 个词语的前提下,使单词 W(t)出现的概率值达到最大,同样为了简化计算,将公式3转化为公式4,即求公式4的最小值。
    在这里插入图片描述
    我们接下来会在pycharm中演示word2vec,这里首先要选取语料库,我从网上下载了一份三国演义的原文,并进行了中文分词处理,采用的是jieba库。

    import jieba.analyse
    import codecs
    
    f=codecs.open('F:/nlp/SanGuoYanYi.txt','r',encoding="utf8")
    target = codecs.open("F:/nlp/gushi.txt", 'w',encoding="utf8")
    
    print('open files')
    line_num=1
    line = f.readline()
    
    #循环遍历每一行,并对这一行进行分词操作
    #如果下一行没有内容的话,就会readline会返回-1,则while -1就会跳出循环
    while line:
        print('---- processing ', line_num, ' article----------------')
        line_seg = " ".join(jieba.cut(line))
        target.writelines(line_seg)
        line_num = line_num + 1
        line = f.readline()
    
    #关闭两个文件流,并退出程序
    f.close()
    target.close()
    exit()
    

    我们在上面的代码中进行了分词处理,得到类似下面的txt文档:
    在这里插入图片描述
      基于上面已经处理好的文档,我们进行word2vec的词向量训练:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    from gensim.models import Word2Vec
    from gensim.models.word2vec import LineSentence
    import logging
    
    logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
    
        # Word2Vec第一个参数代表要训练的语料
        # sg=1 表示使用Skip-Gram模型进行训练
        # size 表示特征向量的维度,默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百。
        # window 表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少
        # min_count 可以对字典做截断. 词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉, 默认值为5
        # workers 表示训练的并行数
        #sample: 高频词汇的随机降采样的配置阈值,默认为1e-3,范围是(0,1e-5)
    
    def A():
        #首先打开需要训练的文本
        shuju = open('F:/nlp/gushi.txt', 'rb')
        #通过Word2vec进行训练
        model = Word2Vec(LineSentence(shuju), sg=1,size=100, window=10, min_count=5, workers=15,sample=1e-3)
        #保存训练好的模型
        model.save('F:/nlp/SanGuoYanYiTest.word2vec')
    
        print('训练完成')
    
    if __name__ == '__main__':
        A()
    

    显示“训练完成”后我们就得到了一个完好的模型,输出和“赤兔马”最相关的词语,以及其词向量,测试结果如下:

    在这里插入图片描述

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  • 虽然现在深度学习比较广泛,但是其实word2vec并不是深度学习,因为在这个word2vec中,只是使用到了浅层的神经网络,同时它是计算词向量的一种开源工具,当我们说word2vec模型的时候,其实指的使它背后的CBOW和skip-...

    Word2vec

    谷歌2013年提出来的NLP工具,它的特点就是可以将单词转化为向量表示,这样就可以通过向量与向量之间的距离来度量它们之间的相似度,从而发现他们之间存在的潜在关系。

    虽然现在深度学习比较广泛,但是其实word2vec并不是深度学习,因为在这个word2vec中,只是使用到了浅层的神经网络,同时它是计算词向量的一种开源工具,当我们说word2vec模型的时候,其实指的使它背后的CBOW和skip-gram算法,而word2vec本身并不是模型或者算法。

    它的提出有一个特点,就是在当时可以将文本表示出来,但是表示出来的单词和单词之间,没有相似性的概念,因为它们大多都是用索引表示出来的,在这通过实验证明了一个道理:

    大量的数据训练简单的模型比少量的数据训练复杂的模型效果要好很多,例如n-gram,在机器翻译中只有几十万的数据,在语音翻译的文本当中,只有百万级别的字,因此在这些情况下n-gram模型可能就没什么用了,那么这个时候,就需要寻找更先进的技术,在大数据集上训练更加复杂的模型已经变的很现实了,而且这些再大数据集上训练复杂的模型,往往有优于大数据集上训练的简单模型,例如基于神经网络的语言模型要优于n-gram。

    而word2vec是在nnlm这个模型结构的基础之上做了相应的拓展。

    对比一下word2vec和nnlm的区别:

    提出了两种新的模型:CBOW和skip-gram,和nnlm相比,word2vec删除了中间的隐层,这样使得模型显得更加的简单,但是这样可能会没有NNLM更加的精确,但是更好的追求了极限的速度。可以再大量的数据集上更快更高效的训练。最后想要得到的也是权重w。

    这两种结构:CBOW和skip-gram,都是利用中心词和上下文的关系,互为输入和输出,上下文就是中心词前后的n个词,实验表明,提高上下文的范围n,可以提升单词向量化的质量,但是同时计算量也会增大。

    CBOW:

    结构:

     第一种模型CBOW它的思想就是,利用中间词的前n个词和后n个词来预测中间词,例如上图,n=2,就是利用当前词的前两个词和后两个词来预测中间的单词。输入层,直接求和变成投影层,其它没有任何操作,然后直接预测中心词。整体的公式表示如下:

     

    其中projection表示投影层,f表示投影层到输出层的一种映射关系,θ是参数。

    skip-gram:

    结构:

     第二种模型就是skip-gram,它的思想正好和CBOW相反,它是通过中间的词来预测,上下文的N个词。如上图所示,通过中心词,来预测上文的前两个,和下文的两个词,输入层也是直接变换到投影层,然后预测上下文的单词,公式可以表达为如下:

     

    同理:projection表示中间的投影层,f其实就是softmax激活函数,θ是权重,output是输出的预测的概率值,也就是说,此表中为每一个词的概率。

    我们发现再skip-gram中最终的输出是多个输出,这个时候我们就可以看成多个多分类。

    这两种算法的代价稍有不同。

    再CBOW中的代价:

    Output表示中心词的概率。

    而在skip-gram中的代价:

     

    M代表上下文的数量。

    Output(j)表示M个上下文中,第j个的词的概率。

    这个时候我们发现,其实再最终的输出的时候和NNLM相同都是使用softmax做的输出,但是这样有一个很不好的地方,就是输出的维度太大。这个时候就涉及到了两种优化的方法:

    负例采样和层次softmax---霍夫曼树:

    1. 霍夫曼树:

    层次softmax是一种高效的计算softmax的方法,其中二叉树表示词表中的所有的词,每个词都是叶子节点,同时对于每一个节点,都有唯一的路径能从更节点走到该叶子节点上,该路径就用来估计这个词出现的概率,理论上来说可以使用任何类型的树,再word2vec中使用的是二叉的霍夫曼树,因为在霍夫曼树中,靠近根节点的节点权重都比较高,这样频率高的词,路径就短,同时计算的次数也就会更少,从而提升速度。

    霍夫曼树的构建:

    1. 负例采样:

    负例采样更加的直接,为了解决softmax要计算和更新的大量的参数,负例采样每次只计算或者更新几个参数,也就是说原来进行模型训练的时候,是从所有的词汇当中选取某个或者某些词,而现在变成了从小词集上选取,某个词或者某几个词,这个小的词集是远小于总的词汇表的。从而大大的提升训练的速度。

    然后一个线段被分成V分,V代表词表的大小,每段代表一个词,同时,每条线段的长短是不同的,

     Counter就是词频,这样我们发现每个词所对应的线段的长短,是和词频是有关的,因此因为词频的不同,词所对应的线段也是各不相同的。

    但是我们怎么通过小数去找区间呢?

    因此,在word2vec中,是通过用一种查表得方式去实现的,将上述线段上对应M个刻度,那么每个刻度就是1/M。

    这样我们就不需要生成0-1之间的小数了,只需要生成,0-M之间的整数即可,这样根据刻度上的M值去查一查对应的I值就可以取到相应的值了。

    在word2vec中L上的刻度具体的实现是:

     

    0.75就是一个经验值,是通过多次的学习得来的。具体它的作用是:它可以降低高频词的出现的概率,同时也能够增加低频词出现的概率。但是总体还不影响数据的分布。

    0.5的0.75次方等于0.59。0.8的0.75次方等于0.84。

    0.5/0.8 = 5/8=0.625    0.59/0.84=0.7

     

    负采样这个点引入word2vec非常巧妙,两个作用,1.加速了模型计算,2.保证了模型训练的效果一个是模型每次只需要更新采样的词的权重,不用更新所有的权重第二,中心词其实只跟它周围的词有关系,位置离着很远的词没有关系,也没必要同时训练更新

     Word2vec和nnlm的对比:

    • 1. 两者本质都是语言模型
    • 2. 词向量只是nnlm的一个产物,虽说word2vec本质也是语言模型,但其更专注于 词向量本身,所以有一些优化算法来提高计算效率
    • 3. 计算方面,在利用上下文词预测中心词时,nnlm是把上下文词的向量进行拼接, word2vec是进行sum,并舍弃隐藏层(为了减少计算量)
    • word2vec的两个加速算法:hierarchical softmax 和negative sampling

    论文也对比了训练语料、向量维度以及训练轮次对结果的影响,实验结果表明,训练语料越多效果更好,600维的结果比300维的结果更优,3轮的训练结果比1轮的训练结果更好。

    测试结果:

     word2vec是2013年提出的模型,限于当时的算力,在大规模的语料上进行训练,确实需要更简单的模型以及一些加速训练方式;之后提出的fasttext在模型结构上可以说跟word2vec一样,主要区别在输入上,fasttext增加了词的形态特征;基于算力的提升,最近的预训练模型参数越来越大,比如BERT、XLNET,甚至有GPT3这种庞然大物。 再反过来看word2vec,是不是用现在的算力训练,就不需要层次softmax或者负采样的加速方式了呢?这还是要分情况讨论,虽然说像BERT这样的模型,都是直接用的softmax进行计算,这是因为训练BERT的人(机构、公司)具有远超普通情况下的算力,而且BERT这种输出维度也只有几万大小,词向量的输出维度则会有百万大小(可以想象下词跟字在数量上的差别),所以自己进行预训练的时候,需要根据拥有的算力和输出维度来判断是否要使用加速手段。

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  • 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。
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  • 详解word2vec

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  • word2vec中文词向量.zip

    2019-12-03 15:22:41
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  • 深入理解word2vec

    2020-10-11 21:49:03
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    2021-12-08 08:02:30
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  • word2vec中文词向量

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    使用gensim对维基百科作为预训练语料(约1.6G语料),生成词汇量约13000个词汇,维度为300,文件大小为45.6MB。使用方法,参考博客:https://blog.csdn.net/qq_36426650/article/details/87738919
  • word2vec原理也很简单,这里简单介绍下,不细讲。  word2vec有两种训练模式:  1.CBOW(Continuous Bag-of-Words Model)  2.Skip-gram (Continuous Skip-gram Model)  其实它们两都是单个隐藏层的模型,然后...
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    在自然语言处理领域中,本文向量化...1. 向量化算法word2vec 大家很熟悉的词袋(bag of words)模型是最早的以词语为基本处理单元的文本向量化算法,所谓的词袋模型就是借助于词典把文本转化为一组向量,下面是两个简...
  • 超详细总结之Word2Vec(一)原理推导

    万次阅读 多人点赞 2018-03-18 16:24:17
    本章是介绍Word2Vec的原理推导部分,后面还会有基于TensorFlow的Word2Vec代码实现讲解。 一、什么是Word2Vec? 2013年,Google团队发表了word2vec工具。word2vec工具主要包含两个模型:跳字模型(skip-gram)...
  • 通俗易懂word2vec详解,入门级选手无难度

    万次阅读 多人点赞 2018-09-01 23:29:21
    自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后,NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界,Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于...
  • word2vec

    千次阅读 2017-06-03 13:23:48
    word2vec是什么word2vecword to vector)是一个将单词转换成向量形式的工具。word2vec有什么用word2vec适合用作序列数据的分类,聚类和相似度计算。有用作app下载推荐系统中的,也有用在推荐系统和广告系统上的,...
  • word2vec.pdf

    2020-01-02 12:27:06
    Word2vec原理详细解释及数学推导,博客地址https://blog.csdn.net/qq_27668313/article/details/103800848 欢迎下载
  • 独热编码 独热编码即 One-Hot 编码,又称一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。...feature_2 和feature_3各有4种取值...
  • 该资源主要参考我的博客:word2vec词向量训练及中文文本相似度计算 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50637476 其中包括C语言的Word2vec源代码(从官网下载),自定义爬取的三大百科(百度百科、互动...
  • 博客链接:https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/118054911 主要功能:数据清洗、文本特征提取、建立模型,评估模型,情感分类
  • 总结了一些要点NNLM(Neural Network Language Model)Word2VecFastTextLSAGlove各种比较1、word2vec和tf-idf 相似度计算时的区别?2word2vec和NNLM对比有什么区别?(word2vec vs NNLM)3、 word2vec负采样有什么...
  • LDA2vec: LDA word2vec

    2019-04-25 10:02:39
    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u010161379/article/details/
  • 自己动手写word2vec (一):主要概念和流程

    万次阅读 多人点赞 2016-07-11 22:35:14
    word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取词向量(word vector)的工具包,它简单、高效,因此引起了很多人的关注。我在看了@peghoty所写的《word2vec中的数学以后》(个人觉得这是很好的资料,各方面...

空空如也

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