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  • word 正在与服务器联系获取信息

    千次阅读 2011-01-09 20:03:00
    如果粘贴的是网页资料,就会出现这种现象,word会向网页所在服务器重新提请申请,然后下载网页部分.可以选择编辑---选择性粘贴--无格式文本. 转载于:https://my.oschina.net/heartfly/blog/12094

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  • word embedding与word2vec的区别和联系

    千次阅读 2019-04-26 23:13:53
    0 前言 NLP萌新一枚,经常看到word embedding与word2vec两个关键词,根据我之前掌握的机器...1 区别和联系 word embedding是指词向量,是一个将词向量化的概念,来源于Bengio的论文《Neural probabilistic language...

    0 前言

    NLP萌新一枚,经常看到word embedding与word2vec两个关键词,根据我之前掌握的机器学习的皮毛,我觉得这个词组的意思都是将自然语言表示成向量的形式。但是他们有什么区别呢,今天我查了一些资料,在此做一下记录。

    1 区别和联系

    word embedding是指词向量,是一个将词向量化的概念,来源于Bengio的论文《Neural probabilistic language models》,中文译名有"词嵌入"。word2vec则是将词映射成词向量的一种具体的技术。几个比较有名的word embedding方法包括:
    word2vec (Google), GloVe, wordRank, FastText (Facebook)。区别的话,就是一个是概念,一个是实现手段。

    word2vec是谷歌提出一种word embedding 的工具或者算法集合,采用了两种模型(CBOW与skip-gram模型)与两种方法(负采样与层次softmax方法)的组合,比较常见的组合为 skip-gram+负采样方法。

    word embedding是一种对单词从稀疏(one hot vector)空间映射到稠密(vector)空间技术的统称,这个映射矩阵更多时候应用方式是根据具体的task end2end的学习。
    word2vec是embedding的一种,其目标是根据word 间的共现信息来学习word onehot表达到vector 的映射矩阵,用ngram信息来监督。
    word2vec不关心后续的应用场景,其学习到的是就是根据共现信息得到的单词的表达,在不同的子task间都会有一定效果。而end2end训练的embedding其和具体子task的学习目标紧密相关 直接迁移到另一个子task的能力非常弱

    有关word2vec与word embedding的详细学习参考:
    word2vec中的数学原理详解:word2vec 中的数学原理详解(一)目录和前言
    对于起源与其他的word embedding方法可以查看 Deep Learning in NLP (一)词向量和语言模型

    原文来源:
    作者:周国睿
    链接:https://www.zhihu.com/question/53354714/answer/211880226
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
    作者:漆鹏
    链接:https://www.zhihu.com/question/53354714/answer/134664719
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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  • 2.Word2Vec与LDA的区别和联系 2.1 主题模型与词嵌入方法 总述: Word2Vec是2013年谷歌提出来目前最为常用的词嵌入模型之一。 Word2Vec是一种浅层的神经网络模型,包含有两种网络结构:CBOW(Continues Bag ...

    目录

    总述:

    1. Word2Vec的两种网络结构

    1.1 输入层

    1.2 映射层

    1.3 输出层

    1.4 神经网络的权重

    2. Word2Vec与LDA的区别和联系

    2.1 主题模型与词嵌入方法


     总述:

    Word2Vec是2013年谷歌提出来目前最为常用的词嵌入模型之一。

    Word2Vec是一种浅层的神经网络模型,包含有两种网络结构:CBOW(Continues Bag of Words)和Skip-gram

    1. Word2Vec的两种网络结构

    CBOW的目标是:根据上下文出现的词语来预测当前词的生成概率

    Skip-gram是根据当前词来预测上下文中各词的生成概率。

    w(t)是当前所关注的词,w(t-2)、w(t-1)、w(t+1)、w(t+2)是上下文出现的词,前后滑动窗口大小均设成2。

    CBOW和Skip-gram都可以表示成由输入层(Input)、映射层(Projecttion)和输出层(Output)组成的神经网络。

    1.1 输入层

    输入层中的每个词由独热编码方式表示,即所有词均表示成一个N维向量,N为词汇表中单词的总数。向量中每个词都将与之对应的维度设置为1,其余维度均设置为0

    1.2 映射层

    映射层又称隐含层,K个隐含单元(Hidden Units)的取值可以由N维输入向量以及连接输入和隐含单元之间N*K维权重矩阵计算得到。CBOW中,还需要将各个输入词所计算出的隐含单元求和。

    1.3 输出层

    输出层向量可以通过隐含层向量以及连接隐含层和输出层之间的K*N维的权重矩阵计算得到。

    输出层也是一个N维向量,每维与词汇表中的一个单词相对应。

    最后对输出层向量用Softmax激活函数,可以计算每个单词生成概率。

    Softmax激活函数的定义为:

    1.4 神经网络的权重

    接下来的任务就是训练神经网络的权重,使得语料库中所有单词的整体生成概率最大化。

    从输入层到隐含层需要一个维度为N×K的权重矩阵,从隐含层到输出层又需要一个维度为K×N的权重矩阵,学习权重可以用反向传播算法实现,每次迭代时将权重沿梯度更优的方向进行一小步更新。但是由于Softmax激活函数中存在归一化项的缘故,推导出来的迭代公式需要对词汇表中的所有单词进行遍历,使得每次迭代过程非常缓慢,由此产生了Hierarchical Softmax和Negative Sampling两种改进方法

    训练得到维度为N×K和K×N的两个权重矩阵之后,可以选择其中一个作为N个词的K维向量表示。

    2. Word2Vec与LDA的区别和联系

    LDA是利用文档中单词的共现关系来对单词按主题聚类,也可以理解为对“文档-单词”矩阵进行分解,得到“文档-主题”和“主题-单词”两个概率分布。

    而Word2Vec其实是对“上下文-单词”矩阵进行学习,其中上下文由周围的几个单词组成,由此得到的词向量表示更多地融入了上下文共现的特征。

    上述分析的是LDA与Word2Vec的不同,不应该作为主题模型和词嵌入两类方法的主要差异

    2.1 主题模型与词嵌入方法

    • 主题模型通过一定的结构调整可以基于“上下文-单词”矩阵进行主题推理。
    • 词嵌入方法也可以根据“文档-单词”矩阵学习出词的隐含向量表示。
    • 主题模型和词嵌入两类方法最大的不同其实在于模型本身,主题模型是一种基于概率图模型的生成式模型,其似然函数可以写成若干条件概率连乘的形式,其中包括需要推测的隐含变量(即主题);
    • 而词嵌入模型一般表达为神经网络的形式,似然函数定义在网络的输出之上,需要通过学习网络的权重以得到单词的稠密向量表示。
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    出现这种情况后导致粘贴速度相当慢。

    原因:
        如果粘贴的是网页资料,就会出现这种现象,word会向网页所在服务器重新提请申请,然后下载网页部分,从而导致粘贴的速度非常慢。

    解决方法:
    右键网页-〉另存为-〉仅保存html
            然后打开下载下来的xxx.html,重新选择,复制即可。
      
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