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下文的词相关联的。然而 CBOW模型只考虑了词语的局部上下文信息，无法很好的表达同义词和反义词等信息。例如下面的几个case：

为了解决上述问题，本文将同义词和反义词等词汇信息以外部知识的形式，作为词向量训练中的监督数据，让训练得到的词向量能学习到同义、反义等词汇信息，从而能更好地区分同义词和反义词。

1.1 模型思想

   记

词向量-LRWE模型的更多相关文章

  1. 词向量-LRWE模型-更好地识别反义词同义词

    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 ...

  2. DNN模型训练词向量原理

    转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79821852 1 词向量 在NLP里,最细的粒度是词语,由词语再组成句子,段落,文章.所以处 ...

  3. 基于word2vec训练词向量(一)

    转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79905328 1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量,这次来讲解 ...

  4. NLP获取词向量的方法（Glove、n-gram、word2vec、fastText、ELMo 对比分析）

    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 ...

  5. NLP教程(2) | GloVe及词向量的训练与评估

    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-det ...

  6. [Algorithm & NLP] 文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型

    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? ...

  7. 学习笔记TF018:词向量、维基百科语料库训练词向量模型

    词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很 ...

  8. 词袋模型bow和词向量模型word2vec

    在自然语言处理和文本分析的问题中,词袋(Bag of Words, BOW)和词向量(Word Embedding)是两种最常用的模型.更准确地说,词向量只能表征单个词,如果要表示文本,需要做一些额外 ...

  9. 在Keras模型中one-hot编码,Embedding层,使用预训练的词向量/处理图片

    最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的 ...

随机推荐

  1. 【JAVAWEB学习笔记】11_XML&反射

    解析XML总结(SAX.Pull.Dom三种方式) 图一 XML的解析方式 图二 XML的Schema的约束 反射的简单介绍: 反射 1.什么是反射技术? 动态获取指定类以及类中的内容(成员),并运行 ...

  2. Codeforces Round #392 (Div. 2)

    D题,给出n,k,k是n进制数,但是大于十进制时,它的表示方法仍为十进制那种,比如16进制下的15,我们可以看成就是15,或者1|5,也就是1×16+5 = 21,让你求出能表达的最小十进制数 从后面 ...

  3. APP为什么需要着陆页

    小编APP运营团队一直认为,虽然大多数的用户会在App Store或安卓应用商店中搜寻我们的应用,但也有许多用户会通过传统的PC端搜索来寻找答案.而且在APP营销中,为了更好的将用户转换为下载或购买, ...

  4. Hash Table Performance in R: Part I（转）

    What Is It? A hash table, or associative array, is a well known key-value data structure. In R there ...

  5. 导入数据到mysql服务器上，报错，以及停止的解决办法

    两次都是因为磁盘不够,这次得以解决: =>下面是可能会用到的命令行: 1.查看磁盘占用大小: df -hl 发现:   从上面看出来,根目录 / 下的东西沾满了  /dev/sda1  但是 / ...

  6. PHP Laravel 环境与框架结构

    MAMP: 开发环境   php+apach+mysqlLaravel: 框架5.2phpstorm: 工具IDE目录结构:app:运行 核心代码bootstrap : 框架启动,加载config: ...

  7. 配置Nginx作为web server详解

    keepalived+nginx:实现高可用 corosync+ngin Nginx: 轻量级的反向代理 web服务器 处理静态文件,索引文件以及自动索引,打开文件描述缓存 使用缓存加速反向代理,简单 ...

  8. 一天搞定HTML----标签类型与类型转换05

    标签类型: 标签只有两类:行内元素和块元素 行内元素:内容撑开宽高 块元素:默认独占一行 注意: 在使用display时,会遇到一种inline-block类型的标签.这种标签不属于标签的分类. 1. ...

  9. JavaSE教程-03Java中分支语句与四种进制转换

    一.分支语句 计算机源于生活,程序模拟现实生活,从而服务生活 行为模式 1,起床,刷牙,洗脸,吃早餐,上课,回家,睡觉(顺序性) 2,如果时间不太够,打个滴滴快车,如果时间够,坐个地铁(选择性) 3, ...

  10. boost.property_tree读取中文乱码问题正确的解决方式

    开发项目的时候在使用boost,在宽字符下遇到中文乱码问题 上网上看大家都是先转成utf8在进行解析的,例如: http://blog.csdn.net/hu_jiangan/article/deta ...