Paper Reference: word2vec Parameter Learning Explained 1. One-word context Model In our setting, the vocabulary size is $V$, and the hidden layer size is $N$. The input $x$ is a one-hot representation vector, which means for a given input context wor…

Energy based Model the probability distribution (softmax function): \[p(x)=\frac{\exp(-E(x))}{\sum\limits_x{\exp(-E(x))}}\] when there are hidden units, \[P(x)=\sum\limits_h{P(x,h)}=\frac{1}{\sum_x\exp(-E(x))}\sum\limits_h{\exp(-E(x,h))}\] now, we de…

Sigmoid Function \[ \sigma(z)=\frac{1}{1+e^{(-z)}} \] feature: axial symmetry: \[ \sigma(z)+ \sigma(-z)=1 \] gradient: \[ \frac{\partial\sigma(z)}{\partial z} = \sigma(z)[1-\sigma(z)] \] 由性质1 可知, \[ \frac{\partial\sigma(z)}{\partial z} = \sigma(z) \s…

word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型. 模型原理 语言模型的基本功能是判断一句话是否是自然语言, 从概率的角度来说就是计算一句话是自然语言的概率. 直观地讲"natural language"这个词组出现的概率要比"natural warship&q…

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…

一.介绍 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包.它包括了一组用于word embedding的模型,这些模型通常都是用浅层(两层)神经网络训练词向量. Word2vec的模型以大规模语料库作为输入,然后生成一个向量空间(通常为几百维).词典中的每个词都对应了向量空间中的一个独一的向量,而且语料库中拥有共同上下文的词映射到向量空间中的距离会更近. word2vec目前普遍使用的是Google2013年发布的C语言版本,现在也有Java.C++.p…

PMML,全称预言模型标记语言(Predictive Model Markup Language),利用XML描述和存储数据挖掘模型,是一个已经被W3C所接受的标准.PMML是一种基于XML的语言,用来定义预言模型.详细的介绍可以参考:http://dmg.org/pmml/v4-3/GeneralStructure.html. 本文将介绍如何在Spark中导出PMML文件(Python语言). 首先我们需要安装jpmml-sparkml-package.具体的安装细节可以参考:https://…

   Classification 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/…

导读 本文对AAAI 2018(Association for the Advancement of Artificial Intelligence 2018)高分录用的一篇中文词向量论文(cw2vec: Learning Chinese Word Embeddings with Stroke n-gram Information)进行简述与实现,这篇论文出自蚂蚁金服人工智能部.本文将从背景知识.模型简介.c++实现.实验结果.结论等几个方面来进行阐述. 一.背景知识 目前已经存在很多的词向量模…

catalogue . 引言 . Neural Networks Transform Space - 神经网络内部的空间结构 . Understand the data itself by visualizing high-dimensional input dataset - 输入样本内隐含的空间结构 . Example : Word Embeddings in NLP - text word文本词语串内隐含的空间结构 . Example : Paragraph Vectors in NLP…