Word2vector原理

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词向量之Word2vector原理浅析

原文地址:https://www.jianshu.com/p/b2da4d94a122 一.概述本文主要是从deep learning for nlp课程的讲义中学习.总结google word2vector的原理和词向量的训练方法.文中提到的模型结构和word2vector的代码实现并不一致,但是可以非常直观的理解其原理,对于新手学习有一定的帮助.(首次在简书写技术博客,理解错误之处,欢迎指正) 二.词向量及其历史 1. 词向量定义词向量顾名思义,就是用一个向量的形式表示一个词.为什么…

词向量: 用一个向量的形式表示一个词词向量的一种表示方式是one-hot的表示形式:首先,统计出语料中的所有词汇,然后对每个词汇编号,针对每个词建立V维的向量,向量的每个维度表示一个词,所以,对应编号位置上的维度数值为1,其他维度全为0.这种方式存在问题并且引发新的质疑:1)无法衡量相关词之间的距离 2)V维表示语义空间是否有必要词向量获取方式: 1)基于奇异值分解的方法 a.单词-文档矩阵基于的假设:相关词往往出现在同一文档中,例如,banks 和 bonds, stocks,mone…

word2vector 理解入门

1.什么是word2vector? 我们先来看一个问题,假如有一个句子 " the dog bark at the mailman". 假如用向量来表示每个单词,我们最先想到的是用one hot 编码的方式来表达每个单词,具体来说. the 可以表示为 [1,0,0,0,0] dog 可以表示为 [0,1,0,0,0] bark 可以表示为 [0,0,1,0,0] at 可以表示为[0,0,0,1,0] mailman可以表示为[0,0,0,0,1] 我们可以看到每个单词其实就…

word2vector代码实践

引子在上次的 <word2vector论文笔记>中大致介绍了两种词向量训练方法的原理及优劣,这篇咱们以skip-gram算法为例来代码实践一把. 当前教程参考:A Word2Vec Keras tutorial 导库 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Reshape, Dot, Embedding from t…

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam…

node.js学习（三）简单的node程序&&模块简单使用&&commonJS规范&&深入理解模块原理

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修…

线性判别分析LDA原理总结

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),…