2019-09-09 15:36:13 问题描述:word2vec 和 glove 这两个生成 word embedding 的算法有什么区别. 问题求解: GloVe (global vectors for word representation) 与word2vec,两个模型都可以根据词汇的 "共现 co-occurrence" 信息,将词汇编码成一个向量(所谓共现,即语料中词汇一起出现的频率). 两者最直观的区别在于,word2vec是 "predictive"…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30302498 陈运文 ​ 复旦大学 计算机应用技术博士 40 人赞同了该文章 [作者] 刘书龙,现任达观数据技术部工程师,兴趣方向主要为自然语言处理和数据挖掘. word2vec是Google研究团队的成果之一,它作为一种主流的获取分布式词向量的工具,在自然语言处理.数据挖掘等领域有着广泛的应用.达观数据的文本挖掘业务有些地方就使用了该项技术.本文从以下几个方面简要介绍Word2vec的skip-gram模型: 第一部分对比word2…

上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用word2vec.glove和fasttext词向量进行文本表示,训练随机森林分类器. 一.训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集,一个是带标签的训练集,共25000条评论,一个是测试集,无标签的,用来做预测并提交结果,这两个数据集是上一篇文章里我们用过…

词嵌入进阶 在"Word2Vec的实现"一节中,我们在小规模数据集上训练了一个 Word2Vec 词嵌入模型,并通过词向量的余弦相似度搜索近义词.虽然 Word2Vec 已经能够成功地将离散的单词转换为连续的词向量,并能一定程度上地保存词与词之间的近似关系,但 Word2Vec 模型仍不是完美的,它还可以被进一步地改进: 子词嵌入(subword embedding):FastText 以固定大小的 n-gram 形式将单词更细致地表示为了子词的集合,而 BPE (byte pair…

标准模型和IE模型的区别:    标准盒子模型的content的宽高不包含其他部分,但是IE盒子模型的content部分包含padding和border 比如:margin=10:border=5:padding=2:width=15: 那么w3c下,盒子在网页中所占的大小为:2*margin+2*border+2*padding+width=49: 实际的大小:2*border+2*padding+width=29: 那么在IE下,盒子在网页中占的大小为:2*margin+ width=35:…

tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数,下面分析其源代码. 1 上下文代码 loss = tf.reduce_mean( tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights, biases=nce_biases, labels=train_labels, inputs=embed, num_sampled=num_sampled, num_classes=vocabulary_size)) 其中, train_inputs =…

理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型 模型 Word2Vec模型中,主要有Skip-Gram和CBOW两种模型,从直观上理解,Skip-Gram是给定input word来预测上下文.而CBOW是给定上下文,来预测input word.本篇文章仅讲解Skip-Gram模型. Word2Vec模型实际上分为了两个部分,第一部分为建立模型,第二部分是通过模型获取嵌入词向量. 模型输入 (input word, output word) output word获取: skip_wind…

在进行自然语言处理中,需要对文章的中的语义进行分析,于是迫切需要一些模型去描述词汇的含义,很多人可能都知道word2vector算法,诚然,word2vector是一个非常优秀的算法,并且被广泛运用,为人们熟知,然而,从结果的优劣性来看,其实word2vector并非唯一的优秀方案,斯坦福大学提出的GloVe就是其中之一.今天我来为大家介绍一下GloVe模型,但是重点,还是放在实现上. 原论文:http://www.eecs.wsu.edu/~sji/classes/DL16/CNN-text/…

理解GloVe模型 概述 模型目标:进行词的向量化表示,使得向量之间尽可能多地蕴含语义和语法的信息.输入:语料库输出:词向量方法概述:首先基于语料库构建词的共现矩阵,然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量.开始统计共现矩阵训练词向量结束统计共现矩阵 设共现矩阵为XX,其元素为Xi,jXi,j. Xi,jXi,j的意义为:在整个语料库中,单词ii和单词jj共同出现在一个窗口中的次数. 举个栗子: 设有语料库: i love you but you love him i am sad这个小小的语…

理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型 天雨粟 模型师傅 / 果粉 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078 508 人赞同了该文章 注明:我发现知乎有些公式在手机端不显示,但在PC端可以正常显示.后面的文章我会尽量用图片或者纯文本来表示公式,方便手机端阅读. 写在之前 专栏终于申请成功啦,不过现在正在申请改名中,可能要审核几天.后面我会不定期在专栏中更新机器学习和深度学习的一些内容,主要包括机器学习的比赛代码.深度学习的算法思想以及深度学习的实战…