训练网络时往往会对全部的神经元参数进行微调,从而让训练结果更加准确.但在这个网络中,训练参数很多,每次微调上百万的数据是很浪费计算资源的.那么Negative Sampling方法可以通过每次调整很小的一部分权重参数,从而代替全部参数微调的庞大计算量. 词典D中的词在语料C中出现的次数有高有低,对于那些高频词,我们希望它被选为负样本的概率比较大,对于那些低频词,我们希望它被选中的概率比较小,这是我们对于负采样过程的一个大致要求,本质上可以认为是一个带权采样的问题. 一.基于Negative Sa…

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 在上一篇中我们讲到了基于Hierarchical Softmax的word2vec模型,本文我们我们再来看看另一种求解word2vec模型的方法:Negative Sampling. 1. Hierarchical Softmax的缺点与改进 在讲基于Negative Sampl…

  word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了非常多人的关注. 因为 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上添加了这个工具包的神奇感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源码的方式来一窥到底,出于好奇,我也成为了他们中的一员. 读完代码后,认为收获颇多,整理成文,给有须要的朋友參考. 相关链接 (一)文件夹和前言 (二)…

上篇博文提到,原始的CBOW / Skip-gram模型虽然去掉了NPLM中的隐藏层从而减少了耗时,但由于输出层仍然是softmax(),所以实际上依然“impractical”.所以接下来就介绍一下如何对训练过程进行加速. paper中提出了两种方法,一种是Hierarchical Softmax,另一种是Negative Sampling. 本文简述了以下内容: CBOW / Skip-gram模型的加速策略(一):Hierarchical Softmax CBOW / Skip-gram模…

原文地址:https://www.jianshu.com/p/5a896955abf0 2)基于迭代的方法直接学 相较于基于SVD的方法直接捕获所有共现值的做法,基于迭代的方法一次只捕获一个窗口内的词间共现值. 好的语言模型中,有意义的句子高概率,无意义的句子即使语法正确也低概率. 在得到输入词向量和输出词向量后如何得到最终词向量?常取输入词向量(word2vec).拼接.相加(GloVe)等. 主要有以下3种模型算法: word2vec GloVe fastText (三)word2vec 基…

Notes on Noise Contrastive Estimation and Negative Sampling ## 生成负样本 在常见的关系抽取应用中,我们经常需要生成负样本来训练一个好的系统.如果没有负样本,系统会趋向于把所有的变量分类成正类.但是,在关系抽取中,并不容易找到足够的高质量的负样本(ground truth).这种情况下,我们通常需要使用distant supervision来生成负样本. 负样本的生成多少可看成是一种艺术.以下讨论了几种常用的方法,还有些方法没有列出.…

论文信息 论文标题:Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling论文作者:Zekarias T. Kefato, Sarunas Girdzijauskas论文来源:2021, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 介绍 本文核心贡献: 使用孪生网络隐式实现对比学习: 本文提出四种特征增强方式(FA): 2 相关工作 Graph Neural Networks GCN…

5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.7 负采样 Negative sampling Mikolov T, Sutskever I, Chen K, et al. Distributed representations of words and phrases and their compositionality[C]// International Conference on Neural Information Processing Systems.…

首先Hierarchical Softmax是word2vec的一种改进方式,因为传统的word2vec需要巨大的计算量,所以该方法主要有两个改进点: 1. 对于从输入层到隐藏层的映射,没有采取神经网络的线性变换加激活函数的方法,而是采用简单的对所有输入词向量求和并取平均的方法. 比如输入的是三个4维词向量:(1,2,3,4),(9,6,11,8),(5,10,7,12)(1,2,3,4),(9,6,11,8),(5,10,7,12),那么我们word2vec映射后的词向量就是(5,6,7,8)…

一.概述 训练语料来源:维基媒体 https://dumps.wikimedia.org/backup-index.html 汉语数据 用word2vec训练词向量,并用所学得的词向量,计算 pku_sim_test.txt 文件中每行两个词间的余弦距离作为两词相似度,并输出到文件中. 二.数据准备及预处理 语料库的下载地址:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/20191120/zhwiki-20191120-pages-articles-multistream…

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场景:上次回答word2vec相关的问题,回答的是先验概率和后验概率,没有回答到关键点. 词袋模型(Bag of Words, BOW)与词向量(Word Embedding)模型 词袋模型就是将句子分词,然后对每个词进行编码,常见的有one-hot.TF-IDF.Huffman编码,假设词与词之间没有先后关系. 词向量模型是用词向量在空间坐标中定位,然后计算cos距离可以判断词于词之间的相似性. 先验概率和后验概率 先验概率和后验证概率是基于词向量模型.首先一段话由五个词组成: A B C D…

本文主要工作是将文本方法 (word2vec) 和知识库方法 (transE) 相融合作知识表示,即将外部知识库信息(三元组)加入word2vec语言模型,作为正则项指导词向量的学习,将得到的词向量用于分类任务,效果有一定提升. 一. word2vec 模型 word2vec 是 Google 在 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具,使用的是 Distributed representation (Hinton, 1986) 的词向量表示方式,基本思想是通过训练将每个词映射…

word2vec使用说明   转自:http://jacoxu.com/?p=1084. Google的word2vec官网:https://code.google.com/p/word2vec/ 下载下来的Demo源码文件共有如下几个: word2vec – Revision 41: /trunk … LICENSE //Apache LICENSE README.txt //工具使用说明 compute-accuracy.c demo-analogy.sh  // demo-classes.…

word2vec 前世今生 2013年,Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec,引起了工业界和学术界的关注.首先,word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练:其次,该工具得到的训练结果——词向量(word embedding),也是很多NLP任务的基础.随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法.其实,读了Mikolov在2013年发表的论文[1][2]就会知道,word2…

语言模型简介(Language Model) 简单的说,语言模型 (Language Model) 是用来计算一个句子出现概率的模型,假设句子  ,其中  代表句子中的第  个词语,则语句 W 以该顺序出现的概率可以表示为: 其中 ,  $p(w_n|w_1^{n-1}) = p(w_n|w_1,w_2,...,w_{n-1})$  ,  $ p(w_n|w_1^{n-1})$ 即为 Language Model 的参数,.通常参数的求解用方法是 N-gram 模型,最大熵模型,HMM,CRF…

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 在word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础中,我们讲到了使用神经网络的方法来得到词向量语言模型的原理和一些问题,现在我们开始关注word2vec的语言模型如何改进传统的神经网络的方法.由于word2vec有两种改进方法,一种是基于Hierarchical…

既然是概述,那么我也只会在文中谈一点关于 Word2Vec 的思想和大概的方法.对于这个算法,如果一开始学习就深入到算法细节中,反而会陷入局部极值点,最后甚至不知道这个算法是干嘛的.在了解算法大概的思路后,如果有进一步研究的必要,再去深究算法细节,这时一切都是水到渠成的. 先申明,由于我不是做 NLP 相关的,因此本文参考的主要是文末提供的博客,在算法理解上有很多不成熟的地方,还请见谅. 什么是Word2Vec Word2Vec,顾名思义,就是把一个 word 变成一个 vector.其实,早在…

2013年,Google开源了一款用于词向量计算的工具--word2vec,引起了工业界和学术界的关注.首先,word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练:其次,该工具得到的训练结果--词向量(word embedding),可以很好地度量词与词之间的相似性.随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法.其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络.另外需要强调的一点是,word2vec是一个计算…

本文的理论部分大量参考<word2vec中的数学原理详解>,按照我这种初学者方便理解的顺序重新编排.重新叙述.题图来自siegfang的博客.我提出的Java方案基于kojisekig,我们还在跟进准确率的问题. 背景 语言模型 在统计自然语言处理中,语言模型指的是计算一个句子的概率模型. 传统的语言模型中词的表示是原始的.面向字符串的.两个语义相似的词的字符串可能完全不同,比如“番茄”和“西红柿”.这给所有NLP任务都带来了挑战——字符串本身无法储存语义信息.该挑战突出表现在模型的平滑问题上…

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,这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量. 回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型: DNN模型中我们使用CBOW或者Skip-gram模式结合随机梯度下降,这样每次都只是取训练样本中几个词训练,每完成一次训练就反向传播更新一下神经网络中W和W’. 我们发现其中DNN模型仍存在两个缺点: 首先,每次…

由于word2vec有两种改进方法,一种是基于Hierarchical Softmax的,另一种是基于Negative Sampling的.本文关注于基于Hierarchical Softmax的改进方法,在下一篇讨论基于Negative Sampling的改进方法. 1. 基于Hierarchical Softmax的模型概述 我们先回顾下传统的神经网络词向量语言模型,里面一般有三层,输入层(词向量),隐藏层和输出层(softmax层).里面最大的问题在于从隐藏层到输出的softmax层的计算…

word2vec前世今生 2013年,Google开源了一款用于词向量计算的工具--word2vec,引起了工业界和学术界的关注.首先,word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练:其次,该工具得到的训练结果--词向量(word embedding),可以很好地度量词与词之间的相似性.随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法.其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络.另外需要强调的一点是,…

Word2Vec 词向量的稠密表达形式(无标签语料库训练) Word2vec中要到两个重要的模型,CBOW连续词袋模型和Skip-gram模型.两个模型都包含三层:输入层,投影层,输出层. 1.Skip-Gram神经网络模型(跳过一些词) skip-gram模型的输入是一个单词wI,它的输出是wI的上下文wO,1,...,wO,C,上下文的窗口大小为C.举个例子,这里有个句子“I drive my car to the store”.我们如果把”car”作为训练输入数据,单词组{“I”, “dr…

论文:word2vec Parameter Learning Explained 发表时间:2016 发表作者:Xin Rong 论文链接:论文链接 为了揭开Word2vec的神秘面纱,不得不重新整理复习了Word2vec的相关资料. Xin Rong 的这篇英文paper是更多人首推的 Word2vec 参考资料.这篇论文理论完备,由浅入深,且直击要害,既有 高屋建瓴的 intuition 的解释,也有细节的推导过程.下面一起学习下这篇paper. 由于word2vec模型学习生成的词向量表示…

Word2Vec详解 word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练:其次,该工具得到的训练结果--词向量(word embedding),可以很好地度量词与词之间的相似性.随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法.其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络.另外需要强调的一点是,word2vec是一个计算word vector的开源工具.当我们在说word2vec算法或模型的时候,其实指的是…

[白话解析] 带你一起梳理Word2vec相关概念 0x00 摘要 本文将尽量使用易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来说,运用感性直觉的思考来帮大家梳理Word2vec相关概念. 0x01 导读 1. 原委 本来只是想写Word2vec,没想到一个个知识点梳理下来,反而Word2vec本身只占据了一小部分.所以干脆就把文章的重点放在梳理相关概念上,这样大家可以更好的理解Word2vec. 为了讨论Word2vec,我们需要掌握(或者暂且当做已知)的先决知识点有: 独热编码 /…

Alink漫谈(十六) :Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树 目录 Alink漫谈(十六) :Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 词向量基础 1.1.1 独热编码 1.1.2 分布式表示 1.2 CBOW & Skip-Gram 1.2.1 CBOW 1.2.2 Skip-gram 1.3 Word2vec 1.3.1 Word2vec基本思想 1.3.2 Hierarchical Softmax基本思路 1.3.3 Hierarchi…

考虑不可分的例子         通过使用basis functions 使得不可分的线性模型变成可分的非线性模型 最常用的就是写出一个目标函数 并且使用梯度下降法 来计算     梯度的下降法的梯度计算                 关于线性和非线性的隐层 非线性隐层使得网络可以计算更加复杂的函数 线性隐层不能增强网络的表述能力,它们被用来做降维,减少训练需要的参数数目,这在nlp相关的模型中 经常用到(embedding vector)     一个back prop的例子        …

最近试了一下Word2Vec, GloVe 以及对应的python版本 gensim word2vec 和 python-glove,就有心在一个更大规模的语料上测试一下,自然而然维基百科的语料进入了视线.维基百科官方提供了一个很好的维基百科数据源:https://dumps.wikimedia.org,可以方便的下载多种语言多种格式的维基百科数据.此前通过gensim的玩过英文的维基百科语料并训练LSI,LDA模型来计算两个文档的相似度,所以想看看gensim有没有提供一种简便的方式来处理维基…