生成字符向量的过程中需要注意: 1)在收集数据生成corpus时候,通过Word2Vec生成字向量的时候,产生了“ ”空格字符向量,但是加载模型是不会成功的.那么你不是生成的binary文件,就可以修改此文件,更改或删除. 示例参考代码如下: import os import gensim from gensim.models import word2vec from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np import loggi…

假设每个词对应一个词向量,假设: 1)两个词的相似度正比于对应词向量的乘积.即:$sim(v_1,v_2)=v_1\cdot v_2$.即点乘原则: 2)多个词$v_1\sim v_n$组成的一个上下文用$C$来表示,其中$C=\sum_{i=1}^{n}v_i$.$\frac{C}{|C|}$称作上下文C的中心向量.即加和原则: 3)在上下文$C$中出现单词$A$的概率正比于能量因子$e^{-E(A,C)},where E=-A\cdot C$.即能量法则(可参看热统中的配分函数). 因此:…

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法…

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? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适…

转自:http://www.tensorflownews.com/2018/04/19/word2vec2/ 一.基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点 上篇说了Hierarchical Softmax ,使用霍夫曼树结构代替了传统的神经网络,可以提高模型训练的效率.但是如果基于Hierarchical Softmax的模型中所以词的位置是基于词频放置的霍夫曼树结构,词频越高的词在离根节点越近的叶子节点,词频越低的词在离根节点越远的叶子节点.也就是说当该模型在训…

转自licstar,真心觉得不错,可惜自己有些东西没有看懂 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而na…

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…

原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以…

声明: 这是转载自LICSTAR博士的牛文,原文载于此:http://licstar.net/archives/328 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目…

import xlrd import jieba import pymysql import matplotlib.pylab as plt from wordcloud import WordCloud from collections import Counter import numpy as np def getExcelData(excel,txt): readbook = xlrd.open_workbook(excel) sheet = readbook.sheet_by_inde…