【NLP学习其3.5】词嵌入的特性，为什么词之间会有联系？

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Coursera Deep Learning笔记序列模型（二）NLP & Word Embeddings(自然语言处理与词嵌入)

参考 1. Word Representation 之前介绍用词汇表表示单词,使用one-hot 向量表示词,缺点:它使每个词孤立起来,使得算法对相关词的泛化能力不强. 从上图可以看出相似的单词分布距离较近,从而也证明了Word Embeddings能有效表征单词的关键特征. 2. 词嵌入(word embedding) Transfer learning and word embedding: 从海量词汇库中学习word embeddings(即所有单词的特征向量),或者从网上下载预训练好的w…

DeepLearning.ai学习笔记（五）序列模型 -- week2 自然语言处理与词嵌入

一.词汇表征首先回顾一下之前介绍的单词表示方法,即one hot表示法. 如下图示,"Man"这个单词可以用 \(O_{5391}\) 表示,其中O表示One_hot.其他单词同理. 但是这样的表示方法有一个缺点,看是看下图中右侧给出的例子,比如给出这么一句不完整的话: **I want a glass of orange ___** 假设通过LSTM算法学到了空白处应该填"juice".但是如果将orange改成apple,即 **I want a glass…

[DeeplearningAI笔记]序列模型2.3-2.5余弦相似度/嵌入矩阵/学习词嵌入

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 2.3词嵌入的特性 properties of word embedding Mikolov T, Yih W T, Zweig G. Linguistic regularities in continuous space word representations[J]. In HLT-NAACL, 2013. 词嵌入可以用来解决类比推理问题(reasonable analogies) man 如果对应woman,此时左…

[DeeplearningAI笔记]序列模型2.1-2.2词嵌入word embedding

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 2.1词汇表征 Word representation 原先都是使用词汇表来表示词汇,并且使用1-hot编码的方式来表示词汇表中的词汇. 这种表示方法最大的缺点是它把每个词孤立起来,这样使得算法对相关词的泛化能力不强例如:对于已知句子"I want a glass of orange ___ " 很可能猜出下一个词是"juice". 如果模型已知读过了这个句子但是当看见句子"I…

词向量表示：word2vec与词嵌入

在NLP任务中,训练数据一般是一句话(中文或英文),输入序列数据的每一步是一个字母.我们需要对数据进行的预处理是:先对这些字母使用独热编码再把它输入到RNN中,如字母a表示为(1, 0, 0, 0, …,0),字母b表示为(0, 1, 0, 0, …, 0).如果只考虑小写字母a~z,那么每一步输入的向量的长度是26.如果一句话有1000个单词,我们需要使用 (1000, ) 维度的独热编码表示每一个单词. 缺点: 每一步输入的向量维数会非常大在独热表示中,所有的单词之间都是平等的,单词间的依…

2.keras实现-->字符级或单词级的one-hot编码 VS 词嵌入

1. one-hot编码 # 字符集的one-hot编码 import string samples = ['zzh is a pig','he loves himself very much','pig pig han'] characters = string.printable token_index = dict(zip(range(1,len(characters)+1),characters)) max_length =20 results = np.zeros((len(sampl…

[ DLPytorch ] word2vec&词嵌入

word2vec WordEmbedding 对词汇进行多维度的描述,形成一个密集的矩阵.这样每两个词之间的相似性可以通过进行内积的大小体现出来.越大说明距离越远,则越不相似. Analogies(类比):将男-女和国王-女王做类比,比如将表示'男'的词向量与'女'的词向量相减,同理国王和女王也相减,得出来的矩阵近乎相等,则说明这两个对比在某种维度上是相似的. Cosine similarities: 求解相似度.给出男.女.国王,找到女王的索引. 初始化E,与one-hot矩阵相称,得到对应的…