NLP:单词嵌入Word Embeddings

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NLP:单词嵌入Word Embeddings

深度学习.自然语言处理和表征方法原文链接:http://blog.jobbole.com/77709/ 一个感知器网络(perceptron network).感知器 (perceptron)是非常简单的神经元,如果超过一个阈值它就会被启动,如果没超过改阈值它就没反应.感知器网络的输入和输出都是是二进制的(0和1). 注意可能的输入个数是有限的.对每个可能的输入,我们可以在隐层里面构建一个只对这个输入有反应的神经元(见注解1).然后我们可以利用这个神经元和输出神经元之间的连接来控制这个输入下得…

TensorFlow NMT的词嵌入(Word Embeddings)

本文转载自:http://blog.stupidme.me/2018/08/05/tensorflow-nmt-word-embeddings/,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有. 声明:本文由罗周杨 stupidme.me.lzy@gmail.com 原创,未经授权不得转载自然语言处理的第一步,就是要将文本表示成计算机能理解的方式.我们将长文本分词之后,得到一个词典,对于词典中的每一个词,我们用一个或者一组数字来表示它们.这样就实现了我们的目标. Embeddi…

deeplearning.ai 序列模型 Week 2 NLP & Word Embeddings

1. Word representation One-hot representation的缺点:把每个单词独立对待,导致对相关词的泛化能力不强.比如训练出“I want a glass of orange juice”后,面对“I want a glass of apple ”,由于任何两个不同单词的one-hot vector的内积都为0,算法不知道orange和apple是一类词,所以没办法泛化出在apple后面填“juice”. Featurized represent…

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…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第五门课序列模型(Sequence Models)-Week 2: Natural Language Processing and Word Embeddings (第二周测验：自然语言处理与词嵌入)

Week 2 Quiz: Natural Language Processing and Word Embeddings (第二周测验:自然语言处理与词嵌入) 1.Suppose you learn a word embedding for a vocabulary of 10000 words. Then the embedding vectors should be 10000 dimensional, so as to capture the full range of variation…

吴恩达《深度学习》-第五门课序列模型(Sequence Models)-第二周自然语言处理与词嵌入（Natural Language Processing and Word Embeddings）-课程笔记

第二周自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings) 2.1 词汇表征(Word Representation) 词汇表示,目前为止一直都是用词汇表来表示词,上周提到的词汇表,可能是 10000 个单词,我们一直用 one-hot 向量来表示词.这种表示方法的一大缺点就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. 换一种表示方式会更好,如果不用 one-hot 表示,而是用特征化的表示来表示每个词,man,w…

课程五(Sequence Models)，第二周（Natural Language Processing & Word Embeddings） —— 1.Programming assignments：Operations on word vectors - Debiasing

Operations on word vectors Welcome to your first assignment of this week! Because word embeddings are very computionally expensive to train, most ML practitioners will load a pre-trained set of embeddings. After this assignment you will be able to: L…