1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

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

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

使用预训练词向量和随机初始化词向量的差异还是挺大的,现在说一说我使用预训练词向量的流程. 一.构建本语料的词汇表,作为我的基础词汇 二.遍历该词汇表,从预训练词向量中提取出该词对应的词向量 三.初始化embeddings遍历,将数据赋值给tensor 样例代码: #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import tensorflow as tf '''本程序只是对word2vec进行了简单的预处理,应用到复杂模型中还需要根据实际情况做必要的改动''

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

转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79821852 1 词向量 在NLP里,最细的粒度是词语,由词语再组成句子,段落,文章.所以处理NLP问题时,怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题. 因为语言模型的输入词语必须是数值化的,所以必须想到一种方式将字符串形式的输入词语转变成数值型.由此,人们想到了用一个向量来表示词组.在很久以前,人们常用one-hot对词组进行编码,这种编码的特点是,对于用来表示每个词组的向量

不涉及具体代码,只是记录一下自己的疑惑. 我们知道对于在pytorch中,我们通过构建一个词向量矩阵对象.这个时候对象矩阵是随机初始化的,然后我们的输入是单词的数值表达,也就是一些索引.那么我们会根据索引,赋予每个单词独一无二的一个词向量表达.在其后的神经网络训练过程中,每个单词对应独一无二的索引,从而对应自己的词向量,词向量会随着迭代进行更新. 上面讲的这个是使用pytorch词向量的随机初始化的流程. 但是我们如果使用预训练的词向量怎么办呢?很多例子中,直接就给个代码是类似这样的: self

在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时,可以通过对应的Embedding层做词向量的处理,更多的时候,使用预训练好的词向量会带来更优的性能.下面分别介绍使用gensim和torchtext两种加载预训练词向量的方法. 1.使用gensim加载预训练词向量    对于如下这样一段语料 test_sentence = """When forty winters shall besiege thy brow,And dig deep tren

NLP中的Word2Vec讲解 word2vec是Google开源的一款用于词向量计算 的工具,可以很好的度量词与词之间的相似性: word2vec建模是指用CBoW模型或Skip-gram模型来计算不同 词语的向量(word vector) CBoW是给定上下文来预测输入词.Skip-gram给定输入词预测上下文,但最终都会得到词向量矩阵W 上图为词向量的部分可视化结构 Statistical Language Model (统计语言模型)  在深入word2vec之前,首先回顾下nlp中的一

原文地址:https://www.jianshu.com/p/ca2272addeb0 (四)GloVe GloVe本质是加权最小二乘回归模型,引入了共现概率矩阵. 1.基本思想 GloVe模型的目标就是获取每个词的向量表示\(w\).GloVe认为,\(w_i\).\(w_j\).\(w_k\)通过某种函数\(F\)的作用后呈现出来的规律和\(Ratio_{i,j,k}\)具有一致性,或者说相等,这样子也就可以认为词向量中包含了共现概率矩阵中的信息. 2.模型推导 3.word2vec vs

转自:https://blog.csdn.net/qq_16912257/article/details/79099581 https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/51406780 1.简单使用 from gensim.models import word2vec sents = [ 'I am a good student'.split(), 'Good good study day day up'.split() ] model

词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性

今天参考网上的博客,用gensim训练了word2vec词向量.训练的语料是著名科幻小说<三体>,这部小说我一直没有看,所以这次拿来折腾一下. <三体>这本小说里有不少人名和一些特殊名词,我从网上搜了一些,作为字典,加入到jieba里,以提高分词的准确性. 一.gensim中关于word2vec的参数说明 这一部分其他博客整理的比较清楚了,我也就不抄过来了.看这个链接: https://www.cnblogs.com/pinard/p/7278324.html 二.gensim训练

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/232 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看

首先感谢无私分享的各位大神,文中很多内容多有借鉴之处.本次将自己的实验过程记录,希望能帮助有需要的同学. 一.从下载数据开始 现在的中文语料库不是特别丰富,我在之前的文章中略有整理,有兴趣的可以看看.本次实验使用wiki公开数据,下载地址如下: wiki英文数据下载:https://dumps.wikimedia.org/enwiki/latest/enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki中文数据下载:https://dumps.wikimedia.or

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 词向量技术 Word2Vec 每个连续词汇片段都会对后面有一定制约 称为上下文context 找到句子之间语义层面的联系 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from bs4 import BeautifulSoup import nltk, re from gensim.models import word2vec # nltk.dow

目录 词向量简介 1. 基于one-hot编码的词向量方法 2. 统计语言模型 3. 从分布式表征到SVD分解 3.1 分布式表征(Distribution) 3.2 奇异值分解(SVD) 3.3 基于SVD的词向量方法 4. 神经网络语言模型(Neural Network Language Model) 5. Word2Vec 5.1 两个模型 5.2 两个提速手段 5.3一些预处理细节 5.4 word2vec的局限性 6. GloVe 6.1 统计共现矩阵 6.2 Glove的由来 6.3

# -*- coding: utf-8 -*- # author: huihui # date: 2020/1/31 7:58 下午 ''' 根据语料训练词向量,并保存向量文件 ''' import os import sys import gensim os.reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') # 需要提前分词 input_file = "corp_seg.txt" sentences = gensim.models.word2ve

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