在2.1中提到的梯度下降,为了计算出参数的梯度,需要代入整个数据集,这样一次更新计算量非常大,因此提出随机梯度下降方法,即每一个更新都是从数据及中随机抽样部分数据(batch), 在词向量计算中对每一个window数据计算一次更新。 每次只使用一个window来更新; 在一个window中,至多只有2m+1个词,所以梯度很稀疏(下图示例...
如图1 所示的词向量计算任务中,先把每个词(如queen,king等)转换成一个高维空间的向量,这些向量在一定意义上可以代表这个词的语义信息。再通过计算这些向量之间的距离,就可以计算出词语之间的关联关系,从而达到让计算机像计算数值一样去计算自然语言的目的。 图1:词向量计算示意图 因此,大部分词向量模型都需要回答两...
词向量相似度计算公式可以使用余弦相似度来衡量。余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角的余弦值来表示它们的相似程度。具体计算公式如下: similarity = (A·B) / (||A|| ||B||) 其中,A和B分别是两个词的词向量,·表示向量的点积运算,||A||表示向量A的模或长度。 除了余弦相似度,还有其他一些常用的词...
2.每个输入向量乘以一个V*N的矩阵,V是上面说的词库的大小,在这里就是3,N则是隐藏层神经元的个数。 3.因为输入向量是一个1*V的矩阵,所以相乘后的结果是一个1*N的矩阵。 4.把所有的输入向量产生的乘积累加之后取平均值得到一个新的1*N的矩阵就是我们在隐藏层的输出。 5.把这个输出的向量再乘以一个N*V...
将这个1*N的向量，再输入至softmax层，最终计算出一个最有可能的输出词。这个词就是CBOW模型的预测...
我们可以将一句话中的每一个词都转换成一个向量 你可以将输入数据看成是一个 16*D 的一个矩阵。 词向量是具有空间意义的并不是简单的映射!例如,我们希望单词 “love” 和“adore” 这两个词在向量空间中是有一定的相关性的,因为他们有类似的定义,他们都在类似的上下文中使用。单词的向量表示也被称之为词嵌...
fasttext是个好东西,是由facebook在2016年推出的一个训练词向量的模型。相比于之前Google的word2vec,fasttext可以解决out of vocabulary的问题。fasttext还能够用于有监督的文本分类。更赞的是,facebook提供了200多种语言的预训练模型和词向量。 具体操作可以使用pyfasttext模块实现。
余弦相似度是最常用的词向量相似度计算方法,它通过直角三角形中两条边的比值来衡量两个词向量之间的距离。它假定,较大的范式方向差表明两个向量间有更大的相似度,接近零表明更小的相似度。它在计算两个点之间的距离时可用于表示相似度,即余弦值为1表明完全相似,余弦值为0表明完全不相似。 欧几里德距离是另一种...
性别平等 对于一些有指定性别的词汇,比如"actress" and "actor",要求除性别外的维度要相等。这样其他词汇如果已经除去性别向量,那么跟平等后的"actress" and "actor"距离是相等的。 大致思路: 求出两个向量的平均向量μ,再减去性别方向,得到相同的其他维度,然后再加上相反的性别维度就是了。©...
首先,我们需要了解,词向量相似度的计算是基于距离或者角度的。常见的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度和杰卡德相似系数等。 欧氏距离是最直观的方法,它衡量的是两个向量在空间中的直线距离。然而,由于词向量通常在高维空间中,这种方法可能并不总是有效。余弦相似度则通过计算两个向量之间的夹角的余弦值来衡量它们...