得到一个和向量,即对输入的某个词的上下文词的单向量作累加求和。 Output层:输出是一个哈夫曼树。语料库中的每个词作为该树的叶子节点,而每个词出现的频率则被当作权重,以此生成一个哈夫曼树。哈夫曼树的特性决定了距离根节点越近的词出现的频率越高。 2.2 Skip-gram模型 Skip-gram模型也是统计语言模型的一种,...
Softmax_U的更新 二、使用激活函数为Sigmoid,进行梯度下降并更新词向量: 在课程中,又提出了一种对损失函数的优化算法,其更新 时,取随机L个窗口外的词,这样在 在更新时,不是更新几乎整个词汇表的词向量矩阵(Vocab * dim),而是更新(L * dim)大小的矩阵。从计算成本上要节省了许多。下面是实现步骤。 我们将激...
fastText 和 word2vec 类似,也是通过训练一个神经网络,然后提取神经网络中的参数作为词语的词向量,只不过 fastText 训练网络的方法是对文本进行分类;此外 word2vec 的输入是多个词语的 noe-hot 编码,fastText的输入是多个单词及其n-gram特征;同时fastText为了解决类别过多导致的softmax函数计算量过大的问题,使用了层次...
基本的 skip-gram 模型定义了经过 softmax 函数计算的概率 p。如果我们的词汇表中有 N 个词,而我们希望学习的嵌入向量的维度为 k,那么我们可以设定 wi 是 N 维的 ont-hot 向量,theta 是一个 N×K 的嵌入矩阵,从而有: 值得注意的是,在学习之后,矩阵 theta 可以被认为是嵌入查找矩阵。 在架构方面,它是一...
基于词向量的动态表征:elmo、GPT、bert 二. 什么是tf-idf? tf(Term Frequency)词频:指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化(一般是词频除以文章总词数), 以防止它偏向长的文件。 idf(Inverse Document Frequency)逆文档频率:log(语料库的文档总数/包含该词的文档数) ...
Skip-gram :跟CBOW的原理相似,它的输入是目标词,先是将目标词映射为一个隐藏层向量,根据这个向量预测目标词上下文两个词,因为词汇表大和样本不均衡,同样也会采用多层softmax或负采样优化。 分层softmax一般神经网络语言模型在预测的时候,输出的是预测目标词的概率,也就是说我每一次预测都要基于全部的数据集进行计算...
2.3 Skip-Gram 3. 优化计算效率的两种方法 3.1 Hierarchical Softmax 3.2 Negative Sampling 1. 背景知识 在NLP任务中,很多时候我们处理文本的细粒度的是词语,所以我们需要将词语转换成向量的形式以进行各式各样的计算。 最初也是最简单的一种词向量表达方式是 One-hot 编码词语,例如: ...
然而,Ngram模型能描述的只有running出现在“cat”和“dog”之后的概率都很高,但是无法表述“cat”与“dog”是这两个词是相似的。 我们知道one-hot向量的长度对应于整个词表的长度。在动辄上完甚至上百万的实际应用中,这样的表征方法将面临巨大的维度灾难问题。
第一部分我们了解skip-gram的输入层、隐层、输出层。在第二部分，会继续深入讲如何在skip-gram模型上进行高效的训练。在第一部分讲解完成后，我们会发现Word2Vec模型是一个超级大的神经网络（权重矩阵规模非常大）。举个栗子，我们拥有10000个单词的词汇表，我们如果想嵌入300维的词向量，那么我们的 输入-隐层权重...
2.2.2 Skip-gram 3 词嵌入的应用案例 4 使用预训练的词向量 5 训练属于自己的词向量 6 结语 我喜欢唱、跳、打怪、篮。。。(原谅我,让我皮一下 ^_^) 0 介绍 开始之前先看几个例子: 在谷歌搜索框中输入一个新闻标题,能返回几百篇相关的结果; ...