下图展示了GloVe的结果示例,可以看到与frog相近的词中含有很少见的词汇,也就是说它能在全局的范围内对词进行分类。 V. 评估word vectors 前面介绍了很多超参数,例如window size,vector size等等。那么我们如何评估这些参数对模型带来的影响呢? 评测的方法分两类:Intrinsic(内部)vs.Extrinsic(外部) 1. Intrinsic word...
尽管word2vector在学习词与词间的关系上有了大进步,但是它有很明显的缺点:只能利用一定窗长的上下文环境,即利用局部信息,没法利用整个语料库的全局信息。鉴于此,斯坦福的GloVe诞生了,它的全称是global vector,很明显它是要改进word2vector,成功利用语料库的全局信息。 全栈程序员站长 2022/06/27 3.3K0 斯坦福NLP...
具体地,这篇论文里的实验是这么做的:采用了AdaGrad的梯度下降算法,对矩阵X中的所有非零元素进行随机采样,学习曲率(learning rate)设为0.05,在vector size小于300的情况下迭代了50次,其他大小的vectors上迭代了100次,直至收敛。最终学习得到的是两个vector是 w 和,因为X是对称的(symmetric),所以从原理上讲w和~w是...
13年Mikolov 提出 skip-gram 和continuous bag-of-words(CBOW) 单层模型架构,生成两套词向量,13年Kavukcuoglu 提出密切相关向量 log-bilinear 模型,vector log-bilinear(vLBL),14年Levy 提出基于PPMI评价的词嵌入。 3 GloVe 模型 3.1 词共现矩阵 构建一个词共现矩阵 X ,其中 Xij 表示单词 j 在单词 i 的...
作者最后在分析了模型的复杂度, 并在word analogies, word similarity, NER三个任务中进行了实验, GloVe的表现都非常优异. 作者还从vector length, context size, corpus size, run-time几个角度分别进行了实验, 这里就不多赘述了, 感兴趣的同学可以自行阅读论文~ 本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布...
1. Intrinsic word vector evaluation 通常指对特定的子任务或者中间任务进行评估,例如我们会观察向量之间的差异性或相似性及向量内积与人类对于相似性的判断有多大关系。 该类方法的好处如下: - 计算速度快 - 能够帮助我们快速理解系统是如何工作的,我们能够知道哪一类超参数能够对相似性度量产生影响。
2)构建词向量(Word Vector)和共现矩阵(Co-ocurrence Matrix)之间的近似关系 论文的作者提出以下的公式可以近似地表达两者之间的关系: 其中,是我们最终要求解的词向量;分别是两个词向量的bias term。公式的由来见下文的第三节。 3)根据loss function求解 ...
1 one-hot Vector Represent every word as an ℝ|V|∗1 vector with all 0s and one 1 at the index of that word in the sorted...Word Vectors详解(2) 3.3 Skip-Gram Model Another approach is to create a model such that use the center word to generate the context. Let’s discuss ...
GloVe: Global Vectors for Word RepresentationJeffrey Pennington,Richard Socher,Christopher D. Manning Introduction GloVe is an unsupervised learning algorithm for obtaining vector representations for words. Training is performed on aggregated global word-word co-occurrence statistics from a corpus, and the ...
GloVe: Global Vectors for Word Representation Jeffrey Pennington, Richard Socher, Christopher D. Manning Computer Science Department, Stanford University, Stanford, CA 94305 jpennin@, richard@, manning@ Abstract the finer structure of the word vector space by ex- amining not the scalar distance ...