GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种用于获取词向量（Word Embedding）的模型。它结合了全局矩阵分解和局部上下文窗口方法的优点。通过在共现矩阵的基础上构建模型，学习词与词之间的语义关系，并将每个词表示为一个低维向量。GloVe由斯坦福大学和Google的研究人员在2014年提出。GloVe模型的核心思想是通...
GloVe: Global Vectors for Word Representation Paper...发表于Paper... AWE:Attention Word Embedding slide...发表于优选读 Word Embedding 之 GloVe GloVe 是常用的Word Embedding的方法之一,该算法是斯坦福大NLP小组Jeffrey Pennington,Richard Socher, Christopher D. Manning等人在2014的EMNLP发表的一篇论文 GloVe:...
从全局考虑输出词向量表征。 它来自斯坦福的一篇论文,GloVe全称应该是GlobalVectors for Word Representation,它是一个基于全局词频统计(count-based & overall statistics)的词表征(word representation)工具。它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量,这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性,比如相似性(similarity)、类...
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...
图3 各模型在word analogy任务上的accuracy表现 3.2 word similarity任务 本文用多个模型在一系列word similarity任务上进行测试,结论是:Glove优于其他模型。详细数据如下: 图4 各模型在word similarity任务上的spearman相关系数 3.3 NER任务 在此任务中基于CoNLL-03数据集训练模型,并在多个数据集(CoNLL-03、ACE、MUC7...
在这里,文章介绍了一种新的模型GloVe(Global Vectors)能够利用语料库的统计信息。 一些符号的介绍: X:统计共现矩阵 Xij:单词j在单词i的上下文出现的次数 Xi=∑kXik:表示任何单词出现在单词i的上下文次数 Pij=P(j|i)=Xij/Xi:表示单词j出现在单词i的上下文的概率 通过一个简单的例子来介绍从共现概率中如何得到...
简介:[GloVe]论文实现:GloVe: Global Vectors for Word Representation* 一、完整代码 稍后补充 二、论文解读 2.1 当前存在的两种word2vec模型 word2vec的两个主要处理方法: 1) Matrix Factorization Methods,如潜在语义分析(LSA) 2) Shallow Window-Based Methods,如CBOW和Skip-gram ...
1.从word2vec出发,谈模型设计与改进 众所周知,word2vec模型的核心是一个单词向量和所有的V个单词向量相乘,得到V个分数,然后选择它的上下文单词去进行反向传导,进而更新整个参数矩阵。当然这里的分数需要转化成概率,所以最后一层套了一个softmax函数来进行概率计算。最后为了方便凸优化,对softmax取负的log,利用极大...
2.word vectors的随机梯度 假设语料库中有这样一行句子: I love deep learning and NLP 中心词为deep,那么在计算梯度的时候则可以得到如下的梯度向量。 可以很明显地看到该向量非常稀疏。常见的解决办法有两种:一是使用稀疏矩阵更新运算来更新矩阵U,VU,V的特定的列向量。二是使用哈希来更新,即key为word string,val...
其实该模型的本质就是融合了当时最新的全局矩阵分解方法(Matrix Factorization)和局部文本框捕捉方法(代表word2vec),美其名曰全局词向量表达。顾名思义,该模型利用了全局词词共现矩阵中的非0数据来训练,而不是只用了某词的局部窗口信息。实验表明,这种新的词向量表达方法提高了很多NLP基础任务的准确率。