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同样也是一个比较著名的词向量模型,它的目标是产生合适的词向量,这些词向量拥有语义信息,能够更好的进行下游任务。GloVe认为,词向量的方法可以分为两类,一类是矩阵因子分解,比如潜语义索引(LSA),一…
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...
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:...
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...
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,V)的特定的列向量。二是使用哈希来更新,即key为word string,valu...
理解GloVe模型(Global vectors for word representation) 理解GloVe模型 概述 模型目标:进行词的向量化表示,使得向量之间尽可能多地蕴含语义和语法的信息。 输入:语料库 输出:词向量 方法概述:首先基于语料库构建词的共现矩阵,然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量。
primary source of information available to all unsupervised methods for learning word represen- tations, and although many such methods now ex- ist, the question still remains as to how meaning is generated from these statistics, and how the re- sulting word vectors might represent that meaning....