word2vec是无监督学习,同样由于不需要人工标注;glove通常被认为是无监督学习,但实际上glove还是有label的,即共现次数 。 word2vec损失函数实质上是带权重的交叉熵,权重固定;glove的损失函数是最小平方损失函数,权重可以做映射变换。 总体来看,glove可以被看作是更换了目标函数和权重函数的全局word2vec。 elmo vs G...
而Word2Vec就是为了解决这个问题的,他最终的目标就是学习词的一种向量化表达,换句话说,就是将自然语言空间中的词、短语等文本转换成向量空间中的稠密、低维的实值向量,这些向量捕获了语义信息,使得相似的词汇或概念在向量空间中具有相似的表示。学习到的这种向量化表达可以用于后续的各种自然语言任务。 关于Word2Vec...
Word2Vec是一组用于生成词向量的浅层神经网络模型,包括CBOW(Continuous Bag of Words)和Skip-Gram两种架构。CBOW通过上下文词预测目标词,而Skip-Gram则通过目标词预测上下文词。 1.3 Python实现 # 导入Word2Vec模型fromgensim.modelsimportWord2Vec# 示例语料sentences=[["我","喜欢","吃","苹果"],["苹果","是...
本文从从老祖级别的 word2vec 开始,从头到尾梳理了 GPT 的 「家谱」 和 word2vec 领衔的庞大的 NLP「家族集团」。 GPT 不是凭空而出,它是经过了很多人的努力,以及很长一段时间的演化得来的。因此,梳理一下 GPT 的庞大 “家族” 还是很有必要的,看看他继承了什么,学习了什么,又改进了什么,这样也能更好...
在NLP自然语言处理学习或者发展过程中,在13年word2vec word embedding后,人们发现一个单词通过Word Embedding表示,很容易找到语义相近的单词,但单一词向量表示,不可避免一词多义问题。于是迎来Google的ELMO transformer BERT等动态表征模型,BERT模型更是刷新了GLUE benchmark的11项测试任务最高记录。
Word2Vec 的思想就是我们可以用一个向量(数字)来表征单词的语义和词间的联系(相似或相反,比如 “斯德哥尔摩” 和“瑞典”这两个词之间的关系就像 “开罗” 和“埃及”之间的关系一样),以及语法联系(如英文中的‘had’和‘has’的关系跟‘was’和‘is’的关系一样)。 这位创始人很快意识到,他可以用大量文本...
从word2vec开始,说下GPT庞大的家族系谱 本文从从老祖级别的 word2vec 开始,从头到尾梳理了 GPT 的 「家谱」 和 word2vec 领衔的庞大的 NLP「家族集团」。 GPT 不是凭空而出,它是经过了很多人的努力,以及很长一段时间的演化得来的。因此,梳理一下 GPT 的庞大 “家族” 还是很有必要的,看看他继承了什么,...
但是Word2Vec有一个问题,就是单个单词只能有一个Embedding。这样一来,一词多义就不能很好地进行表示。 ELMo首先想到了在预训练阶段为每个词汇集其上下文信息,使用的是基于bi-LSTM的语言模型给词向量带上上下文语义信息: 上式分别代表了左右两向的LSTM-RNN,他们共享输入的词向量X以及RNN各层权重S,也就是使用双向RNN...
本文从从老祖级别的 word2vec 开始,从头到尾梳理了 GPT 的 「家谱」 和 word2vec 领衔的庞大的 NLP「家族集团」。 GPT 不是凭空而出,它是经过了很多人的努力,以及很长一段时间的演化得来的。因此,梳理一下 GPT 的庞大 “家族” 还是很有必要的,看看他继承了什么,学习了什么,又改进了什么,这样也能更好地...
对比来看深度学习模型从Word2vec到BERT到GPT4，研究者们并未追求某种特定任务的性能提升，而是不断尝试让机器自行发现真实数据中的模式。不难知道，基础模型的发展过程也将和大数据发展历程相似，即结合真实有效的海量数据，让机器自行探索其中的先验规律，才能有可能在特定任务上取得更好的效果。而未来会有怎样的基础...