LSA (Latent Semantic Analysis) 是一种比较早的词向量表征工具(Word Representation Tool) LSA 是基于共现矩阵,使用SVD(奇异值分解)对大矩阵进行降维; 缺点是比Glove计算代价更大 Word2Vec 的缺点是没有充分使用语料; 一定程度上Glove会比Word2Vec更加精准...
Glove模型的由来 4 Glov和Skip-Gram、CWOB模型对比 5 下期预告 6 参考文献 正文开始 1 Golve模型的概述 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 方法的主要概述:首先基于语料库构建词的共现矩阵,然后基于共现矩阵(不明白的小伙伴可以看上一篇文章)和...
3.奇异值分解(SVD)以及Truncated Singular Value Decomposition(截断奇异值分解) 一、为什么提出了Glove模型? 提出Glove模型的背景,在这是训练词向量主要有两种方法: 1)基于共现矩阵构造的词向量方法,比如LSA(潜在语义分析),没有使用到神经网络,属于无监督学习,具有统计的韵味。 优点:能够较好的使用到全局的统计信息,...
由于GloVe算法本身使用了全局信息,自然内存费的也就多一些,相比之下,word2vec在这方面节省了很多资源 performance上差别不大。 两个模型在并行化上有一些不同,即GloVe更容易并行化,所以对于较大的训练数据,GloVe更快。 四、源码理解: https://blog.csdn.net/weixin_36711901/article/details/78508798 https://githu...
3. GloVe 3.1. 跳元模型的另一视角 3.2. GloVe算法 3.3. GloVe与Word2Vec的真正不同之处 1. 摘要 正如【NLP入门】2. 注意力机制 / Transformer中所述,Transformer架构的出现确实引领了一种先预训练后微调的大模型时代。在预训练阶段,我们主要关注词嵌入的处理,将独热编码的词向量压缩成高维且紧凑的表示。而...
GLOVE模型是由斯坦福教授Manning、Socher等人于2014年提出的一种词向量训练模型,该模型的提出正是在Skip-Gram和CBOW模型出来一年之后。 Manning教授是斯坦福自然语言处理热门课程CS224n的主讲导师,同时其在2018年末接替李飞飞教授成为了斯坦福人工智能实验室的主任。
Glove模型的核心在于构建目标函数，寻找能够最小化损失函数的词向量。具体而言，目标函数旨在通过最小二乘法减小预测共现矩阵与实际共现矩阵之间的差异，同时对不同词对给予不同的权重，以反映它们在语料库中的共现频率。此权重分配函数的使用，使得概率比值的考虑在寻找词与词之间的关系时更加有效。Glove...
GloVe模型是一个全局对数双线性回归模型，利用语料库中的全局特征，即单词共现频率矩阵，构建优化目标函数。其核心思想是基于经验发现，当两个目标词在文本中出现频率越高，它们在向量空间中的相似性也越高。例如，冰（ice）和固体（solid）之间的相似性大于冰（ice）与蒸汽（steam）之间，蒸汽（steam）与...
对论文http://nlp. stanford.edu/projects/glove/的实现。源码是用C语言编写的,但是在执行源码的过程中出现了很多问题,如果有人遇到和我一样的问题,不妨来看看这个。 - 飞桨AI Studio
因此 GloVe 采用了平方损失,它令词向量拟合预先基于整个数据集计算得到的全局统计信息,从而学习高效的词词表征。 一般GloVe 模型会先对单词计数进行归一化,并通过对数平滑来最终得到词共现矩阵,这个词共现矩阵就表示全局的统计信息。这个矩阵随后可以通过矩阵分解得到低维的词表征,这一过程可以通过最小化重构损失来获得...