Skip-Gram模型的基础形式非常简单,为了更清楚地解释模型,我们先从最一般的基础模型来看Word2Vec(下文中所有的Word2Vec都是指Skip-Gram模型)。 Word2Vec模型实际上分为了两个部分,第一部分为建立模型,第二部分是通过模型获取嵌入词向量。Word2Vec的整个建模过程实际上与自编码器(auto-encoder)的思想很相似,即先基...
skip-gram的求解过程就变成了 \mathop {argmax}_{\theta}\ p(w_{t-k},w_{t-k+1},...,w_{t-1},w_{t+1},w_{t+2},...w_{t+k}|w_t;\theta) \tag{1}其中\theta表示skip-gram模型的权重矩阵weight matrix;k表示window size 根据概率知识,公式1 可以转换为 \mathop {argmax}_{\theta}...
1.Skip Gram模型的背景 考虑下面这个问题：设某句话为“We are about to study the idea of deep learning.”对于句子中的某个词语，比如study，能否用它来预测出它的上下文词呢？对于某个词的上下文，需要设置一个上下文窗口来表示：例如，如果窗口长度为1，那么study的上下文就是to和the这两个词。如果窗口长度...
本文具体描述skip-gram模型的原理与实现。假设给定一句话“中国 经济 近年来 发展 飞快”,skip-gram模型就是通过“近年来”预测其它周边词语的概率。模型的预测目标函数,就是使得中心词预测周边词的概率最大,具体数学表示为: 对于概率p的计算公式可以表示为: 当语料比较大时,词典规模会比较大,求softmax速度会变得很...
Skip-Gram是一种词嵌入模型,模型的结构如下所示: 该模型是根据中心词计算上下文词,概率为 每一个单词有两个词向量,一个是作为中心词时的向量,一个是作为上下文词时的向量,公式中v是作为中心词时候的向量,u是作为上下文词时的向量。该概率的分子是中心词与某一个词的相似度,分母是中心词与字典中所有词的相似度...
我们这节讲述的skip-gram模型,就是给定一个单词后,预测在它左右两边可能会出现什么单词。当然这个预测是有范围的,这个范围用window来表示,如果window是2,那么我们就预测它左右两边的两个词,也就是"the cat"和"over the",如果是1,那么模型就预测左边的"cat"和右边的"over",jump这个词叫中心词,左右两边的词叫...
其中w(t)表示中心词;v表示字典的大小，即字典中有多少个字词；W1和W2表示skip-gram模型中的两个参数...
1. skip-gram模型 skip-gram是word2vec中的主要模型之一(另一个模型是CBOW)。简单来说,CBOW是给定上下文,来预测input-word;而skip-gram是给定input-word,来预测上下文。 下面我们来理解skip-gram模型。首先,给定句子如下 The man who passes the sentence should swing the sword... Skip...
在CBOW模型中，每个单词由其上下文向量的线性组合来预测，通过计算每个上下文词向量与中心词向量的点积，然后通过softmax函数将其归一化，得到预测概率。损失函数基于交叉熵，目标是使预测概率尽可能接近one-hot编码。使用梯度下降法调整词向量，以最小化损失。相比之下，Skip-Gram模型则反过来，它从中心词...
到目前为止，Word2Vec中的Skip-Gram模型就讲完了，对于里面具体的数学公式推导细节这里并没有深入。这篇文章只是对于实现细节上的一些思想进行了阐述。其他资料 如果想了解更多的实现细节，可以去查看C语言的实现源码：http://t.cn/R6w6Vi7其他Word2Vec教程请参考：http://t.cn/R6w6ViZ 下一部分将会介绍如何用 ...