skip-gram分别计算中心词和背景词与负样本的得分,将得分之和作为最终loss 由于背景词数量大于1,如果使用softmax,那么最后计算loss时,label多个位置为1显然是不合理的 因此分别计算中心词与背景词、中心词与负采样词的得分,使用sigmoid得到其概率,这样极大的减少了计算量,loss代码如下 def loss(input, pos_label, neg...
tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数,下面分析其源代码。 1 上下文代码 loss = tf.reduce_mean( tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights, biases=nce_biases, labels=train_labels, inputs=embed, num_sampled=num_sampled, num_classes=vocabulary_size)) 1. 2. 3. 4. 5. 6....
回顾skip-gram模型的网络结构如下 其前向传播过程如下 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模型中的两个参数矩阵;h表示隐藏层的大小;P表示如下 (1)P=(p(w0|w(t)),p(w1|w(t)),...,p(wv|w(t))) 损失函数为 (2)loss=−1T∑t=1T∑−k≥j≤k;j...
概率最大的index所指示的单词为预测出的中间词与true label的onehot做比较,根据误差更新权重矩阵。 最后定义loss function(交叉熵),采用梯度下降更新W和W'。训练完毕后,输入层的每个单词与矩阵W相乘得到的向量的就是我们想要的word embedding,W是所有单词的word embedding,也叫做look up table 2、模型结构——Skip-...
tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数,下面分析其源代码。 1 上下文代码 其中, train_inputs中的就是中心词,train_label中的就是语料库中该中心词在滑动窗口内的上下文词。 所以,train_inputs中会有连续n-1(n为
TensorFlow 中的 sampled_softmax_loss，由于进行了 negative sampling，所以实际上我们会低估模型的训练 loss。详见：http://t.cn/RofvS4t 请注意代码中的softmax_w的维度是vocab_size x embedding_size，这是因为TensorFlow中的sampled_softmax_loss中参数weights的size是[num_classes, dim]。4 模型验证 在上面的...
#模型、损失函数及优化器初始化model = SkipGramNeg(len(vocab2int), EMBEDDING_DIM, noise_dist=noise_dist)criterion = NegativeSamplingLoss()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.003)#训练steps = 0for e in range(EPOCHS): #获取输入词以及目标词 for input_words, target_words in...
tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样⽅式的函数，下⾯分析其源代码。1 上下⽂代码 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights,biases=nce_biases,labels=train_labels,inputs=embed,num_sampled=num_sampled,num_classes=vocabulary_size))其中，train_inputs = tf....
总结来说就是CBOW模型中input是context（周围词）而output是中心词，训练过程中其实是在从output的loss...
loss_sum = 0 # 初始化损失值 for context, target in skipgram_data: X = one_hot_encoding(target, word_to_idx).float().unsqueeze(0) # 将中心词转换为 One-Hot 向量 y_true = torch.tensor([word_to_idx[context]], dtype=torch.long) # 将周围词转换为索引值 ...