Dense vector representation(神经网络方法) Dense vectors often work better than sparse vectors. 有一定的泛化能力,并且可以去噪 Word2Vector 我们有一个庞大的文本数据集 Go through each position t in the text, which has a center word c and several context (“outside”) words o Assume every word...
所有的损失函数都使用standard log-likelihood loss并添加L2正则化(正则化参数0.001)。 硬件以及超参数 因为实验中考虑到了模型的执行时间,因此要明确地说明硬件条件:GeForce GTX 1080 GPU with 8GB memory。 超参数上使用了预训练的Glove300,这个可以在Stanford的网站上下载预训练好的模型。Dropout为0.5,所有模型都使用...
该向量与原来文本中单词出现的顺序没有关系,而是词典中每个单词在文本中出现的频率。 Distributed Representation是一个稠密、低维的实数限量,它的每一维表示词语的一个潜在特征,该特征捕获了有用的句法和语义特征。其特点是将词语的不同句法和语义特征分布到它的每一个维度上去表示。 关于词袋模型的介绍可以看我的另外...
text representation: 使text形成计算机更易计算/理解的方式:Bag-of-words (BOW), N-gram, term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), word2vec and GloVe BOW: representing each text with a dictionary-sized vector 缺点:cannot properly capture more complex linguistic phenomena in sentiment analy...
在主体框架上,acge_text_embedding模型主要运用了俄罗斯套娃表征学习(Matryoshka Representation Learning,以下简称MRL)这一灵活的表示学习框架。 类似于俄罗斯套娃结构,MRL 产生的嵌入向量也是一个嵌套结构,其旨在创建一个嵌套的、多粒度的表示向量,每个较小的向量都是较大向量的一部分,并且可以独立用于不同的任务。在训练...
当GNN遇见NLP(五) Sentence-State LSTM for Text Representation,ACL2018,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
NLP中自动生产文摘(auto text summarization) 最近几年在人工智能领域中大热的工程技术deep learning,将机器对图像,语音,人类语言的认知能力都提升了不少,前前后后也涌现出不少不仅仅是很cool而且是非常实用的应用,比如人脸识别,猫脸识别,无人车,语义搜索等等。其中,深度学习技术对图像和语音的影响最大,但对人类语言...
(APLN) approach for text representation. Different from existing pooling methods that use a fixed pooling norm, we propose to learn the norm in an end-to-end manner to automatically find the optimal ones for text representation in different tasks. In addition, we propose two methods t...
(2021-ICLR, CCF-A)SCORE: Pre-training for Context Representation in Conversational Semantic Parsing [paper] (2021-DASFAA, CCF-B) An Interactive NL2SQL Approach with Reuse Strategy [paper] (2021-NAACL, CCF-B) Structure-Grounded Pretraining for Text-to-SQL ...
下面,我们结合源代码,介绍Chunk optimization(块优化)、Multi-representation indexing(多层表达索引)、Specialized embeddings(特殊嵌入)和Hierachical Indexing(多级索引)这四种优化索引的高级方法。 1. Chunk optimization(块优化) 在内容分块的时候,分块大小对索引结果会有很大的影响。较大的块能捕捉更多的上下文,但也...