其中C是这个词的上下文的词向量的和(向量的和),V表示语料库里面的的词元(词组的概念)的个数;整个语料库有W个词。 这个公式的意思就是在上下文C出现的情况下,中间这个词是A的概率,为了计算这个概率,肯定得把语料库里面所有的 词的能量都算一次,然后再根据词A的能量,那个比值就是出现A的概率。 这个概率其实并...
只能看出有两个向量。 可程序员说,看了word2vec最原本的C语言实现代码,就会发现完全不一样。 (多数用word2vec做词嵌入的人类,要么是直接调用C实现,要么是调用gensim实现。gensim是从C实现上翻译过来的,连变量的名字都不变。) C实现长这样 每个单词有两个向量,分别有不同的角色: 一个表示这个词作为中心词(Focu...
向量的差就是数学上的定义,直接逐位相减。比如 C(king)−C(queen)≈C(man)−C(woman)。更强大的是,与 C(king)−C(man)+C(woman) 最接近的向量就是 C(queen)。 为了分析词向量的这个特点, Mikolov 使用类比(analogy)的方式来评测。如已知 a 之于 b 犹如 c 之于 d。现在给出 a、b、c,看 ...
若设置的值较小,那就可能回路返回一步。 还有一个值得注意的地方,与DeepWalk不同,Node2Vec在提取顶点序列时,不再是简单地随机取邻居顶点,而是采用了Alias算法。 Alias采样是为了加快采样速度,初始化后的采样时间复杂度为\(O(1)\),但需要存储 accept 和 alias 两个数组,空间复杂度为\(O(2N)\)。这里简单介绍...
一、Word2vec的两种框架 CBOW：目标：用上下文预测中心词。实现方式：通过共享权重矩阵，计算中心词的概率。Skipgram模型：目标：用中心词预测上下文。实现方式：涉及C个上下文的预测，通过训练学习词向量。二、Word2vec的两个优化技巧 Hierarchical Softmax：作用：降低计算量，将时间复杂度从O降低到O。实现...
目前Word2Vec有两种最常见的算法,分别是CBOM(Continuous Bag-of-Words)算法和Skip-Gram算法。这两个算法互为镜像,理解了其中一个算法,以外一个算法也就非常容易理解。 CBOM与Skip-Gram的区别 Skip-Gram:将当前词作为输入,其对应的上下文最为输出,训练神经网络。训练的目标是网络的输出(即预测的上下文)与其实际的...
使用WikiExtractor提取文章,会在指定目录下产生一个AA的文件夹,里面会包含很多的文件。使用WikiExtractor提取的文章格式如下: 其中省略号表示的就是文章的内容,所以后面我们还需要通过正则化表达式来去除不相关的内容。 c、中文简体和繁体的转换 因为维基百科语料库中的文章内容里面的简体和繁体是混乱的,所以我们需要将所有...
还是拿“我爱你”为例,在CBOW中,假设我们关心的是中间的单词“爱”,C=1时就变成了这样: 我们把“我”和“你”的One-Hot求平均,输入到网络中,预测这个“爱”。因为网络是线性的,One-Hot求平均其实就相当于对隐藏层求了平均。 Skip-gram也是一样: ...
答:Doc2Vec算法,也被称为Paragraph Vector或Sentence Embeddings,是一种无监督算法,用于从变长的文本(如句子、段落或文档)中学习固定长度的特征表示。它是Word2Vec的拓展,具有一些优点,例如不用固定句子长度,能接受不同长度的句子作为训练样本。 Doc2Vec模型克服了词袋模型的一些缺点。和Word2Vec一样,Doc2Vec也有...
w_{I,c}是上下文中第c个单词的输入向量; \eta 是学习率;可EH由公式(12)得到。对更新公式的直观理解可以参考(16)。 Skip-Gram Model Skip-gram模型是由Mikolov等人提出的。图3展示了skip-gram模型的过程。该模型可以看做是CBOW模型的逆过程。CBOW模型的目标单词在该模型中作为输入,上下文则作为输出。 我们仍然...