2.1 词汇表征(Word Representation) 上周我们学习了RNN、GRU单元和LSTM单元。本周你会看到我们如何把这些知识用到NLP上,用于自然语言处理,深度学习已经给这一领域带来了革命性的变革。其中一个很关键的概念就是词嵌入(word embeddings),这是语言表示的一种方式,可以让算法自动的理解一些类似的词,比如男人对女人,比如...
Embedding在数学上表示一个函数 f: X -> Y,对于word embedding,就是将单词word映射到另外一个空间,可以认为是单词嵌入,就是把X所属空间的单词映射为到Y空间的多维向量,那么该多维向量相当于嵌入到Y所属空间中。 word embedding,就是找到一个函数,生成在一个新的空间上的表达,实际上就是word representation。 为...
Coursera Deep Learning笔记 序列模型(二)NLP & Word Embeddings(自然语言处理与词嵌入) 参考 回到顶部 1. Word Representation 之前介绍用词汇表表示单词,使用one-hot 向量表示词,缺点:它使每个词孤立起来,使得算法对相关词的泛化能力不强。 从上图可以看出相似的单词分布距离较近,从而也证明了Word Embeddings能有效...
If 𝑘 is not small enough, we can keep the top-k singular values (like 300) to obtain a least-squares approximation toM𝑀. In this way, we can reduce word representation dimension. The 𝑋 in the diagram is a term-term matrix, and each row of 𝑊 is a 𝑘-dimensional representa...
一般来讲,将字符表示为向量,有两种表示方式:one-hot vector和Distributed representation 1.one-hot vector 在以往的处理中,最为直观的做法就是One-hot Representation,做过数据挖掘方面的同学肯定对此不陌生,它就是将一个词映射为一个一维的向量,只有一个元素为1,其余全部为0,并且其他词的向量不能和它相同。如下...
boolean representation: 即词典的长度为向量长度,有词的记为1; boolean representation: 即词典的长度为向量长度,有词的记录在句子中出现的数量n; 距离计算 有向量那么就需要知道如何计算两个句子的相似度, 有以下方法: 欧式距离 余弦相似度 jaccard tf-idf: ...
Distributed Word Representation In non-distributed or local representation, each possible value has a unique representation slot, which requires a lot of memory to process a large database than the distributed approach. Whereas with the distributed approach, you could store all that data with just ...
word2vec来源于2013年的论文《Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space》,它的核心思想是利用神经网络对词的上下文训练得到词的向量化表示,训练方法:CBOW(通过附近词预测中心词)、Skip-gram(通过中心词预测附近的词): CBOW与Skip-gram基本结构 CBOW : NOTE:花括号内{}为解释内容. 1.输入层:上...
我把NLP文本分类任务的10篇经典论文称为“baseline 论文”——基石论文。吃透baseline论文,是学习NLP其他细分任务论文的基础。这10篇论文的篇目如下: ICLR2013,Word2Vec 词向量扛鼎之作 《Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space》 EMNLP2014,Glove:最出名的词向量训练方法之一 ...
I love deep learning and NLP 中心词为deep,那么在计算梯度的时候则可以得到如下的梯度向量。 可以很明显地看到该向量非常稀疏。常见的解决办法有两种:一是使用稀疏矩阵更新运算来更新矩阵(U,V)的特定的列向量。二是使用哈希来更新,即key为word string,value是对应的列向量。