我看到 distributed representation 的第一反应,就是和统计物理及机器学习等都密 切相关的 representation learning。 事实上,Bengio 在 2013 年发表的 review:《Representation Learning: A Review and New Perspectives》中就已经指出了基于能量的模型 Boltzmann machine 和 Restricted Boltzmann machine 与 appropriate obje...
文本的分布式表示(Distributed Representation)的基本思想是将每个词表示为n维稠密,连续的实数向量。 分布式表示的最大优点在于它具有非常强大的表征能力,比如n维向量每维k个值,可以表征k的n次方个概念。 事实上,不管是神经网络的影层,还是多个潜在变量的概率主题模型,都是在应用分布式表示。下图的神经网络语言模型(NNLM...
1. Word representation One-hot representation的缺点:把每个单词独立对待,导致对相关词的泛化能力不强。比如训练出“I want a glass of orangejuice”后,面对“I want a glass of apple”,由于任何两个不同单词的one-hot vector的内积都为0,算法不知道orange和apple是一类词,所以没办法泛化出在apple后面填“jui...
这个稠密连续向量也被称为word的distributed representation[3]。 事实上,这个概念在信息检索(Information Retrieval)领域早就已经被广泛地使用了。只不过,在IR领域里,这个概念被称为向量空间模型(Vector Space Model,以下简称VSM)。 VSM是基于一种Statistical Semantics Hypothesis[4]:语言的统计特征隐藏着语义的信息(Stat...
From now on, every word will be a dense vector. word2vec:低维词向量的直接学习 接下来,我们来看下Deep Learning是如何从原始的语料库中直接学习到低维词向量的表达。这也是我们学习的第一个Deep NLP模型——word2vec模型。 与直接从co-occurrence矩阵里提取词向量的SVD算法不同,word2vec模型背后的基本思想...
从word到vector，并不存在任何的中间表达层，而是直接一步到位得到的。从这个意义上来说，这两个方法并...
从word到vector，并不存在任何的中间表达层，而是直接一步到位得到的。从这个意义上来说，这两个方法并...
Word2Vec是Google于2013年开源推出的一个用于获取词向量(word vector)的工具包。它是语言模型中的一种,从大量文本预料中以无监督方式学习语义知识的模型,被广泛地应用于自然语言处理中。 自然语言处理相关任务中要将自然语言交给机器学习中的算法来处理,通常需要将语言数学化,因为计算机机器只认数学符号。向量是人把自...
随着大数据、云计算和深度学习等技术的发展,深度学习的NLP(Deep Learning for NLP)在处理自然语言文本和语音的能力得到了显著提升。在本文中,我们将从Word2Vec到BERT,深入探讨深度学习的NLP的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及代码实例。 2.核心概念与联系...
词向量一般维数不高,很少有人闲着没事训练的时候定义一个10000维以上的维数,所以用起来维数灾难的机会现对于one-hot representation表示就大大减少了。 由于是用向量表示,而且用较好的训练算法得到的词向量的向量一般是有空间上的意义的,也就是说,将所有这些向量放在一起形成一个词向量空间,而每一向量则为该空间中...