不同于Word2Vec主要聚焦于局部的上下文关系,GloVe的目标是生成一种全局的词向量表示,通过统计整个数据集中单词的共现信息来捕捉它们的语义关系。 例如,在分析句子“咖啡馆里响起轻快的爵士乐”时: 假设我们选择上下文窗口大小为2,对于“爵士乐”这个词,Word2Vec会关注它紧邻的词汇,即“轻快的”和“响起”。它会...
word2vec、GloVe和ELMo都是在自然语言处理(NLP)领域中用于词嵌入的算法,它们的区别如下: 1. word2vec: - 概念:word2vec是一种基于神经网络的浅层模型,用...
Word2Vec 是 google 在2013年提出的词向量模型,通过 Word2Vec 可以用数值向量表示单词,且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性。 简述 我们知道,在使用神经网络处理数据的时候,神经网络只能处理数字向量或者矩阵,他不可能理解文本、图像本身。那么,图像是用像素表示的,这个在最早显示图像的时候就已经和神经网络...
这两种架构都属于Word2Vec,前者称为CBOW模型,后者称为Skip-Gram模型。 Glove 另一个流行的词嵌入方法是Glove。 之前我们提到,Word2Vec的输出是单词同时出现的概率分布。而Glove的主要直觉是,相比单词同时出现的概率,单词同时出现的概率的比率能够更好地区分单词。比如,假设我们要表示“冰”和“蒸汽”这两个单词。对...
两者最直观的区别在于,word2vec是 "predictive" 的模型,而GloVe是 "count-based" 的模型。 Glove 和 word2vec 从算法实现的角度来说,它们区别在于loss的计算是不同的。 对于原生的w2v,其loss是交叉熵损失; 对于Glove来说,其需要先构建一个共现矩阵X,其中的 Xij表示 i 和 j共同出现的次数,其loss为如下的公...
传统NLP词嵌入方法常面临“维度过高”的问题，Word2Vec和GloVe是两种通过深度学习解决这一问题的常用方法。Word2Vec通过训练神经网络预测词的共现来理解词义，如“白色”与“北极熊”共现预测“吃鱼”。它使用上下文窗口捕捉词与上下文的关系，生成100-1000维的向量，能揭示语义关系。GloVe则是基于全局词共...
当前最流行的词嵌入方法是Word2Vec和Glove。下面我们简单介绍下这两种词嵌入方法的主要思路。 Word2Vec Word2Vec的网络结构很简单,包括一个输入层、一个隐藏层、一个输出层。其中,输入层对应某个(上下文)单词的独热编码向量(共有V个词汇),输出层为与输入单词同时出现的单词的概率分布,换句话说,词汇表中的每个单...
这种神经网络结构下的词嵌入方法，如Word2Vec和Glove，主要解决的是传统自然语言处理（NLP）词嵌入方法产生的高维度问题。神经网络通过预测词语的共现关系，直接学习到每个词的语义信息，并将每个词映射到一个更小的、密集的向量空间中，有效地解决了维度问题。Word2Vec是基于训练神经网络分类器预测词的共...
两者最直观的区别在于,word2vec是 "predictive" 的模型,而GloVe是 "count-based" 的模型。 Glove 和 word2vec 从算法实现的角度来说,它们区别在于loss的计算是不同的。 对于原生的w2v,其loss是交叉熵损失; 对于Glove来说,其需要先构建一个共现矩阵X,其中的 Xij表示 i 和 j共同出现的次数,其loss为如下的公...
【译】Promise、Observables和Streams之间的区别是什么？