Embedding层压缩方法:Adaptive input representations for neural language modeling

AdaptiveInputRepresentation模型受Adaptivesoftmax启发,通过将词汇表按词频划分并设置不同维度的词embedding,实现高效词表示。模型在高频词上使用高维embedding,在低频词上使用低维embedding,通过线性映射统一输出维度。

参考链接

模型(Adaptive Input Representation):

模型概述

  • Adaptive Input RepresentationAdaptive softmax模型启示而得出来的。

  • 首先我们将词汇表按词频降序排列,然后将其划分为 n n n个子集: V 1 ∪ V 2 … ∪ V n V_1∪V_2…∪V_n V1V2Vn V i ∩ V j = ∅ ( i ≠ j ) V_i∩V_j=∅ (i≠j) ViVj=(i=j),这样最高频词包含在 V 1 V_1 V1,最低频词包含在 V n V_n Vn中。 V 1 V_1

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