CS224D:Deep Learning for NLP Note1

最新推荐文章于 2020-07-06 15:00:28 发布
原创 最新推荐文章于 2020-07-06 15:00:28 发布 · 432 阅读 · 0 ·
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本文介绍了词向量的基本概念及One-hot表示方法的局限性，并深入探讨了使用SVD进行降维的方法。同时，文章详细讲解了两种主流的词向量训练模型：Skip-gram与CBOW，包括其算法原理、模型结构以及如何通过负抽样优化目标函数。

keywords: Word Vectors, SVD, Skip-gram. Continuous Bag of Words(CBOW). Negative Sampling.
关键词:词向量,奇异值分解,Skip-gram,CBOW,负抽样

词向量

One-hot vector: Represent every word as an R|V|×1 vector with all 0s and one 1 at the index of that word in the sorted english language
V 为词典大小

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  • 相似度距离无法计算

SVD

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CBOW:从上下文预测中心词

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算法

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模型

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Skip-gram:中心词预测上下文

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算法

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模型

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目标函数

朴素贝叶斯假设:输出词之间相互独立

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负抽样

负样本过大,计算复杂
负样本抽样之后,优化目标函数的目的变为:正负样本预测正确的概率均比较大时才是全局最有
D帽为负样本集合

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AdamTechLouis's talk:Deep Learning on Graphs.
weixin_41697507的博客
06-03 507
Introduction We are in the process of defining a new way of doing machine learning, focusing on a new paradigm, the data fabric. In the past article I gave my new definition of machine learning: Mac...
CS224d 之学习总结-第二部分
diaofengzhi8607的博客
08-23 284
转载注明出处： http://www.cnblogs.com/NeighborhoodGuo/p/4752319.html 第二部分总结 这一部分主要讲了四个对NLP方面效果比较好的模型：1.GRUs(Gated Feedback Recurrent Neural Networks)　　2.LSTMs(Long Short-Term Memory])　　3.Recurrent...
Deep Learning for NLP 文章列举
xceman1997的专栏
07-10 1416
原文地址：http://www.xperseverance.net/blogs/2013/07/2124/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=deep-learning-for-nlp-%25e6%2596%2587%25e7%25ab%25a0%25e5%2588%2597%25e4%25b8%25be 发表日期：2013 年
Deeplearning for NLP (简介)
Ding_xiaofei的博客
05-09 961
开篇 过目就忘说的可能就是在下了，所以现在所有的学习内容我都会写成博客，不成博客的就是过目就忘啦。这是系列不算挖坑，前面写了几篇Tensorflow的文章，词向量这篇一直处于难产中，拖延症比较严重。争取这两天能够写出来。下面开始我们的正题，这篇博客的内容主要来源于17年牛津大学的NLP课程，这边放出课程oxford-cs-deepnlp的github地址和网易云课堂课程的视频链接，夸一下网易，很...
CHAPTER 6 Deep Learning for NLP
weixin_45514087的博客
02-06 319
In this chapter, we will implement deep learning for NLP: Recipe 1. Information retrieval using deep learning Recipe 2. Text classification using CNN, RNN, LSTM Recipe 3. Predicting the next word/sequ...
LectureNote2 for cs224d Lec3
11-20
标题中提到的“cs224d Lec3”指的是斯坦福大学一门非常著名的自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）课程，课程编号为cs224d，该课程由Richard Socher主讲。该课程内容主要集中在深度学习技术在NLP...
cs224d assignment1
02-09
斯坦福大学的cs224d是一门关于深度学习与自然语言处理（Deep Learning for Natural Language Processing）的高级课程。这门课程涵盖了各种自然语言处理技术，包括词嵌入、序列模型、注意力机制以及Transformer等。在...
LectureNote1 fot cs224d Lec1&2
10-10
NLP和深度学习是当今计算机科学中非常热门的两个领域，它们在自然语言处理（NLP）领域的发展中扮演了重要角色。NLP是指利用计算机技术理解自然语言的过程，目的是让计算机能够完成各种语言相关的任务。这些任务难度...
Task 5: Homework（附代码）（Stanford CS224N NLP with Deep Learning Winter 2019）
南有芙蕖
07-06 882
Task 5: Homework——英文词向量的探索 目录Task 5: Homework——英文词向量的探索词向量本项目需要下载的包Part 1：基于计数的词向量问题1.1：实现不同单词问题1.2：实现共现矩阵问题1.3：实现降到k维问题1.4：实现 plot_embeddings问题1.5：共现打印分析Part 2：基于预测的词向量问题2.1：word2vec打印分析问题2.2：一词多义问题2.3：近义词和反义词问题2.4：类比问题2.5：错误的类比问题2.6：偏见分析问题2.7：自行分析偏见问题2.8
Deep Learning for NLP, Standford.pdf
03-28
本资源为NLP深度学习全英文资料，需要大家谨慎选择； 建议通过浏览器打开，避免公式乱码； 本资料共218页，
【笔记】Notes for Deeplearning 深度学习与神经网络的笔记
Norstc的博客
11-11 474
Notes for NLP RNN:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 DTW:https://blog.csdn.net/niyanghuahao/article/details/78612157 GMM HMM:https://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/27346787 LSTM:http...
Deep Learning for NLP Best Practices
Deep1994的博客
11-12 1098
Deep Learning for NLP Best Practices
Deep Learning for NLP 文章列举 | 持之以恒
chenshengta6990的博客
07-23 159
慢慢补充 大部分文章来自: http://www.socher.org/ http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 包括从他...
Paper笔记: 斯坦福课程 CS224D：Deep Learning for NLP, lecture I
pku_15120的博客
09-16 720
Paper笔记: 斯坦福课程 CS224D：Deep Learning for NLP, lecture I
deep learning in NLP—深度学习在自然语言处理中的应用—入门学习序列
a664088970的专栏
09-25 2789
摘要：写本篇文章有两个目的
斯坦福大学深度学习与自然语言处理
纸上得来终觉浅
08-25 900
http://www.52nlp.cn/斯坦福大学深度学习与自然语言处理第一讲引言 http://www.52nlp.cn/斯坦福大学深度学习与自然语言处理第二讲词向量 http://www.52nlp.cn/斯坦福深度学习与自然语言处理高级的词向量表示
NLP-特征选择
cs123456789dn的专栏
03-07 977
1. TF-IDF原理。 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency)，IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。 TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在...
深度学习与NLP：Socher的cs224d讲义第二部分
"这篇笔记是关于斯坦福大学CS224D课程——深度学习在自然语言处理中的应用的第二部分，由Richard Socher教授主讲，由Rohit Mundra和Richard Socher撰写。笔记主要关注词向量（也称为词嵌入）的内在和外在评估方法，...
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