通俗易懂的word2Vec负采样理解

最新推荐文章于 2025-02-17 17:16:24 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/yiduobaozhiblog1/p/10142995.html
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#人工智能

本文深入探讨了自然语言处理(NLP)中词向量的重要性和应用，通过理解词向量如何捕捉词义及上下文关系，进一步解析其在NLP任务中的关键作用。文章还提供了模型代码参考，帮助读者实践词向量的生成与使用。

理解：http://www.shuang0420.com/2017/03/21/NLP%20%E7%AC%94%E8%AE%B0%20-%20%E5%86%8D%E8%B0%88%E8%AF%8D%E5%90%91%E9%87%8F/

模型代码参考：https://samaelchen.github.io/word2vec_pytorch/

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detuo1321
关注
word2vec的负采样算法
FREEDOM
03-22 1万+
负采样算法 任何采样算法都应该保证频次越高的样本越容易被采样出来。基本的思路是对于长度为1的线段，根据词语的词频将其公平地分配给每个词语： counter就是w的词频。 于是我们将该线段公平地分配了： 接下来我们只要生成一个0-1之间的随机数，看看落到哪个区间，就能采样到该区间对应的单词了，很公平。 但怎么根据小数找区间呢？速度慢可不行。 w
word2vec_pytorch：pytorch的简单实现word2vec（略读，负采样）
02-18
Word2vec-PyTorch 这是基于PyTorch的word2vec的实现。 运行它 python word2vec.py zhihu.txt word_embedding.txt word2vec_pytorch
基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）
不想宅的冷同学
09-09 1144
接下来，我们将通过详细的代码实现和理论讲解，帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。模型的目标是最大化正样本的预测概率，同时最小化负样本的预测概率。在本篇文章中，我们详细探讨了Word2Vec模型中的负采样技术，并通过代码实现展示了如何在Python中应用这一技术来优化Skip-gram模型。负采样通过减少计算量，提高了模型的训练效率，使得在大规模数据集上的训练变得可行。在Word2Vec的Skip-gram模型中，我们的目标是通过给定的中心词预测其上下文词。实现负采样的训练过程。
【word2vec】负采样（Negative Sampling）
最新发布
彬彬侠的博客
02-17 2291
负采样是Word2Vec中用来加速模型训练的一种技术。它通过从词汇表中随机选择一些负样本来减少计算量，从而使模型能够在大规模数据集上高效训练。负采样在 Skip-gram 和 CBOW 模型中得到了广泛应用，是生成高质量词向量的核心技术之一。虽然负采样在计算效率上有明显优势，但它也有一定的局限性，特别是在负样本选择和细节学习方面。
word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型
weixin_33985507的博客
11-22 951
1.Hierarchical Softmax的缺点与改进 　　　　在讲基于Negative Sampling的word2vec模型前，我们先看看Hierarchical Softmax的的缺点。的确，使用霍夫曼树来代替传统的神经网络，可以提高模型训练的效率。但是如果我们的训练样本里的中心词ww是一个很生僻的词，那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久了。能...
Word2vec、词向量是什么？ |Gensim中word2vec模型的参数定义
weixin_71246590的博客
12-04 985
【小白入门Word2Vec】最近在忙毕设，要学习一些AI的技术。很多资料看来看去，感觉只是在大脑皮层表面略过了一下，遂还是决定采用老方法，写博客！！！对了，我也只是一个萌新，博客的内容仅代表我个人当前的理解，可能会有偏差。若有不对，感谢指正。
(done 剩个什么 3/4 unigram frequency 的玩意儿没懂) word2vec 算法，计算 嵌入矩阵（CBOW, Skip-gram）随机梯度下降法 SGD 负采样方案
shimly123456的博客
03-15 354
参考视频2：https://www.bilibili.com/video/BV1s64y1P7Qm?参考视频1：https://www.bilibili.com/video/BV1vS4y1N7mo/?单词向量 (word vectors) 也有另一个名字 “词嵌入 (word embeddings)” ，或者叫 “神经单词表示 (neural word representation)”一个基本的思想是，一个单词的意思并不是由这个单词单独给出的，还由它周围的单词一起给出。
word2vec损失函数的数学推导和近似训练以及doc2vec的实战掉包应用
八门金锁的技术博客
09-02 1318
来拔flag。这个是详细NLP技术系列的第一篇。马上开学了，回非常忙，估计第二篇又是猴年马月了。下一篇题材是关于glove或者nnlm的。 文章还有些不完善的地方，都不是太重要的模块，之后有时间慢慢补充吧。 Represent the Meaning of a Word WordNet WordNet is a large lexical database of English. Nouns, verbs, adjectives and adverbs are grouped into sets of co
通俗理解word2vector词向量模型
qq_45301231的博客
05-12 4225
1、word2vector简介 2013年，Google团队发表了word2vec工具。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag of words，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative sampling）和层序softmax（hierarchical softmax）。 2、词向量 比如有一个城市的词汇表（北京，上海，宁夏，纽约，巴黎，，，，，南京），One-Hot Encoder按照如下方式表示： 杭州 [
word2vec-pytorch:带有负采样+子采样的极其简单和快速的word2vec实现
05-26
Word2vec Pytorch 与fasttext相比，word2vec的快速实现具有竞争力。 最慢的部分是python数据加载器。 确实，Python并不是最快的编程语言，也许您可​​以改进代码:) 好处 易于理解的扎实代码 易于扩展用于新实验 您可以尝试使用新的学习技术的高级学习优化器 GPU支持 支持的功能 跳过图 批量更新 余弦退火 负采样 频繁词的二次采样
python word2vec skipgram 负采样_理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型
weixin_39977488的博客
12-11 458
注明：我发现知乎有些公式在手机端不显示，但在PC端可以正常显示。后面的文章我会尽量用图片或者纯文本来表示公式，方便手机端阅读。写在之前专栏终于申请成功啦，不过现在正在申请改名中，可能要审核几天。后面我会不定期在专栏中更新机器学习和深度学习的一些内容，主要包括机器学习的比赛代码、深度学习的算法思想以及深度学习的实战代码。由于目前我在公司实习中，所以平时上班时间就认真上班啦，下班以后和周末我会抽空去写...
【NLP】word2vec负采样
weixin_46776511的博客
10-26 1837
word2vec负采样介绍
word2vect负采样
luoganttcc的博客
05-05 667
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word2vec中的负采样问题
FULISANREN的博客
09-01 1622
word2vec中的负采样问题
word2vec梳理--part2--负采样
人month神话
04-18 5799
在word2vec的第2部分（第1部分在这里（https://blog.youkuaiyun.com/fengrucheng/article/details/115705827）），将介绍对skip-gram模型的一系列优化，这些优化使得训练切实可行，因此非常重要。 首先再明确一下我们的任务本质：skip模型--输入中间词，输出周围词（这与CBOW模型不同--输入周围词，输出中间词） 当你看一些关于Word2Vec的skip-gram模型的教程时，你可能已经注意到了一些东西——这是一个巨大的神经网络！ 在之.
word2vec(二)_基于负采样方法实现
咕噜咕噜
12-09 647
参考： https://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html
自然语言处理基础知识入门(二) Word2vec模型，层次softmax，负采样算法详解
WANGYANG的博客
04-02 2359
在上一篇博文中，详细探讨了NLP（自然语言处理）领域中两个核心技术：基于统计的N-gram模型与基于深度学习的NNLM（神经网络语言模型）。阐明了N-gram模型在处理单词时倾向于将它们视为孤立的单位(独热编码)，这种方法可能忽略了单词之间在某些层面上的相似性，从而在语义理解方面有所不足。这些模型主要依赖于对统计信息的聚合。为了克服这些局限性并赋予词向量丰富的语义信息，可以利用深度神经网络。通过利用目标词语之前的词向量去预测它本身，这种方法成功地为词向量赋予了包含语义信息的能力。
word2vec之Negative Sampling理解
一条臭狗
02-01 1667
word2vec之Negative Sampling理解 本文章将介绍基于Negative Sampling的CBOW和Skip-Gram模型。与Hierarchical Softmax相比，Negative Sampling不需要构建复杂的Huffman树，以及进行多次二分类，而是利用简单的随机负采样，能大幅度提高性能。因而可以说Negative Sampling是Hierarchica
word2vec 负采样
12-28
Word2Vec是一种流行的词嵌入技术，特别是用于生成密集向量表示单词的神经网络模型。其中一个关键的学习算法是CBOW（Continuous Bag of Words，连续词袋模型）和Skip-gram模型。在训练过程中，负采样是一个重要的优化...
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