2018/3/7 论文新思路 在 word2vec 的基础上做改进。

学习初期易发现被忽略细节
最新推荐文章于 2023-06-29 11:40:18 发布
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#论文新思路

博客指出，在刚开始学习时会遇到诸多问题，此时更容易发现被他人忽略的细节，这或许能为学习带来新思路。
1. 刚开始学习的时候会发现许多的问题， 这个时候比较容易看到被别人忽略掉的细节。
BNReLU
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NLP之Word2Vec：Word2Vec算法的简介(CBOW和Skip-Gram及其对比)、安装、使用方法之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
02-03 2141
​ NLP之Word2Vec：Word2Vec算法的简介(CBOW和Skip-Gram及其对比)、安装、使用方法之详细攻略 目录 Word2Vec算法的简介 Word2Vec的网络结构简介 Word2Vec的安装 Word2Vec的案例应用 推荐文章 NLP之NNLM：NNLM算法(词向量法的始祖)的简介、网络结构、案例应用之详细攻略 NLP：Word Embedding词嵌入/word2vec词向量思想方法(一种主流的分布式表示)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
【二 自然语言处理基础技术】【 2.3 词向量表示：Word2Vec、GloVe、FastText】
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03-12 217
各位看官注意了！今天咱们要聊的这个话题，堪称自然语言处理界的"九阳神功"——词向量表示。在这个江湖里，Word2Vec、GloVe、FastText这三大门派各显神通，把原本冷冰冰的文字变成了充满数学美感的向量。准备好瓜子花生小板凳，咱们这就开始这场长达万字的词向量深度游！（推眼镜）
word2vec两种改进方法：层次softmax、负采样
真心乖宝宝的博客
06-28 3859
层次softmax 对输出层进行优化的策略，输出层从原始模型利用softmax计算概率值改为利用Huffman树计算概率值 负采样 把语料中的一个词串的中心词替换为别的词，构造语料D中不存在的词串作为负样本，每次训练只更新部分隐藏权重矩阵 哈夫曼树 给定N个权值作为N个叶子节点构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树也称为哈夫曼树 ...
Python-word2vec使用word2vec改进搜索结果
08-11
word2vec：使用word2vec改进搜索结果
20180923 word2vec相似度改进（不浪费句子）
qq_35398413的博客
09-23 1843
没有词向量就丢掉，不放进词集合里，不浪费句子，的改进。 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- from __future__ import division #除法 import sys import codecs #可以以特定编码打开文件 import jieba import jieba.posseg as pseg reload(sys...
Word2Vec：模型的详解以及改进措施
qq_39778575的博客
10-04 1525
预备知识： 词的表示方法： 独热表示（one-hot）：如：（0,1，….0） 缺点-词越多，维数越多，无法表示词与词之间的关系 共现矩阵：同样也存在维数过高的问题 SVD分解矩阵：降维，压缩，用前r个非零奇异值对应的奇异向量表示矩阵的主要特征，这样只需要存三个比较小的矩阵即可，这样就达到了压缩的作用。 Distributed Representation:分布式表示/稠密表示，通过训练，将每个词都映射到一个低维的向量...
初期对word2vec的改进方法+负采样注意事项
DL_Iris的博客
12-09 740
一、改进方法： 将常见的单词组合（word pairs）或者词组作为单个“words”来处理。 对高频次单词进行抽样来减少训练样本的个数。 对优化目标采用“negative sampling”方法，这样每个训练样本的训练只会更新一小部分的模型权重，从而降低计算负担。 二、负采样方法 负采样：只随机选择一部分negative words来更新对应的权重（一般选择5-20个negative words） 如何选择negative words： 使用“一元模型分布（uni
【论文逐句精读】node2vec，站在DeepWalk巨人肩膀上再进一步
D_Ddd0701的博客
06-29 2593
node2vec论文逐字逐句精读
word2vec关键词提取 python_中文文本关键词抽取的三种方法（TF-IDF、TextRank、word2vec）...
weixin_39738251的博客
12-05 2156
1、基于TF-IDF的文本关键词抽取方法词频(Term Frequency，TF)指某一给定词语在当前文件中出现的频率。由于同一个词语在长文件中可能比短文件有更高的词频，因此根据文件的长度，需要对给定词语进行归一化，即用给定词语的次数除以当前文件的总词数。逆向文件频率(Inverse Document Frequency，IDF)是一个词语普遍重要性的度量。即如果一个词语只在很少的文件中出现，表示...
基于Node2Vec的改进算法研究
03-14
在原始Node2Vec算法的基础上，改进算法加入了标签信息的指导，即在随机游走的过程中融入了节点及其邻居节点的标签信息，以此来增强节点向量表示的质量和区分度。改进算法的主要步骤包括： 1. 根据每个节点以及其...
word2vec改进之Negative Sampling
weixin_30924239的博客
06-08 339
训练网络时往往会对全部的神经元参数进行微调，从而让训练结果更加准确。但在这个网络中，训练参数很多，每次微调上百万的数据是很浪费计算资源的。那么Negative Sampling方法可以通过每次调整很小的一部分权重参数，从而代替全部参数微调的庞大计算量。 词典D中的词在语料C中出现的次数有高有低，对于那些高频词，我们希望它被选为负样本的概率比较大，对于那些低频词，我们希望它被选中的概率比较小，这是...
（三）Word2vec -- 1 相比神经概率语言模型的改进
FionaDong的博客
08-16 653
1. 相比神经概率语言模型的改进 神经概率语言模型的主要目的是得到语言模型（N-gram模型同上），该过程可以求解出词向量。 而Word2vec模型主要的目的是计算「词向量 word embedding」，因此会引起网络结构的调整；而计算词向量，通常是通过对语言模型的概率求最大似然来实现的。具体展开如下： 1.1 优化网络结构 基于上一小节 神经概率语言模型结尾的内容，可以了解到，对于神经概率语言模型，其缺点主要是计算量太大：具体体现在「隐层和输出层之间的矩阵运算」和「输出层上的Softmax归一化运算」
word2vec 介绍
jcsyl_mshot的博客
06-12 4720
1.背景 在NLP中，传统算法通常使用one-hot形式表示一个词，存在以下问题： 1）维度爆炸，词表通常会非常大，导致词向量维度也会非常大。 2）损失语义信息，one hot随机给每个词语进行编号映射，无法表示词语之间的关系。 所以word embeding的优势如下： 1）将词语映射成一个固定维度的向量，节省空间。 2）词向量可能会具备一定的语义信息，将相似的词语放到相近的向量空间...
浅谈Word2vec
苗_的博客
01-19 1407
目录 00 前言 01什么是 Word2vec ？ 02Word2vec 的 2 种训练模式 CBOW（Continuous Bag-of-Words Model） 结构图 模型流程举例 Skip-gram（Continuous Skip-gram Model） 简单情形 一般情形 03Word2vec 的优化方法 04Word2vec 的优缺点 优点 缺点 Reference 00 前言 在说明 Word2vec 之前，需要先解释一下Word Embed...
Word2Vec&Doc2Vec总结
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Magician的博客
05-28 1万+
转自：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5427148.html 1、词向量 自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。 　　NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小，其中绝大多数元素为 0，只...
word2vector 一些问题及思考
老哥的专栏
04-30 5294
本文是看了论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》的学习笔记。 话不多说。 贴上cbow 和skip-gram的示意图，一个是以context预测word，一个是word预测上下文。 听同学说业界主要用skip-gram加上negative sampling这一套。论文里面也主
词向量 Word2Vec 修改版
笔记本
02-03 595
词---------------->向量 将之前稀疏表示的词转为向量表示，使用1层隐藏层。这个比图像识别抽象太多了，看了好久，理论就不介绍了，太多。训练了100万次之后，skip-gram模式的128维向量拍扁，效果还是不错的，相关性高的单词基本都聚在一起了。 本篇代码：https://github.com/joliph/tensorflow/blob/master/Word2Vec.py
向量化算法Doc2vec/str2vec/para2vec原理详解
weixin_40547993的博客
04-20 4009
前面介绍过了word2vec的原理以及生成词向量神经网络模型的常见方法，word2vec基于分布假说理论可以很好的提取词语的语义信息，因此，利用word2vec技术计算词语间的相似度有非常好的效果。同样word2vec技术也用于计算句子或者其他长文本间的相似度，其一般做法是对文本进行分词后，提取其关键词，用词向量表示这些关键词，接着对关键词向量相加求平均或者将其拼接，最后利用词向量计算文本间的相似...
Windows下使用word2vec进行词向量训练
杜小白的博客
03-10 2290
首先在windows环境下需要安装Cygwin软件，安装见上一篇博文。今天主要来记录一下怎么使用word2vec进行词向量训练。 1.启动cygwin，使用cd命令进入word2vec文件夹下 输入make命令，报如下错误gcc word2vec.c -o word2vec -lm -pthread -O3 -march=native -Wall -funroll-loops -Wno-unu...
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