2018/3/7 论文新思路 在 word2vec 的基础上做改进。

最新推荐文章于 2024-05-06 12:04:03 发布
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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。

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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 1978
​ 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 86
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 3808
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 ...
Word2Vec：模型的详解以及改进措施
qq_39778575的博客
10-04 1480
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...
Python-word2vec使用word2vec改进搜索结果
08-11
word2vec：使用word2vec改进搜索结果
初期对word2vec的改进方法+负采样注意事项
DL_Iris的博客
12-09 694
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
20180923 word2vec相似度改进（不浪费句子）
qq_35398413的博客
09-23 1829
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 2126
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
06-08 303
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
08-16 581
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 4694
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...
Word2vec原理+常见优化手段
薇酱的博客
05-23 1978
官网地址：https://code.google.com/archive/p/word2vec/ 我觉得原理讲的比较好的：https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 最近发现学习知识还是尽量找官网的解释，比较全，别人讲过的会帮助你理解，但是会漏掉一些知识 word2vec是训练词向量的一款非常好用的工具，由谷歌发明，主要有： 1.2种模型： cbow（连续词袋模型）和skip-gram（跳字模型） 2.2种近似训练的方法：层次softmax和naga
word2vec改进之hierarchical softmax
weixin_61737381的博客
10-31 356
和之前的神经网络语言模型相比，我们的霍夫曼树的所有内部节点就类似之前神经网络隐藏层的神经元,其中，根节点的词向量对应我们的投影后的词向量，而所有叶子节点就类似于之前神经网络softmax输出层的神经元，叶子节点的个数就是词汇表的大小。对于上图中的 jumps，如果它是一个训练样本的输出，那么我们期望对于里面的隐藏节点的n(w,1)P(+)概率大，n(w,3), n(w, 5)的P(+)概率大，即最终的目标路径为:011。是当前内部节点的词向量，而 θ 则是我们需要从训练样本求出的逻辑回归的模型参数。
word2vec训练词向量如何优化
weixin_42575505的博客
01-05 294
训练 word2vec 模型时，可以采用一些方法来优化模型的表现。 选择合适的语料库：使用大规模的、高质量的语料库可以提高模型的精度。 调整参数：对于每一个词，word2vec 都会学习与其相关的上下文词向量，在训练时，可以调整窗口大小、词向量维度以及忽略词频等参数，以最优化模型的表现。 采用多线程训练：word2vec 模型可以使用多线程进行训练，这样可以加快训练速度。 尝试不同的模型：...
深度学习之自然语言处理（word2vec的高速化）
weixin_55922470的博客
05-06 1671
word2vec中最大的问题是，随着语料库中处理的词汇量的增加，计算量也随之增加。对上一章中简单的word2vec进行两点改进：引入名为Embedding 层的新层，以及引入名为的新损失函数。1 word2vec的改进①假设词汇量有100万个，CBOW模型的中间层神经元有100个。
word2vector 一些问题及思考
老哥的专栏
04-30 5267
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
深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec原理理解并结合代码分析
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mpk_no1的博客
05-18 4万+
一直在用Word2vec和Doc2vec做Embedding，但是刚开始用的时候对其原理一直是一知半解，只是知道怎么用而已。古人云：既要知其然，也要知其所以然。所以，结合作者论文，以及网上各位前辈的博客和开源代码之后，抽空写写自己对Word2vec和Doc2vec原理的理解，以及结合代码做一些分析。希望能够有用，有错误也请各位朋友批评指正！
研究word2vec，2021年在顶级会议发表论文的案例分析
虽然2021年是人工智能迅速发展的时期，新的研究技术和模型不断涌现，但本文表明即便是对老技术word2vec的研究，依然可以在顶级会议上发表。通过深入探讨word2vec模型的原理、应用和创新点，本论文展现了即使是成熟的...
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