CS224(三)高级词向量表示　More Word Vectors

最新推荐文章于 2021-11-25 10:05:51 发布
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本文介绍了word2vec的核心思想，包括如何通过遍历语料库中的每个词来预测中心词的上下文，并利用随机梯度下降法进行词向量的训练。文中还探讨了针对大规模语料库优化词向量更新的方法。

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参考笔记

Part 1、回顾word2vec的主要思想

  • 遍历语料库中的每个词
  • 预测中心词的上下文　p(o|c) = \frac{exp(u_{o}^{T} * v_{c})}{\sum exp(u_{w}^{T} * v_{c})}
  • 然后在每个窗口中计算梯度做随机梯度下降法（SGD）

随机梯度下降法与词向量

  • 每个窗口最多有2m+1个单词，所以梯度矩阵是很稀疏的
  • 我们只要更新经常出现词向量：
  • 方案：所以每次更新只更新WW矩阵中的少数列，或者为每个词语建立到词向量的哈希映射

Part ２、

Part ３、

Part ４、

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