18、神经网络语言处理：损失函数与词嵌入的奥秘

神经网络语言处理：损失函数与词嵌入的奥秘

在自然语言处理领域，神经网络为我们理解和处理语言提供了强大的工具。本文将深入探讨神经网络在语言学习中的应用，包括词嵌入、损失函数的选择以及词类比现象，还会介绍处理任意长度序列数据的挑战和平均词向量的强大作用。

1. 损失函数决定词嵌入聚类

在神经网络语言学习中，词嵌入的聚类方式会因损失函数的不同而发生显著变化。最初，词是根据预测正负标签的可能性进行聚类的。而使用新的神经网络后，词则基于在同一短语中出现的可能性进行聚类，有时甚至不考虑情感因素。

例如，当我们查询与“terrible”相似的词时，会得到不同的结果：

print(similar('terrible'))
[('terrible', -0.0),
 ('dull', -0.760788602671491),
 ('lacks', -0.76706470275372),
 ('boring', -0.7682894961694),
 ('disappointing', -0.768657),
 ('annoying', -0.78786389931),
 ('poor', -0.825784172378292),
 ('horrible', -0.83154121717),
 ('laughable', -0.8340279599),
 ('badly', -0.84165373783678)]

print(similar('terrible'))
[('terrible', -0.0),
 ('horrible', -2.79600898781),
 ('brilliant', -3.333617