24、自然语言处理中的词向量与循环神经网络

自然语言处理中的词向量与循环神经网络

1. 主题计数与词向量简介

在自然语言处理中，我们常常会对文本进行主题分析。例如，当我们有如下代码：

if count > 0:
    print(topic_names[topic], count)
print()

它可能会给出如下输出：

['Hadoop', 'Big Data', 'HBase', 'Java', 'Spark', 'Storm', 'Cassandra']
Big Data and programming languages 4 databases 3
['NoSQL', 'MongoDB', 'Cassandra', 'HBase', 'Postgres']
databases 5
['Python', 'scikit-learn', 'scipy', 'numpy', 'statsmodels', 'pandas']
Python and statistics 5 machine learning 1

从这些输出中我们可以推测，可能需要更多的主题来准确描述文本，但很可能我们没有足够的数据来成功学习这些主题。

近年来，自然语言处理的许多进展都涉及深度学习。其中一个重要的创新是将单词表示为低维向量，即词向量。这些词向量具有很多良好的性质：
- 相似性 ：相似的单词往往具有相似的向量。例如，“big”和“large”的词向量通常非常接近，这使得