Word2Vec学习笔记1 初步梳理

最新推荐文章于 2024-08-28 02:26:45 发布
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分类专栏： 自然语言处理 文章标签： NLP word2vec 数据挖掘 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012535605/article/details/77529286

来源：http://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/37969519此博客叙述和推导较详细，

计算机能识别二进制数据，当原始数据是文本应该怎么办？

首先需要把文本数据转为化计算机能够识别的数据，接下来为介绍一种常用文本转化为词向量的方法word2vec

在学习word2vec之前需要学习如下知识

1. sigmoid函数

 

2. 逻辑回归

3. Bayes公式

4. Huffman编码和Huffman树

 

        构造Huffman树即最优二叉树，word2vec也用到Huffman树，他把训练语料的词当做叶子结点，

其在预料中出现的次数当做权值，通过构造Huffman树来对每一个词进行Huffman编码，huffman

编码约定词频较大的左孩子节点为1，词频较小的右孩子节点为0

 

5.统计语言模型

 

统计语言模型是用来计算一个句子概率的概率模型

6.n-gram模型

7.CBoW模型

CBow模型是在一直到当前词yj的上下文X1k、X2k、、Xck预测yj

8.Skip-Gram模型

在已知当前此Xk的前提下预测上下文y1j、y2j、、、ycj

9.Negative sampling

思想每次把N个不相近的词分散开，使相近的词出现位置较靠近

10.Hierachy softmax

利用huffman树带权路径值计算每个叶子节点的概率

 

Word2vec简单整理
xbmatrix的博客
03-28 1万+
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22477976 http://yobobobo001.github.io/2016/05/26/%E6%88%91%E6%89%80%E7%90%86%E8%A7%A3%E7%9A%84word2vec/ http://x-algo.cn/index.php/2016/03/12/281/#i https://www.zh
word2vec你可能不知道的秘密
xiaojiayudst的博客
11-30 1861
这里并不是介绍word2vec的原理，因为原理介绍方面的资料网上多的是：推荐两个有价值的 http://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf http://www.cnblogs.com/peghoty/p/385783...
数据挖掘思维和实战23 word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王
fegus的博客
10-09 383
看完了代码部分，这节课又将告一段落了。这是我们关于自然语言处理的第二节课程，当然这两节课程只是介绍了自然语言处理浩如烟海的知识中很小的一部分，但是我希望通过这两小节课程的学习，你能够对自然语言处理有一个初步的了解。在这节课里面，我们介绍了 Word2Vec 算法，从原来的 OneHot 编码讲起，到 Word2Vec 的基本原理以及 Word2Vec 的两种工作模式。不过，这里所介绍的都是最浅显的部分，关于 Word2Vec 算法还有很多的细节我们没有涉及。
使用word2vec工具对指定数据集聚类
weixin_41021342的博客
09-19 3562
参考博客https://blog.youkuaiyun.com/accumulate_zhang/article/details/52662144   一.数据准备阶段      采用2018年蚂蚁金服举办的竞赛“金融大脑”初赛的数据集，约10万条。（其实可以使用自定义的数据集，这里仅仅是用来做实验）。进行数据清洗：过滤字母，数字和标点符号。使用结巴分词，效果如下图所示： 代码如下所示：环境pyt...
数据挖掘思维和实战17 实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市
fegus的博客
10-08 798
在这一节实践课程中，我着重介绍了整个模型训练环节的代码，其中主要写了两段代码，分别训练了 Word2Vec 模型和 K-means 模型。除了数据部分，这些代码几乎可以复制即运行。到这一课时，关于聚类问题的内容就告一段落了，在数据缺少标注的时候，聚类算法是十分常用的，它可以帮助我们了解数据情况。当然，聚类方法也存在一些局限，还需要在日常的工作中多加练习，不断积累自己的经验。
深度学习笔记：word2vec与CNN文本分类详解
该文件似乎是关于深度学习技术的详细学习笔记，主要聚焦于深度学习的参数初始化方法、word2vec模型、使用sigmoid函数的神经网络以及卷积神经网络（CNN）在自然语言处理（NLP）中的应用。以下将详细梳理各个知识点。 ...
Python自然语言处理—词嵌入 word2vec
m0_38126215的博客
12-13 2964
Python自然语言处理这本书后几章感觉更偏向一些文法知识，我简单读了一下放弃了。现在开始学 https://github.com/yandexdataschool/nlp_course，本章将介绍第一周的内容——词嵌入。 一 Word Embedding 词如何转为向量呢？最简单的方法就是维护一个长的词典，使用one-hot来表示一个词,吃饭 [0,0,0,0,1,...,0,0,0]。基...
[书蕴笔记-3]使用中文维基百科语料库的word2vec模型计算书籍距离
Core00077的博客
02-03 4623
使用中文维基百科语料库的word2vec模型计算书籍距离 前言 瞎吹水 晚上胃疼的难受，也不知道为什么，疼到炸裂……（大概是某个人的锅？应该是吃杂了==） 在床上折腾了会儿才好。 日常吹水结束 最后补充一句…… 失恋后的过渡期要结束了，我要迎来自己的大学巅峰。 以为我能昨天晚上写完博客的，结果啥都没写== 那就多说两句： 有些小智障……真的要抓紧时间学习了阿。 然
【大模型学习】Transformer（学习笔记）
Glass_Gun的博客
05-01 1033
Word2Vec是一种用于将词语映射到连续向量空间的技术，它是由Google的Tomas Mikolov等人开发的。Word2Vec模型通过学习大量文本数据中的词语上下文信息，将每个词语表示为高维空间中的向量。在这个向量空间中，具有相似语境的词语通常被映射到彼此附近的位置，从而使得词语之间的语义关系得以保留。Word2Vec有两种主要的模型结构：连续词袋模型（）和模型。CBOW模型试图根据上下文词语预测目标词语，而Skip-gram模型则相反，它试图根据目标词语预测上下文词语。
深度学习笔记（1）机器学习与深度学习基础
最新发布
hanliu2003的博客
08-28 1242
一些深度学习的简单概念和Transformer的学习。
使用 word2vec 工具对医学文献进行数据挖掘
起个名字真难的博客
05-29 3531
使用 word2vec 工具对医学文献进行数据挖掘实验目的实验原理MEDLINE/PubMEDword2vecsynonyms实验环境实验内容下载数据集对数据进行预处理进行 Word2vec 的训练训练结果实验后续与synonyms对比词云图总结 实验目的 能够使用 Python 等编程语言对 MEDLINE/PubMed 医学文献数据集进行数据分析和数据处理，掌握 word2vec 工具的使用，了解算法的原理，能够使用词向量做医学名词语义挖掘的基本实验。 实验原理 MEDLINE/PubMED 医学文献
word2vec笔记
zhangweijiqn的专栏
11-18 3527
word2vec原始版本应用可以参考博文：http://blog.youkuaiyun.com/jj12345jj198999/article/details/11069485 在linux上安装使用的步骤大概是：下载源码，make，执行如下命令进行训练： ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -
欢迎使用优快云-markdown编辑器
villanyx的博客
11-01 261
签：Reference：http://licstar.net/archives/328 （比较综合的词向量研究现状分析）起源：One-hot Representation、PCA序：为什么NLP在模式识别里面比较难？Licstar的文章开头这么提到：语言（词、句子、篇章等）属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体，而语音和图像属于较为底层的原始输入信号。语音、图像数据表达不需要特殊的编码，而且有天生
android安卓Jni编译提示fatal error: vector: No such file or directory
brook0344的专栏
06-14 7558
在Application.mk里加上下面这句就能解决： APP_STL := gnustl_static
情感分析的新方法
MemRay
10-19 1万+
转载自：http://datartisan.com/article/detail/48.html        情感分析是一种常见的自然语言处理（NLP）方法的应用，特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中。通过这种方式，情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。尽管情绪在很大程度上是主观的，但是情感量化分析已经有很多有用的实践，比如企业分析消费者对产品的反馈信息，或
[NLP]word2vec原理
doufuxixi的博客
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Hierarchical SoftmaxCbow:    原理：用中心词作为预测的值（输出），输出可看做一个点，和其他点（词语）做区分，共同构成了一个霍夫曼树，要求Xw经过层次softmax函数，达到输出预测值概率最大。    用周围的词做输入，通过查表的形式，将原输入的one-hot编码形式转换为词向量形式，词向量表初始化时为随机值。然后简单相加，得到Xw    霍夫曼树建立，先将所有词按频率排...
word2vec的详细实例介绍（包含jieba分词提供的语料）
dongyang_zhao的博客
12-03 1万+
重要参考博客：http://blog.youkuaiyun.com/Eastmount/article/details/50700528 1、下载地址及安装 官网C语言下载地址：http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 1) 半自动安装：先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 `sudo
Word2vec代码实现
一个小白
10-31 1万+
Word2vec纯python代码实现 1. 什么是 Word2vec? 在聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。NLP 里面，最细粒度的是 词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。 举个简单例子，判断一个词的词性，是动词还是名词。用机器学习的思路，我们有一系列样本(x,y)，这里 x 是词语，y 是它们的词...
ImportError: libcusolver.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory
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word2vec参数学习详解
这篇文档深入解析了word2vec模型的参数学习过程，包括原始的连续词袋（CBOW）模型和跳过 gram（SG）模型，以及优化技术如层次 Softmax 和负采样。此外，还提供了梯度方程的直观解释和数学推导，适合对神经网络不熟悉...
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