Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality

最新推荐文章于 2024-07-12 13:22:14 发布
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Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality

Distributed Representation of Words and Phrases and their Compositionality
huhu0769的博客
07-24 1104
Abstract Skip-gram模型是一个学习高质量的词分布向量表示的方法，这个向量可以捕获许多细微的语法和语义关系。在本文将提出一些策略用来提高训练的词向量的质量和提高训练速度。 提出对高频词语进行下采样，加速训练过程和提高词向量质量（特别出现频率低的词） 通过负采样替代层次softmax（能够提高高频率词汇的词向量质量） 提出一个简单的从文本中发现短语，从而学习出短语向量的方法 ...
Distributed Representations of Words and Phrasesand their Compositionality
xuanshuang的博客
01-13 579
摘要 首先表明continuous Skip-gram 模型学习到的distributed vector representations 可以捕获到语法和语义关系。对高频词的下采样有助于提升训练速度，且可以learn more regular word representations。用negative sampling来代替hierarchical softmax 。 word representations无法区别词序，也无法表示短语。文中举例，“Air Canada”（加拿大航空公司）的含义是..
Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality--翻译
CDUTCo的博客
04-03 624
词和短语的分布表示及其构成 原作者：Tomas Mikolov等 #摘要 最近引入的连续Skip-gram模型是学习高质量分布向量表示的有效方法，分布向量表示可以捕获大量精确的句法和语义关系。在本文中，我们提出了几个扩展，提高了向量的质量和训练速度。通过对频繁的单词进行二次抽样，我们获得了显着的加速，同时还学习了更多的常规单词表示。我们还提出了一个分层soft max的简单替代方案，称为负采...
【论文阅读报告】Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionalit
weixin_43578660的博客
06-18 1093
主要内容 本篇论文的主要内容为对skip-gram模型的优化扩展，主要内容包括以下三点 对高频词重采样 negative sampling（负采样） 从基于单词的模型扩展到基于短语的模型 高频词重采样 在语料库非常大的时候，一些高频词很容易出现上百万甚至上亿次，然而这些高频词能提供的信息一般都比那些低频次要来的少。所以为了平衡高频词和低频词的样本数量，本文提出了二次采样的方法，在二次采样中，每个词语都有一定几率会被丢弃，概率计算公式如下：P(wi)=1−tf(wi) P(w_i) = 1 - \sqr
Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality.zip
03-12
“Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality”这个主题主要探讨的是如何通过神经网络模型生成词和短语的分布式表示，以及这些表示如何具有组合性，即如何通过基本单位（单词）...
Word2Vec 与《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》学习笔记
scanf_yourname的博客
07-04 3245
什么是Word2Vec 目录 词嵌入(word embedding) 词嵌入的特点 嵌入矩阵 Skip−gramSkip-gramSkip−gram模型 分层SoftmaxSoftmaxSoftmax (HierarchicalSoftmax)(Hierarchical Softmax)(HierarchicalSoftmax) 负采样 词嵌入(word embedding) ...
[论文笔记] [2013] [NIPS] Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
Alexzhuan
07-02 521
这篇论文的作者 Mikolov 基于他前面的工作——skip-gram model学习 word embedding，提出了几个提高词向量性能和训练速度的技巧，以及如何学习短语的表示。 这篇论文的主要贡献为： 利用 subsampling 加速训练和提高词向量的质量； 对 Noise Contrastive Estimation（NCE）做了一些简化，提出了 Negative sampling 来优化模型训练速度； 尝试学习短语的表示。 The Skip-gram Model Mikolov 之前的工作
distributed representations of words and phrases and their compositionality
03-16
分布式表示是指将单词和短语表示为向量，使得它们的含义可以通过向量之间的相似性来捕捉。这种表示方法可以通过神经网络等机器学习技术来学习。组合性是指短语的含义可以通过其组成部分的含义来推导出来。...
(29)[NIPs13] Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
gdtop的个人笔记
03-31 1545
计划完成深度学习入门的126篇论文第二十九篇，Google的Jeffrey Dean、Greg Corrado、Tomas Mikolov及Ilya Sutskeve发表的word2vec论文，引用高达12000次，同时也是CS224nLecture1的推荐readings。 ABSTRACT&INTRODUCTION 摘要 最近引入的Skip-gram模型是一种高效的学习高质量分布...
论文笔记之Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
Ton的博客
02-28 3940
这篇文章是用于解决skip-gram和CBOW两种模型在计算softmax时因为语料库V太大导致计算复杂度偏高的问题。论文作者提出了层次softmax以及负采样的方式去解决(负采样会比层次softmax用的更多些)。 参考： ①B站视频 ②论文 Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality1 Hierarchical Softmax1.1 Skip-gram HS构建1.2 CBOW HS的构建2 Ne
Distributed representations of words and phrases and their compositionality
snow
12-09 947
Distributed representations of words and phrases and their compositionality 基本信息 @inproceedings{mikolov2013distributed, title={Distributed representations of words and phrases and their compositionali...
【笔记】Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
qq_39721540的博客
01-19 485
Abstract 最近引入的连续Skip-gram模型是学习高质量distributed vector representations(分布向量表示)的有效方法，distributed vector representations可以捕获大量精确的句法和语义关系。在本文中，我们提出了几个扩展，提高了向量的质量和训练速度。通过对frequent words进行二次抽样，我们获得了显着的加速，同时还...
Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 论文简解
qq_41978896的博客
10-12 653
Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 论文简解摘要1.介绍2. Skip-gram 模型2.1 Hierarchical Softmax2.2 Negative Sampling2.3 Subsampling of Frequent Words3. 测试结果4. 总结 摘要 该文章的主要研究工作是在Skip-gram模型的基础上提出了几种模型的改进方法，可以提升原始Skip-gram模型的训练速
Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality论文笔记解读
最新发布
m0_52775136的博客
07-12 332
连续Skip - gram模型，不涉及密集矩阵乘法，是一种高效的学习高质量分布式向量表示的方法，它能捕获大量精确的句法和语义单词关系。解决罕见词和频繁词之间的不平衡，我们采用了一种简单的子抽样方法：将训练集中的每个单词wi丢弃，由公式计算概率。负抽样和NCE的主要区别在于，NCE既需要样本，也需要噪声分布的数值概率，而负抽样只使用样本。频繁的单词(例如In、the和a)提供的信息价值比罕见的词少。分层softmax的一个简单的替代方法——负采样。解决罕见词和频繁词之间的不平衡——子抽样方法。
读论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》
知行_那片天
08-24 3967
这篇论文是对《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》的补充，介绍了使用Skip-gram模型和Hierarchical Softmax训练模式的训练方法。并补充了Negative Sampling的训练模式替代Negative Sampling，获得更快的训练效果。
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