【doc2vec】学习笔记:From word2vec to doc2vec: an approach driven by Chinese restaurant process

本文基于googleword2vec,提出一种利用Chineserestaurantprocess过程对文章进行向量化的创新方法。通过聚类文章中的词语并选取代表性结果,最终形成代表文章的实属向量。该方法在处理文本语义信息方面展现出一定的优势。

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主要内容:
在google word2vec的基础上,考虑文章(document)的向量化方法,借鉴了随机过程中的Chinese restaurant process过程。


Chinese restaurant process过程:
基本上的过程就是,餐馆中有无限多个桌子,每个桌子可以坐无限多个人。当第一位顾客过来的时候,直接开辟一张桌子坐下;当第n+1位顾客过来的时候,他有n/(n+1)的概率坐到前面n个人已经占据的桌子上,也有1/(n+1)的概率开辟一张新的桌子独自坐下。细节可以参考wiki上的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Chinese_restaurant_process)

作者主要想法:
1. google word2vec能够把词语表示成为实属向量,如何表示由词语组成的文章?一个最简单的方法就是把文章中所有词语的实属向量的每个维度的值相加,形成新的向量。(也有方法是求平均、或者是求加权平均)。不过这样做恐怕会损失文章的语义信息。
2. 作者的想法是,将文章中的词语聚类,挑选具有代表性的一个词语聚类结果,来表示文章(的主要语义内容),并用这个聚类结果中的词语向量,进行相加,最终获得代表文章的实属向量。
3. 聚类方法有很多,kmean、层次聚类、等等。不过,这些方法依赖于词语向量之间的“几何距离”,如:欧氏距离。google word2vec的结果,计算cosine的效果比较好,在几何距离的度量上,效果还有待验证。所以上述方法有风险。
4. 作者最终利用Chinese restaurant process这个随机过程做词语聚类——按需求对原始随机过程做了一定的变形

作者的实际做法:
step1:当遇见文章第一个词语的时候,以这个词语创建一个cluster,并记住该词语对应的实属向量(实际记住的应该是该cluster中所有词语的实属向量在各个维度上的和——如果把这个cluster看成一篇doc的话,就是该doc的表示方式)
step2:当第n+1个词语过来的时候,假设此时之前的n个词语聚类成为C个类别,则计算当前词语和这C个词语类别的cosine距离(如step1所述:每个词语类别的代表向量是该类别中所有词语的向量的求和),并记住最相似的那个类别C_i,以及对应的相似度值Sim_i。此时,有两种不同的作法:
step3-1:以1/(n+1)的概率创建一个新的词语cluster,或者,将这第n+1个词语归并到类别C_i中去,并更新类别Ci的表示向量。
这种做法,更容易形成更多的类别,且每个类别中的词语并不太多。作者最终没有采用这种方法,而是采用了下面这种更复杂的作法。
step3-2:判断是否 Sim_i > 1/(n+1),如果是,则第n+1个词语归并到类别C_i中去,并更新类别Ci的表示向量;否则,以1/(n+1)的概率创建一个新的词语cluster,以n/(n+1)的概率将第n+1个词语仍旧归并到类别C_i中去。
这种做法,作者评价,会产生较少的类别,且每个类别中的词语比较多,这是作者最终采用的方法。

如何选择cluster作为doc的代表cluster?
在文章中,作者是靠肉眼看的——汗!不过作者也提供了一些思路,来作自动选择:
1. idf:cluster中词语的idf越大,说明该类别中的词语和文章关联越大。
2. pos:......
3. 用同样的方法生成doc中每个类别的表示向量、以及title的表示向量,计算cluster和title的关联,关联越大越能够代表文章


附:《From word2vec to doc2vec: an approach driven by Chinese restaurant process》的文章链接:http://eng.kifi.com/from-word2vec-to-doc2vec-an-approach-driven-by-chinese-restaurant-process/


如转载请注明出处:http://blog.youkuaiyun.com/xceman1997/article/details/46277129


完。

<think>嗯,用户的问题是关于在HFSS中仿真线圈电感并提取S参数S12。首先,我需要回忆HFSS的基本操作流程。用户提到的是线圈电感,这通常属于三维电磁场仿真,所以HFSS的流程应该是适用的。 首先,用户需要建立线圈模型。这里要考虑线圈的几何参数,比如内径、匝数、线径等。在HFSS中,用户可能需要使用螺旋建模工具,或者通过绘制多个圆环并连接端口。这一步的关键是准确还原线圈的实际结构,特别是如果线圈有复杂的形状,比如多层或不同匝间距的情况。 接下来是材料设置。铜是常见的导体,但用户可能需要设置导体的电导率,或者考虑趋肤效应的影响。绝缘材料如空气或基板材料也需要正确分配,尤其是如果线圈周围有其他介质的话。这里可能需要提醒用户注意材料属性的准确性,因为这会直接影响电感和谐振频率的结果。 边界条件和激励端口的设置是关键步骤。辐射边界通常用于开放空间仿真,而集总端口则适用于线圈的两个端点。端口的大小和位置会影响S参数的计算,特别是对于S12(传输系数)。用户需要确保端口与线圈正确连接,并且积分线设置合理,以准确捕捉电磁场分布。 求解器设置方面,扫频范围必须覆盖线圈的工作频率,尤其是谐振点附近。自适应网格划分的收敛标准要足够严格,以保证结果精度。这里可能需要建议用户先进行收敛性测试,避免网格过粗导致结果不准确。 仿真完成后,提取电感值可以通过场计算器或Q3D插件,但用户更关心的是S12参数。在结果部分,用户需要创建S参数的报告,并特别勾选S12。对数坐标显示可能更利于观察谐振点,而史密斯圆图则有助于分析阻抗匹配情况。 用户可能遇到的问题包括端口设置错误导致S12异常,或者网格不够密导致结果偏差。建议用户检查端口连接和积分线方向,必要时手动加密局部网格。此外,如果仿真时间过长,可以先用粗网格快速扫频定位谐振区,再细化分析。 相关问题部分需要考虑用户可能的后续需求,比如如何优化线圈设计、处理多线圈耦合,或者分析结果中的谐振频率偏移。这些扩展问题能帮助用户深入理解仿真结果的实际应用。</think>以下是在HFSS中仿真线圈电感并提取S参数S12的详细步骤: --- ### **1. 创建线圈模型** * **几何建模** 使用`Draw > Helix`或手动绘制多匝线圈(推荐参数化建模): ```matlab % 示例参数 内径 = 5mm, 匝间距 = 2mm, 匝数 = 8, 线径 = 1mm ``` * 通过`Sweep along vector`生成螺旋结构 * 使用`Unite`合并所有线段形成完整线圈 * **材料分配** - 导体:`copper`(电导率5.8e7 S/m) - 绝缘介质:`air`或指定基板材料(如FR4_epoxy) --- ### **2. 设置边界条件与激励** * **边界条件** - 空气域边界:`Radiation`(开放边界) - 对称面(若适用):`Perfect H/E` * **端口激励** 1. 在线圈两端创建**矩形Port**(尺寸需覆盖线径) $$ \text{Port尺寸} \geq 3\times\text{线径} $$ 2. 设置端口类型:`Lumped Port` 3. 指定积分线方向(沿线圈轴向) --- ### **3. 求解设置** ```python # 求解器配置 求解类型 = Driven Modal 扫频范围 = 1MHz - 100MHz (覆盖线圈谐振频段) 自适应网格:最大迭代6次,收敛误差1% 扫频类型 = Fast (插值扫频) ``` --- ### **4. 后处理提取结果** * **S参数提取** 1. 右键`Results > Create Modal Solution Data Report` 2. 选择`Rectangular Plot` 3. 在`Families`选项卡勾选: - X轴:`Freq` - Y轴:`S(1,2)`(即端口1到端口2的传输系数) 4. 勾选`dB`单位显示对数幅值 * **电感值计算** 通过S参数导出阻抗再计算电感: $$ Z_{in} = Z_0 \frac{1 + S_{11}}{1 - S_{11}} \quad \xrightarrow{\text{虚部}} \quad L = \frac{\text{Im}(Z_{in})}{2\pi f} $$ 或使用场计算器直接积分磁能: $$ L = \frac{2}{I^2} \int_V \vec{B} \cdot \vec{H} dV $$ --- ### **5. 关键验证点** 1. **收敛性检查**:确保自适应网格残差<设定阈值 2. **端口模式**:确认端口仅存在TEM模(检查模式场分布) 3. **能量守恒**:验证$\sum |S_{i1}|^2 + \sum |S_{j1}|^2 \approx 1$ 4. **谐振点定位**:在$|S_{11}|$最小值频率处提取电感最准确 > 📌 **操作提示**:右键点击S12曲线 → `Export to CSV`可导出数据到外部处理[^2]。 --- ### **典型问题排查** | 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 | |---------|--------|---------| | S12曲线平坦 | 端口耦合不足 | 增大端口尺寸,检查物理连接 | | 高频振荡 | 网格过粗 | 手动加密线圈表面网格 | | 电感值偏差>10% | 未考虑寄生电容 | 扩展扫频范围,添加介质损耗 | ---
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