17、理解语言的神经网络：从影评预测到语义学习

理解语言的神经网络：从影评预测到语义学习

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。本文将深入探讨如何利用神经网络来理解语言，特别是在影评情感分析和填空任务中的应用。

1. 捕获输入数据中的单词相关性

在处理文本数据时，我们常常需要将文本转换为计算机能够理解的数值形式。其中，词袋模型（Bag of words）是一种简单而有效的方法。给定影评的词汇表，我们可以通过观察词汇与评分之间的相关性，来预测影评的情感倾向。

具体操作步骤如下：
- 创建输入矩阵 ：为每个影评创建一个向量，每个向量的维度等于词汇表的大小。如果影评中包含某个单词，则在对应位置标记为 1，否则为 0。这种存储形式称为独热编码（one-hot encoding），是编码二进制数据的常见格式。
- 示例代码 ：

import numpy as np
onehots = {}
onehots['cat'] = np.array([1,0,0,0])
onehots['the'] = np.array([0,1,0,0])
onehots['dog'] = np.array([0,0,1,0])
onehots['sat'] = np.array([0,0,0,1])
sentence = ['the','cat','sat']
x = onehots[sentence[0]] + onehots[sentence[1]] + onehots[sentence[2]]
print("Sent Encoding:" + st