【NLP】word2vec中skip-gram算法细节

最新推荐文章于 2025-02-27 17:01:18 发布
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本文探讨了在softmax函数中解决正负样本不平衡问题的方法——负采样。通过使用特定的概率分布而非简单的均匀分布来选取负样本，提高了计算效率，并在实践中取得了良好的效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 负采样（降采样）

在softmax中，正负样本严重失调，鉴于此，提出负采样方法，提高计算速度。


负采样时，不是采用均匀分布，而是用3/4的形式采用。这是方式没有理论支撑，但实践中效果不错。

一文弄懂Word2Vec之skip-gram（含详细代码）
Python，数据分析，机器学习，深度学习
12-06 1万+
目录 前言 一、什么是Skip-gram算法 二、目标是什么 三、定义表示法 3.1 one-hot向量 3.2 词向量（word vector） 3.3 单词矩阵 3.4 单词相似度 3.5 softmax函数 3.6算法过程 3.7 求softmax 四、skipgram代码实现 4.1 如何把词转换为向量 4.2 CBOW和Skip-gram的算法实现 Skip-gram的理想实现 Skip-gram的实际实现 4.3 使用Pytorch实现Skip-gram .
自然语言处理之语言模型：Word2Vec：Word2Vec之Skip-Gram模型详解
最新发布
zhubeibei168的博客
06-09 749
语言模型是NLP中用于预测给定序列中下一个词的概率的模型。它在许多NLP任务中都扮演着重要角色，如机器翻译、语音识别、文本生成等。语言模型可以基于统计或基于神经网络，其中基于神经网络的语言模型（如RNN、LSTM、GRU和Transformer）在近年来取得了显著的成果。在深入探讨Skip-Gram模型之前，我们先简要回顾一下CBOW(Continuous Bag of Words)模型。CBOW模型的目标是通过上下文词预测中心词。
一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型
09-26
一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型
NLP之---word2vec算法skip-gram原理详解
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Ricky
05-19 5万+
1.词嵌入（word2vec） 自然语言是一套用来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。顾名思义，词向量是用来表示词的向量，也可被认为是词的特征向量或表征。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（word embedding）。近年来，词嵌入已逐渐成为自然语言处理的基础知识。 2.为何不采用one-hot向量 【如何使用one-hot】 假设词典中不同词的数量（词典大小）为NNN...
skip-gram负采样算法流程
Mr番茄蛋的博客
12-27 1032
skip-gram负采样算法流程 a) for  i=1  to  2c:for \; i =1 \; to \; 2c:fori=1to2c: \qquadi) e=0e=0e=0 \qquadii) for  j=0  to&ThickSpace...
【Word2Vec】Skip-gram 的直观理解（深入浅出）
qq_51600482的博客
02-27 829
Skip-gram的直观理解
NLP笔记之word2vec算法（1）--Skip-gram算法原理+数学推导
张小彬
02-07 8059
word2vec中提出了两种模型来进行word embedding，分别是Skip-gram 和 CBOW（continuous bag of words），这两种模型的概念在Word2vec之前就已经提出来了。 下面先对两种模型做个简要的介绍： Skip-gram ： 给定中心词，预测窗口内的上下文的词 CBOW ： 给定窗口内的上下文的词， 预测中心词 可以看出两种模型属于相反的一个关系，下面分别对两种模型进行相应的介绍。
【自然语言处理（NLP）】Word2Vec 训练与应用（Skip-Gram模型）
01-31
在自然语言处理（NLP）领域，Word2Vec模型是一种广泛使用的词嵌入技术，它能够将词汇表中的单词转换为稠密的向量形式，使得机器能够理解和处理语言数据。Word2Vec模型包含两种主要的训练方式：CBOW（Continuous Bag-...
Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model · Chris McCormick.pdf
02-03
Skip-Gram模型是Word2Vec算法中的两种主要模型之一（另一种为CBOW模型），其目标是从给定的目标词预测上下文词。本文将重点介绍Skip-Gram模型的基本结构、训练过程以及如何从中提取词向量。 #### Word2Vec简介 ...
Word2Vec------skip-gram、CBOW、负采样、的一些理解
qq_42907828的博客
05-26 592
1.Window based Co-occurrence Matrix 简单来说就是统计语料库中，在确定window长度的情况下，统计word的出现频率，基于词频得到关联矩阵，例如： 然后，利用SVD奇异值分解，变成K维，每一row就刚好是每个词word embedding的大小。但是这种方法有很多缺点，纬度高、矩阵稀疏、cost较大等。 2. continuous bag-of-words (...
用python实现skip-gram算法：AAAI-14 accepted papers（NLP）分类任务
01-19
用python动手简易复现了下word2vec中的skip-gram方法，并将嵌入的特征向量与TF-IDF特征和gensim提供的word2vec方法进行了简易对比。 具体内容可参考个人博客。
Skip-Gram模型目标函数详细推导
简单随风的博客
03-02 7113
我们拿这句话进行举例: I like playing football. 那我们需要做的就是，当拿到某个单词时，推导出它的前一个单词和后一个单词。 like -> I, playing P(I|like),P(playing|like) playing -> like, football P(like|playing),P(football|playing) foo...
NLP 笔记：Skip-gram
qq_40206371的博客
07-05 1万+
1 skip-gram举例 假设在我们的文本序列中有5个词，[“the”，“man”，“loves”，“his”，“son”]。 假设我们的窗口大小skip-window=2，中心词为“loves”，那么上下文的词即为：“the”、“man”、“his”、“son”。这里的上下文词又被称作“背景词”，对应的窗口称作“背景窗口”。 跳字模型能帮我们做的就是，通过中心词“loves”，生成与它距离不超过2的背景词“the”、“man”、“his”、“son”的条件概率，用公式表示即： ......
自然语言处理学习过程打卡1
qq_45400164的博客
01-12 379
参考资料： https://www.leiphone.com/news/201706/PamWKpfRFEI42McI.html https://www.leiphone.com/news/201706/eV8j3Nu8SMqGBnQB.html https://www.leiphone.com/news/201706/QprrvzsrZCl4S2lw.html Word2Vec详解 Word2V...
word2vec之skip-gram算法原理
cuixuange的博客
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skip-gram算法原理 1.input,output,target input的某个单词的one-hot编码（11000 词汇量的总数目） output其他所有单词的概率（softmax 输出也是11000） target是相近单词的one-hot形式 2.Loss target和output的矩阵的交叉熵最小 or 平方差最小 3.NNet 3.1 隐层 300个神经元,需要训练的权重矩阵...
词向量技术 | SkipGram词向量模型的训练以及词的余弦相似度计算
ttrr27的博客
10-12 4219
Hi，大家好，我是半亩花海。词向量是表示自然语言里单词的一种方法，词向量技术在自然语言处理中也有着举足轻重的作用，通过这种方法，实现把自然语言计算转换为向量计算。
深度学习 Skip-Gram模型
huang.xiao的专栏
08-05 2977
Skip-Gram 模型 什么是skip-gram模型 Word2Vec模型中,主要有Skip-Gram和CBOW两种模型,从直观上理解,Skip-Gram是给定input word来预测上下文.而CBOW是给定上下文,来预测input word. Skip-Gram模型的基础形式非常简单，为了更清楚地解释模型，我们先从最一般的基础模型来看Word2Vec（下文中所有的Word2Ve...
（二）通俗易懂理解——Skip-gram和CBOW算法原理
qq_36696494的博客
04-04 3094
什么是Word2Vec和Embeddings？ Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。那么它是如何帮助我们做自然语言处理呢？Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维...
Tensorflow学习笔记（五）——结构化模型及Skip-gram模型的实现
小白的笔记本
02-22 4257
主要讲解如何结构化我们的Tensorflow代码以及用Tensorflow实现Skip-gram模型的代码。
使用Python实现Word2Vec的Skip-Gram模型
标题中提到的知识点为“用python实现skip-gram算法”以及“AAAI-14 accepted papers（NLP）分类任务”，这部分内容主要涉及自然语言处理（NLP）领域中的词向量表示学习，特别是skip-gram模型。Skip-gram是一种神经...
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