一、为什么要做词嵌入1、假设：在文本任务中，vocabulary_size = 10000，则，如果将word用one-hot表示的话，word向量维度将高达10000，这种高维表示将降低模型性能（如：RNN模型）。而利用“词嵌入向量”可以有效降低“词向量维度”。 2、one-hot表示法，平均化了vocabulary_set中的所有单词，无法显示word之间的相关关系。利用“词嵌入”能够挖掘更多
本节课程主要讲解的是词向量和Elmo。核心是Elmo，词向量是基础知识点。Elmo 是2018年提出的论文 《Deep contextualized word representtations》,在这篇论文中提出了很重要的思想Elmo，Elmo 是一种基于特征的语言模型，用预训练的语言模型，生成更好的特征。Elmo是一种新型深度语境化词表征，可对词进行复杂特征(如句法和语义)和词在语言语境中的变化
关键字： 文档 句子 词语 单词 上下文单词 上下文窗口 向量 相似性 类比性 欧几距离 余弦距离 余弦相似度 相似度
在前几讲的笔记中，我们学习了 RNN 的基本网络结构以及一些 RNN 的变种网络，比如说 GRU 单元和 LSTM 单元等等。从本节开始，笔者将继续学习如何将以上这些知识应用在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）上。正如 CNN 在计算机视觉领域中应用一样，基于深度学习的自然语言处理对应的正是
李沐 动手学深度学习 学习笔记 词向量是⽤于表⽰单词意义的向量，并且还可以被认为是单词的特征向量或表⽰。将单词映射到实向量的技术称为词嵌⼊。近年来，词嵌⼊逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。 虽然独热向量很容易构建，但它们通常不是⼀个好的选择。⼀个主要原因是独热向量不能准确表达不同词之间的相似度，⽐如我们经常使⽤的“余弦相似度”。
任意两个不同词的独热向量之间的余弦相似度为0，所以
1. 什么是词嵌入(Word Embedding) 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。 在NLP(自然语言处理)领域，文本表示是第一步，也是很重要的一步，通俗来说就是把人类
词嵌入 word embeddingembedding 嵌入embedding: 嵌入, 在数学上表示一个映射f:x->y, 是将x所在的空间映射到y所在空间上去，并且在x空间中每一个x有y空间中唯一的y与其对应。 嵌入，也就是把x在y空间中找到一个位置嵌入，一个x嵌入为一个唯一的y。word embedding 词嵌入也就是把当前预料文本库中每一个词语都嵌入到一个向量空间当中，并且每一个词
自然语言处理与词嵌入1. 词汇表征2. 使用词嵌入3. 词嵌入的特性4. 嵌入矩阵5. 学习词嵌入6. Word2Vec7. 负采样8. GloVe 词向量9. 情感分类10. 词嵌入除偏 1. 词汇表征词嵌入（word embeddings）是一种将文本中的词转换成数字向量的方法，这样就可以使用标准机器学习算法来对它们进行分析，并让算法自动的理解一些类似的词，比如 男人对女人，国王对王后词嵌入
词嵌入要解决什么问题在自然语言系统中，词被看作最为基本的单元，如何将词进行向量化表示是一个很基本的问题，词嵌入（word embedding）就是把词映射为低维实数域向量的技术。下面先介绍几种词的离散表示技术，然后总结其缺点，最后介绍词的分布式表示及其代表技术（word2vec）。词的离散表示One-hot表示根据语料构造一个大小为V的词汇表，并为每一个词分配一个id。每个词都可以表示为一个V维向
1、Embedding函数从前面的定义，我们期望在隐层中找到一个/组嵌入函数W（这里采用lookup table的方式），使得![][3]具体的，假设指定固定的向量维度，W("篮球")=(0.2, -0.4, 0.7, ...),W("苹果")=(0.0, 0.6, -0.1, ...)，W初始化时可以赋值给每个维度一个随机数，并通过与output层连接建立学习模型/任务后得到有意义的向量。..
原创
2022-09-09 00:26:49
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在自然语言系统值，单词是基本单位，词向量是用于表示单词的特征向量。将单词映射到实数向量的技术称为单词嵌入。用于表示单词之前使用过one-hot作为处理，但是one-hot有一个缺点就是无法用于体现单词之间的关系。通常使用两个词向量的余弦距离来表示其相似度，使用one-hot表示的词向量之间的预先相似度都为0，故无法表示相似程度。可以使用Word2vec来解决这个问题。它使用固定长度的向量来表示每一
# Python 词嵌入向量可视化
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域中，词嵌入（Word Embedding）是一个重要的概念。它是将文本中的词语映射到一个高维向量空间中，使得词语之间的语义关系能够在向量空间中得以体现。词嵌入向量可视化是一种将高维向量降维为二维或三维空间并进行可视化展示的技术，旨在帮助我们更好地理解词语之间的关系。
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原创
2023-08-30 11:34:56
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1. 词向量技术词向量（word2vec）是一种表示自然语言中单词的方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量，通过这种方法，把自然语言计算转换为向量计算。词向量的基本内容包括：问题引入基于统计方法的词向量基于语言模型的词向量2 问题引入2.1 向量空间分布的相似性在计算机中表示词语时，当词语转换为向量之后，应保持词语之间在空间中具有相似性。2.2 向量空间子结构和目标词语
BERT介绍 BERT是一种预训练语言表示的方法，用于创建NLP从业人员可以免费下载和使用的模型。你可以使用这些模型从文本数据中提取高质量的语言特征，也可以使用你自己的数据对这些模型进行微调，以完成特定的任务(分类、实体识别、问题回答等)，从而生成最先进
人工智能基础总目录 词向量模型一 One hot编码缺点PCA/SVD后的问题二 Word2vec1.1 目标函数2.1 主流计算方法1 Skip gram2 CBOW2.2 计算方面的优化方法1 Tree softmax2 Negative Sampling （NEG）三 Glove 模型四 句子向量 Word embedding 是自然语言处理中的重要环节，它是一种文本表示方法，并不具体指某
最近深度学习技术有了突飞猛进的发展，为语音识别、图像识别、自然语言处理（NLP）提供了强大的工具，为这些领域今后的快速发展提供了新的契机。 深度学习为自然语言处理带来的最令人兴奋的突破是词向量（word embedding）技术。词向量技术是将词转化成为稠密向量，并且对于相似的词，其对应的词向量也相近。 在自然语言处理应用中，词向量作为深度学习模型的特征进行输入。因此，最终模型的效果很大程度上
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2023-07-21 15:15:12
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中文词向量训练二1. Gensim工具训练中文词向量1.1 中文词向量过程源程序：train_word2vec_model.py执行方法：在命令行终端执行下列代码.python train_word2vec_model.py wiki.zh.text.seg wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vectorwiki.zh.text.seg为输入文件，wiki.zh.te
最近做自然语言处理算法，需要根据词向量判断两个词汇的相似度。面临两个选择：欧氏距离和余弦相似度。选择哪一个好呢？一、概念图解为便于理解这个问题，假设词向量是二维的。我们分析一下这两种方法计算词向量相似度的方法的特点。假设两个词向量 和 ：【欧氏距离】：【余弦相似度】：参见下图：其中，欧氏距离是线段 XY 的长度，余弦相似度是单位元弧长X’Y’对应角度的余弦。显而易见，我们也很容易定义一个单元圆（
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2023-07-14 16:47:05
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在前面几讲中笔者对 word2vec 词向量进行了相对详细的介绍，并在上一讲给出了 skip-gram 模型的训练示例。除了 word2vec 之外，常用的通过训练神经网络的方法得到词向量的方法还包括 Glove（Global Vectors for Word Representation）词向量、fasttext 词向量等等。本节笔者将对 Glo
一、词的表示方法独热编码、词袋模型、词向量1.独热编码(One-Hot Encoding)1.1 定义 方法是把每个词表示为一个长向量，该这个向量的维度是词表大小，向量中只有一个维度的值为1，其余维度为0，这个维度就代表了当前的词。例如：苹果 [0,0,0,1,0,0,0,0,···]1.2 特点：（1）不能展示词与词之间的关系：词向量间两两正交（2）稀疏性非常强，当词典非常大时，编码出的向量维度
