文章目录一.词嵌入概念二.开发Word2Vec嵌入三.可视化词嵌入四.词嵌入预训练模型 一.词嵌入概念词嵌入是一种提供单词的密集向量表示的方法，可以捕获单词的含义。词嵌入是对简单的词袋模型编码方案的改进，任何一个文档在词袋模型方案的编码下最终形成的是一个巨大的稀疏的向量（大多数是0值），仅仅捕获的是文档的内容，而不是词的意思。词嵌入模型是在大规模文本语料库上通过使用一定的算法训练一组固定长度密集
转载
2024-03-25 14:09:11
140阅读
前言根据我们组大神发给我的学习资料做成的一个笔记，方便自己进行复习~~~~~~~[2013]基于词向量的特征提取模型（word2vec）word2vec不是一个算法，它仅仅是一个工具包，将词转换为稠密的向量，它主要是包括以下两个内容： 两个模型：CBow和skip-gram 两种优化方式：hierarchical softmax和negative sampling（负采样）1.
转载
2024-04-26 15:57:38
65阅读
最近做了些关于NLP中文本分类的工作，记录一下相关知识。1. Representation - 文本的表示Word Representation-词的表示one hot：首先根据语料库corpus构建词典，假设词典长度为T，那么那么每个词就可以用一个one hot向量表示。word2vec：把一个词映射成一个M维向量，可以用来处理相似度，分类等问题Text Representation-文本的表示
单词嵌入是文档词汇表最流行的表示形式之一。 它能够捕获文档中单词的上下文，语义和句法相似性，与其他单词的关系等。词嵌入到底是什么？ 松散地说，它们是特定单词的向量表示。 话虽如此，接下来是如何生成它们？ 更重要的是，它们如何捕获上下文？Word2Vec是使用浅层神经网络学习词嵌入的最流行技术之一。 它是由Tomas Mikolov于2013年在Google上开发的。让我们逐一解决这个问题。我们为什
作者 | Tanay Gahlot 从语言学角度看词嵌入模型 在任何一个基于机器学习的自然语言处理（NLP）流水线中，词的向量化是其中典型的一个步骤，因为我们不能直接给计算机“喂单词”。在词的向量化过程中，我们为一个单词指定一个N维的向量，用来表示它的词义。结果，这成了处理过程中最为重要的一个步骤之一，因为一个“坏的”表示会导致失败以及为接下来的NLP任务带来不愿看到的
转载
2024-06-13 22:57:16
168阅读
1.学习单词表示的经典方法：Wordnet，独热编码和词频率-逆文档频率。Wordnet是使用外部词汇知识库来学习单词表示。2.Word2vec——基于神经网络学习单词表示通过查看单词上下文并以数字的方式表示它，来学习给定单词的含义。所谓上下文指的是在感兴趣的单词的前面和后面的固定数量的单词。2.1 skip-gram算法由Mikolov和其他人在2013年提出，该算法是一种利用文本单词上下文来学
在文章词嵌入的那些事儿（一）中，我们得到了以下结论：词嵌入是一种把词从高维稀疏向量映射到了相对低维的实数向量上的表达方式。Skip-Gram和CBOW的作用是构造神经网络的训练数据。目前设计的网络结构实际上是由DNN+softmax()组成。计算词嵌入向量实际上就是在计算隐藏层的权矩阵。对于单位矩阵的每一维(行)与实矩阵相乘，可以简化为查找元素1的位置索引从而快速完成计算。本文主要是在上文的基础上
转载
2024-05-21 14:53:46
64阅读
基于神经网络的表示一般称为词向量、词嵌入(word embdding)或分布式表示。神经网络的词向量和其他分布式类似，都基于分布式表达方式，核心依然是上下文的表示以及上下文与目标词之间的关系映射。主要通过神经网络对上下文，以及上下文和目标词之间的关系进行建模，之所以神经网络可以进行建模，主要是由于神经网络的空间非常大，所以这种方法可以表达复杂的上下文关系。1. 词向量nlp中最常见的第一步是创建一
转载
2024-08-11 17:20:46
91阅读
word2vec基本概念使用one-hot向量时虽然把词语转换成了向量，但无法表示词与词之间的关系。Word2Vec 词嵌入工具将每个词表示成一个定长的向量，并通过在语料库上的预训练使得这些向量能较好地表达不同词之间的相似和类比关系，以引入一定的语义信息。基于两种概率模型的假设，我们可以定义两种 Word2Vec 模型：skip-gram模型：假设背景词由中心词生成，即建模P(wo|wc) ，其中
1 词嵌入词嵌入提供了词的密集表示及其相对含义。最简单的理解就是：将词进行向量化表示，实体的抽象成了数学描述，就可以进行建模了。它们是对较简单的单词模型表示中使用的稀疏表示的改进。 词嵌入可以从文本数据中学习，并在项目之间重用。它们也可以作为在文本数据上拟合神经网络的一部分。用于学习词嵌入的两种最常见的技术分别是全局向量单词表示(Glove)和单词到向量表示（Word2vec）2 Keras嵌入层
转载
2024-05-07 23:26:19
166阅读
词嵌入提供了词的密集表示及其相对含义。最简单的理解就是：将词进行向量化表示，实体的抽象成了数学描述，就可以进行建模了。它们是对较简单的单词模型表示中使用的稀疏表示的改进。Word嵌入可以从文本数据中学习，并在项目之间重用。它们也可以作为在文本数据上拟合神经网络的一部分。在本教程中，你将学到如何使用Python与Keras来学习词嵌入。完成本教程后，你将学会：· &
3 basic approaches in Bag of Words which are better than Word Embeddings 现如今大家都在讨论词（或字符、句子、文档）嵌入技术，词袋模型还有使用的价值吗？我们需要在任何场景中都使用词嵌入吗？ 读完这篇博文，你将会知道：• 为什么人们说词嵌入可以直接而轻松地解决问题？• 什么情况下词袋模型比词嵌入更具优势？• 词袋模型中的三种
转载
2024-04-17 14:31:12
31阅读
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
转载
2024-05-21 20:21:09
62阅读
词嵌入（word embedding）是一种词的类型表示，具有相似意义的词具有相似的表示，是将词汇映射到实数向量的方法总称。词嵌入是自然语言处理的重要突破之一。什么是词嵌入？词嵌入实际上是一类技术，单个词在预定义的向量空间中被表示为实数向量
原创
2022-04-11 10:21:18
435阅读
词嵌入（word embedding）是一种词的类型表示，具有相似意义的词具有相似的表示，是将词汇映射到实数向量的方法总称。词嵌入是自然语言处理的重要突破之一。什么是词嵌入？词嵌入实际上是一类技术，单个词在预定义的向量空间中被表示为实数向量，每个单词都映射到一个向量。举个例子，比如在一个文本中包含“猫”“狗”“爱情”等若干单词，而这若干单词映射到向量空间中，“猫”对
原创
2021-07-13 15:42:46
10000+阅读
之前再看《python深度学习》的时候，对于词嵌入的理解并不透彻，对于那些晦涩难懂的专业描述也是走马观花式的一瞅而过，最近在读关于推荐算法的论文时遇到了图嵌入相关的问题，看的是一头雾水，于是又回归到了初始问题，什么是词嵌入，word2wec又是什么，图嵌入又是什么。在网上查了很多资料，发现大部分人的描述跟书本上一样晦涩，可能是我的理解能力并没有达到一定的标准，所以对他们的描述比较抵抗，现引用如下：
记录ng讲的deep learning课的笔记，第16课：NLP and Word Embeddings
1 词汇表征（Word representation）用one-hot表示单词的一个缺点就是它把每个词孤立起来，这使得算法对词语的相关性泛化不强。可以使用词嵌入（word embedding）来解决这个问题，对于每个词，有潜在的比如300个特征，每个
转载
2023-11-20 23:38:10
79阅读
文章目录0 前言1 计算机读取word的方式2 Word Embedding3 By context3.1 count based3.2 prediction based3.3 Prediction-based - Sharing Parameters3.3.1 原理3.3.2 模型训练3.4 Prediction-based - Various Architectures3.4.1 连续词汇（
转载
2024-03-28 06:35:26
196阅读
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
转载
2024-04-02 13:10:40
207阅读
一些关于项目过程中的想法和疑问，纯笔记记录，有不同看法的可以私信或者留言回复探讨。 1.关于波特率传输数据的速率。 比如说波特率如果是1200的话，一般在做数据传输的时候都会稍微计算一下传完这么多的数据需要多长时间，那就要看一下一秒钟传了多少数据。之前想的是一秒钟传输1200/8。（因为一个字节的数据8个bit）。后来工程师计算的时候一般都是除10。是因为一般数据传输之前都有起始位，后面还在终止位
