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在更新word2vec模型时，有必要混合旧语料库和新语料库吗？

在更新word2vec模型时，混合旧语料库和新语料库是有必要的。混合旧语料库和新语料库可以带来以下几个优势和应用场景：

提升模型性能：通过混合旧语料库和新语料库，可以增加训练数据的多样性，从而提升word2vec模型的性能和准确度。旧语料库中的词向量可以保留之前训练的知识，而新语料库中的词向量可以捕捉到最新的语义关系和上下文信息。
扩展词汇表：混合旧语料库和新语料库可以扩展词汇表，使得模型能够处理更多的词汇。这对于处理包含专业术语、新兴词汇或特定领域词汇的文本数据非常有用。
适应新领域：如果新语料库涉及到新的领域或特定的应用场景，混合旧语料库和新语料库可以帮助模型适应这些新领域。通过混合不同领域的语料库，可以更好地捕捉到不同领域中词汇的语义关系和上下文信息。
增量学习：混合旧语料库和新语料库可以支持增量学习，即在已有模型的基础上，通过添加新的语料库进行进一步训练。这样可以节省计算资源和时间，并且可以快速更新模型以适应新的数据。

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浅谈词向量

有研究指出，较大的窗口倾向于生成主题相似的词向量，而较小的窗口则倾向于生成更多的功能和句法相似度。在Word2Vec论文中，窗口大小设置为5，词向量维度为300。训练模型最后输出层的计算开销大。...负采样技术的主要思想时，在更新当前词的参数时，仅仅采样一部分其他词（称为负样本词）的参数进行更新。通常建议采样5 \sim 20个负样本词，如果语料库规模巨大，则选择2 \sim 5个负样本词。...我们也不希望共同次数特别大的单词的权重过大，因此有必要对权重的取值范围做限制。常见的做法的当权重增加到一定数值后保持不变。一种常见的权重函数如下式所示。...这些单词向量是深度双向语言模型（biLM）内部状态的学习函数，该模型在大型文本语料库上进行了预训练。...例如读者可以从Gensim工具中直接下载和使用Word2Vec模型和词向量[1]。GloVe[2]提供从维基百科、网络爬虫和推特等不同语料库训练的词向量，维度从25维到300维不等。

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NLP入门必知必会(一)：Word Vectors

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向量数据库：开发人员需要了解的工作原理

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深度 | 自然语言处理的一大步，应用Word2Vec模型学习单词向量表征

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重磅︱文本挖掘深度学习之word2vec的R语言实现

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【一个深度学习模型解决所有问题】谷歌MultiModel通吃文本、图像、翻译

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这意味着，模型在处理 dogs 的数据时不能与模型已经学习过的 cats 的特征联系起来（如它们都有是动物，都有四条腿，都是宠物等等）。...当处理多句的大数据集时，你可以想象这种相似性会变得更加清晰，比如「like」、「love」和其他同义词将具有相似的词向量，因为他们在相似的语境中。...目前，虽然我们有了一个很好的开端，但是我们也要注意到每个单词的维度将随着语料库的增大而线性增加。...隐藏层给出的输出是输入单词的「单词嵌入」这种参数化有一个主要的缺点，限制了它在大型的语料库中的用处。...然后，我们通过向梯度方向的移动来更新嵌入参数。当这个过程在整个训练集上重复时，这会对每个单词产生「移动」嵌入向量的效果，直到模型成功地区分真实单词和噪音单词为止。

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白话Word2Vec

一些研究还发现，计算有相似关系的单词之间的位移向量也会十分相似，例如从“Man”到“Wonman”的向量，与从“King”到“Queen”之间的向量几乎相同。这对语言和语义学的研究提供一种新的途径。...假设我们有一个足够大的语料库（其中包含各种各样的句子，比如维基百科词库就是很好的语料来源），通常语义比较接近的词周边经常出现的词也应该差不多，所以判断一个词和哪些词比较像，就是找到这个词周围的词和哪些词周围的词比较像...有了空间向量，两个词的关系就可以用数学关系表示了，比如向量的距离和相对空间关系。...在论文里的计算模型包括两种：Continuous Bag of Words（CBOW）和Skip-Gram，别看这两个模型名字相差这么大，在论文的附图里看起来也差别那么大，其实两者在实现上的差别仅仅是调换一下训练词和目标词的位置...虽然对于生成嵌入矩阵而言，两种方法效果基本相同（统计数据表明，Skip-gram在训练数据量较大时得到的词向量效果比CBOW略佳），需要指出的是两种模型本身所蕴含的意义是不太一样的。

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教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

从形式上看，一个给定的文档和单词同时出现的联合概率是： ? 直观来说，等式右边告诉我们理解某个文档的可能性有多大；然后，根据该文档主题的分布情况，在该文档中找到某个单词的可能性有多大。...这个新参数化方法非常有趣，因为我们可以发现 pLSA 模型和 LSA 模型之间存在一个直接的平行对应关系： ?...一般来说，当人们在寻找超出 LSA 基准性能的主题模型时，他们会转而使用 LDA 模型。LDA 是最常见的主题模型，它在 pLSA 的基础上进行了扩展，从而解决这些问题。...在文档层面，我们现在知道如何将文本表示为主题的混合。在单词级别上，我们通常使用诸如 word2vec 之类的东西来获取其向量表征。...lda2vec 专门在 word2vec 的 skip-gram 模型基础上建模，以生成单词向量。

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【NLP】综述 | 跨语言自然语言处理笔记

其中噪音模型有两种方式，一种是以一定的概率丢弃每个词语。第二种是打乱输入，但是在文中限制了新的位置距离原本的位置不能超过 k，如图7。 ? 第二部分是跨领域训练，这部分是得到翻译模型的关键。...其模型如图10。这种方法对齐词语有同一表示。 ? [Gouws and Søgaard, 2015] 构建了一种真实的虚拟双语语料库，混合了不同的语言。...然后将所有语言的单语语料库拼接，对于其中的一句话，如果词语在集合中，那就替换为集合中其他语言的词语。得到新的多语语料库以后，使用 skip-gram 来训练得到词向量表示。...当需要添加一种新的语言 t 时，首先训练语言 t 的单语词向量，然后将已经训练好的机器翻译模型的词向量参数矩阵取出，在两者之间学习一个线性映射W，用于将新的语言 t 转换到模型的语义空间下，该方法不需要重新更新词表或者重新训练模型...除此以外，新的语言和原来的语言可能语序不同，因此在训练原机器翻译模型时，会在输入端通过随机插入、删除，交换来引入一些噪音。

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手把手教你NumPy来实现Word2vec

因此，该模型将给不常现的单词分配一个低概率。 ? 图2—Word2Vec—CBOW和skip-gram模型架构。感谢：IDIL 实现过程在本文中，我们将实现Skip-gram体系结构。...在预处理之后，我们开始对语料库进行分词。...这里我们将窗口尺寸定义为2，这意味着目标单词的左边和右边最近的2个单词被视为上下文单词。参见下面的图3，可以看到，当窗口滑动时，语料库中的每个单词都会成为一个目标单词。 ?...3.生成训练数据在本节中，我们的主要目标是将语料库转换one-hot编码表示，以方便Word2vec模型用来训练。从我们的语料库中，图4中显示了10个窗口（#1到#10）中的每一个。...Word2Vec2模型有两个权重矩阵(w1和w2)，为了展示，我们把值初始化到形状分别为(9x10)和(10x9)的矩阵。这便于反向传播误差的计算，这部分将在后文讨论。

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NLP 点滴：文本相似度（下）

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深度学习word2vec笔记之基础篇

互联网界很多公司也开始跟进，使用word2vec产出了不少成果。身为一个互联网民工，有必要对这种炙手可热的技术进行一定程度的理解。好在word2vec也算是比较简单的，只是一个简单三层神经网络。...还要注意的是每个词在不同的语料库和不同的训练方法下，得到的词向量可能是不一样的。...比如，语料库有100000000个词，词汇量是10000，计算100维的词向量，一轮迭代要1014次乘法，计算机计算能力一般是109每秒，然后一轮迭代就要跑100000秒，大约27小时，一天多吧。...深度学习word2vec笔记之应用篇好不容易学了一个深度学习的算法，大家是否比较爽了？但是回头想想，学这个是为了什么？吹牛皮吗？写论文吗？参加竞赛拿奖吗？不管哪个原因，都显得有点校园思维了。...在实际操作的时候，这个事情也是困难重重的，其中有一个冷启动问题很难解决。冷启动问题就是一个广告是新上线的，之前没有任何的历史投放数据，这样的广告由于数据不足，点击率模型经常不怎么凑效。

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基于机器学习的情感分析方法

:fname: 预训练的word2vec :word2id: 语料文本中包含的词汇集 :save_to_path: 保存训练语料库中的词组对应的word2vec到本地 :return...2、构建模型构建TextCNN模型，模型结构如下图所示： ? 模型包括词嵌入层、卷积层、池化层和全连接层。...update_w2v = True # 是否在训练中更新w2v vocab_size = 58954 # 词汇量，与word2id中的词汇量一致 n_class...device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(device) (2)加载训练数据： # 混合训练集和验证集...结果可以看出，在测试集上TextCNN模型的准确率为85.37%，在文本分类模型中已经算是非常不错的准确率，说明该模型在处理中文文本情感分类问题方面表现还是非常优异的。

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根据职位说明使用机器学习来检索相关简历

架构描述信息检索（IR）模型是由一个索引语料库和评分或排序功能所组成的。IR系统的主要目标是根据用户请求检索相关文档或网页。...在检索过程中，评分功能根据检索到的文档与用户查询的相关性来对检索到的文档进行排序。诸如像BM25和语言模型这样的经典IR模型都是基于bag-of-words（BOW）索引方案。...BOW模型有两个主要弱点：它们丢失了出现单词的上下文，而且也忽略了它的语义。...最标准的解决这个问题的方法就是训练单词或语句嵌入到语料库中或者使用预训练的语料库。字嵌入（WE）是从神经网络模型获得的术语的分布式表示。这些连续的表示近期已经被用于不同的自然语言处理任务中。...建立语料库后，我们将他传输给Word2vec，并设定以下参数：窗口大小为5，最小字数为3，维数为200. CBOW默认使用的就是Word2vec模型。

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