本文介绍了朴素贝叶斯模型，朴素贝叶斯（几乎所有的概率模型）的核心假设：特征之间的条件概率相互独立。以垃圾邮件分类问题为例，分析了朴素贝叶斯模型的两种应用场景：1）先验分布和条件概率分布都为一元伯努利分布，2）先验分布为一元伯努利分布，条件概率分布为多元伯努利分布。分别对应词袋子表示中两种常用的方法: one-hot表示，编号表示（词频表示）。
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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。
由于计算机无法识别 文本语言，所以需要将文本数字化，one-hot 方法最早的一种将 文本数字化的方法。
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的语言符号转化为机器能够进行计算的数字，因为普通的文本语言机器是看不懂的，必须通过转化来表征对应文本。早期是基于规则的方法进行转化，而现代的方法是基于统计机器学习的方法。
自然语言处理属于人工智能领域，它将人类语言当做文本或语音来处理，以使计算机和人类更相似，是人工智能最复杂的领域之一。 由于人类的语言数据格式没有固定的规则和条理，机器往往很难理解原始文本。
在自然语言处理（NLP）中，我们经常将词映射到包含数值的向量中，以便机器可以理解它。词嵌入是一种映射，允许具有相似含义的单词具有相似的表示。本文将介绍两种最先进的词嵌入方法，Word2Vec和FastText以及它们在Gensim中的实现。
Word2Vec 是 Google 在 2013 年开源的一个词向量（Word Embedding）计算工具，其用来解决单词的分布编码问题，因其简单高效引起了工业界和学术界极大的关注。
我近期在研究一个 NLP 项目，根据项目的要求，需要能够通过设计算法和模型处理单词的音节 (Syllables)，并对那些没有在词典中出现的单词找到其在词典中对应的押韵词（注：这类单词类似一些少见的专有名词或者通过组合产生的新词，比如 Brexit，是用 Britain 和 exit 组合在一起创造出来表示英国脱欧的新词）。在这两个任务中，能够对单词的发音进行预测是非常有必要的。本文详细记录我解决该问题的过程，希望能够对初学者和具有一定经验的朋友有所帮助。本文代码实现均基于 Python 3 和 Keras 框架。现在让我们开始吧！
谈到词向量则必须要从语言模型讲起，传统的统计语言模型是对于给定长度为m的句子，计算其概率分布P(w1, w2, ..., wm)，以表示该句子存在的可能性。该概率可由下列公式计算得到：
来源：机器学习AI算法工程 本文约1000字，建议阅读5分钟 本文介绍了文本向量化的6种常见模式。 一、文本向量化 文本向量化：将文本信息表示成能够表达文本语义的向量，是用数值向量来表示文本的语义。词嵌入(Word Embedding)：一种将文本中的词转换成数字向量的方法，属于文本向量化处理的范畴。向量嵌入操作面临的挑战包括： （1）信息丢失：向量表达需要保留信息结构和节点间的联系。 （2）可扩展性：嵌入方法应具有可扩展性，能够处理可变长文本信息。 （3）维数优化：高维数会提高精度，但时间和空间复杂性也被
本教程将介绍Word2Vec的skip gram神经网络体系结构。我这篇文章的目的是跳过对Word2Vec的一般的介绍和抽象见解，并深入了解其细节。具体来说，我正在深入skipgram神经网络模型。 模型介绍 skip-gram神经网络模型其最基本的形式实际上是惊人的简单; Word2Vec使用了一个你可能在机器学习中看到过的技巧。我们将训练一个带有单个隐藏层的简单的神经网络来完成某个任务，但是实际上我们并没有将这个神经网络用于我们训练的任务。相反，目标实际上只是为了学习隐藏层的权重 - 我们会看到这些权重
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58425003
Word Embedding 是将自然语言中的「单词」转换为「向量」或「矩阵」，使计算机更容易理解它们，你常常可以在自然语言处理的工作中见到这种方法。而 Word2Vec 正是 Word Embedding 的一种。
这次的分享主要是对Word2Vec模型的两篇英文文档的翻译、理解和整合，这两篇英文文档都是介绍Word2Vec中的Skip-Gram模型。下一篇专栏文章将会用TensorFlow实现基础版Word2Vec的skip-gram模型，所以本篇文章先做一个理论铺垫。 原文英文文档请参考链接： - Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model http://t.cn/Rc5RfJ2 - Word2Vec (Part 1): NLP With Deep Learning with T
在NLP领域，自然语言通常是指以文本的形式存在，但是计算无法对这些文本数据进行计算，通常需要将这些文本数据转换为一系列的数值进行计算。那么具体怎么做的呢？这里就用到词向量的概念。
它是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。
将一段文本使用张量进行表示，其中一般将词汇为表示成向量，称作词向量，再由各个词向量按顺序组成矩阵形成文本表示
人类之所以比类人猿更“聪明”，是因为我们有语言，因此是一个人机网络，其中人类语言作为网络语言。人类语言具有 信息功能 和 社会功能 。
word2vec主要实现方法是Skip-gram和CBOW,CBOW的目标是根据上下文来预测当前词的概率，且上下文所有的词对当前词出现概率的影响的权重是一样的，因此叫做continuous bag-of-words模型。如在袋子中取词，去取出数量足够的词就可以了，与取出词的先后顺序无关。Skip-gram刚好相反，其是根据当前词来预测上下文概率的。在实际应用中算法并无高下之分，主要根据呈现的效果来进行算法选择。这里介绍Skip-gram，并通过例子来理解Skip-gram是如何实现预测上下文，并如何训练得到词向量。
用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络（recurrent neural network）和一维卷积神经网络（1D convnet） 与其他所有神经网络一样，深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。它有多种实现方法
我们在做模型训练的时候，不是直接把文本或者词语传给计算机让其进行计算，而是需要将单词、句子、文本转换成向量或者矩阵进行计算，而如何将文本转换成向量就是本文需要介绍的内容。
假设词汇量为 100 万个时的 CBOW 模型如下，输入层和输出层存在 100 万个神经元。
文本预处理是指在进行自然语言处理（NLP）任务之前，对原始文本数据进行清洗、转换和标准化的过程。由于现实中的文本数据通常存在噪音、多样性和复杂性，直接使用原始文本数据进行分析和建模可能会导致结果不准确或不稳定。因此，文本预处理是NLP中非常重要的一步，它有助于提高文本数据的质量，减少数据中的干扰因素，并为后续的文本分析和挖掘任务提供更好的基础。
选自machinelearningmastery 作者： Jason Brownlee 机器之心编译 参与：张倩、刘晓坤 本文介绍了 10 个常见机器学习案例，这些案例需要用线性代数才能得到最好的理解。 线性代数是数学的分支学科，涉及矢量、矩阵和线性变换。 它是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。 虽然线性代数是机器学习领域不可或缺的一部分，但二者的紧密关系往往无法解释，或只能用抽象概念（如向量空间或特定矩阵运算）解释。 阅读这篇文章后，你将会了解到： 如何在
链接:https://www.jianshu.com/p/1405932293ea
1. 单词含义的表示 我们如何表示一个单词的意思 下面是意思的定义： 用词语，语句表示的想法或观点 人们使用词汇，符号来表达的想法 在一篇文章和艺术品表达的观点 最常见的意思语言学表现形式： 符号⟺
Word Embedding是整个自然语言处理（NLP）中最常用的技术点之一，广泛应用于企业的建模实践中。我们使用Word Embedding能够将自然文本语言映射为计算机语言，然后输入到神经网络模型中学习和计算。如何更深入地理解以及快速上手生成Word Embedding呢？本文对Word Embedding原理和生成方法进行了讲解。
one-hot是一种简单的词编码方式，它包含每个词在句子中的位置信息，看下面的简单示例
关键词：自然语言处理，词向量，奇异值分解，Skip-gram模型，CBOW模型，负采样。
特征工程是机器学习中的第一步，会直接影响机器学习的结果。可以说数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。特征工程包括特征提取、特征预处理和特征降维等。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
在实际的工作中，常见的机器学习处理的数据大概分成三种，一种是图像数据，图像数据通常是RGB三通道的彩色数据，图像上的每个像素由一个数值表示，这个其实比较容易处理；一种是文本数据，文本数据挖掘就是我们通常说的自然语言处理，文本数据首先是非结构化的，同时我们需要把文本数据表示成数值，这得花一些功夫；还有一种就是结构化的数据，结构化数据比如说一张excel数据表，每一列代表一个特征，具体到它的值可能是数值也可能是文本，可能是连续的也可能是非连续的，这种数据我们也需要进行转化，但是通常来说比自然语言好处理一点。
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参考文章: https://www.jianshu.com/p/471d9bfbd72f
上节课我们介绍过表征单词的方式是首先建立一个较大的词汇表（例如10000），然后使用one-hot的方式对每个单词进行编码。例如单词Man，Woman，King，Queen，Apple，Orange分别出现在词汇表的第5391，9853，4914，7157，456，6257的位置，则它们分别用O5391,O9853,O4914,O7157,O456,O6257表示。
CBOW之所以叫连续词袋模型，是因为在每个窗口内它也不考虑词序信息，因为它是直接把上下文的词向量相加了，自然就损失了词序信息。CBOW抛弃了词序信息，指的就是在每个窗口内部上下文直接相加而没有考虑词序。
词向量的表示可以分成两个大类1：基于统计方法例如共现矩阵、奇异值分解SVD；2：基于语言模型例如神经网络语言模型(NNLM)、word2vector(CBOW、skip-gram)、GloVe、ELMo。 word2vector中的skip-gram模型是利用类似于自动编码的器网络以中心词的one-hot表示作为输入来预测这个中心词环境中某一个词的one-hot表示，即先将中心词one-hot表示编码然后解码成环境中某个词的one-hot表示(多分类模型，损失函数用交叉熵)。CBOW是反过来的，分别用环境中的每一个词去预测中心词。尽管word2vector在学习词与词间的关系上有了大进步，但是它有很明显的缺点：只能利用一定窗长的上下文环境，即利用局部信息，没法利用整个语料库的全局信息。鉴于此，斯坦福的GloVe诞生了，它的全称是global vector，很明显它是要改进word2vector，成功利用语料库的全局信息。
AI科技评论按：前几天，Yann LeCun与其学生 张翔在arXiv上发表了一篇新作「Which Encoding is the Best for Text Classification in Ch
word2vector已经成为NLP领域的基石算法。作为一名AI 从业者，如果不能主动去熟悉该算法，应该感到脸红。本文是一篇翻译的文章，原文链接是：http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/ 如果你的英语很好，强烈建议直接阅读原文。这篇文章写的非常好，简明扼要，语言流畅。是我认为入门word2vector的最好文章，没有之一。当然，我也不是生硬的翻译，而是理解之后按照自己的逻辑再写出来，希望能更加清晰一些。
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一个基于贝叶斯理论的分类器。它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。 因此，朴素贝叶斯的基本数据假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。它经常被应用在文本分类中，包括互联网新闻的分类，垃圾邮件的筛选。
NLP全称Neuro Linguistic Programming，一般翻译为自然语言处理，是一门研究计算机处理人类语言的技术，简单的说就是帮助计算机理解人类语言。常见的NLP类问题包括命名实体识别、文本分类、机器翻译、信息检索、语音识别、问答系统等等，种类繁多，应用领域也很广泛，是近些年来非常火的研究领域。
one-hot encoding 是一种被广泛使用的编码方法，但也会造成维度过高等问题。因此，medium 的一位博主表示，在编码分类变量方面，我们或许还有更好的选择。
上一篇 斯坦福大学NLP-cs224课程笔记2：词向量 介绍了 Word2vec 模型的基本思想，得到目标函数，给定中心词求上下文概率，最后还说到用 negative sampling 方法优化目标函数，常见的 Word2vec的两种形式：Skip-Gram，CBOW模型。
循环神经网络（三） ——词嵌入学习与余弦相似度 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、词汇表征 1、one-hot表示法 之前的学习中提到过，对于词汇库，可以用one-hot表示法来表示。即，假设词汇库单词量是10000个单词，则可以用1*10000的矩阵来表示每个单词，单词在对应词汇表中的位置是1，其他位置是0。 如man是第5391个单词，则矩阵为[0 0 0 ... 0 0 1 0 0 ... 0]T，这里的1就是在矩阵的第5391个位置。 这样做有个缺点，即词语之间无法建立任何联系，只有自身的位置
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