本周推文目录如下： 周三：【词向量】Hsigmoid加速词向量训练 周四：【词向量】 噪声对比估计加速词向量训练 周五：【RNN语言模型】使用RNN语言模型生成文本 词向量用一个实向量表示词语，向量的每个维都表示文本的某种潜在语法或语义特征...在词向量任务中，我们向大家展示如何使用Hierarchical-Sigmoid 和噪声对比估计（Noise Contrastive Estimation，NCE）来加速词向量的学习。...Hsigmoid加速词向量训练 |1.背景介绍 在自然语言处理领域中，传统做法通常使用one-hot向量来表示词，比如词典为['我', '你', '喜欢']，可以用[1,0,0]、[0,1,0]和[0,0,1...为了避免或减轻one-hot表示的缺点，目前通常使用词向量来取代one-hot表示，词向量也就是word embedding，即使用一个低维稠密的实向量取代高维稀疏的one-hot向量。...，具体地使用前4个词来预测当前词。
以“喀拉喀什河”为例，利用腾讯AI Lab词向量计算出的语义相似词如下： 墨玉河、和田河、玉龙喀什河、白玉河、喀什河、叶尔羌河、克里雅河、玛纳斯河 ⒉ 新鲜度（Freshness）： 该数据包含一些最近一两年出现的新词...以“因吹斯汀”为例，利用腾讯AI Lab词向量计算出的语义相似词如下： 一颗赛艇、因吹斯听、城会玩、厉害了word哥、emmmmm、扎心了老铁、神吐槽、可以说是非常爆笑了 ⒊ 准确性（Accuracy）...腾讯AI Lab采用自研的Directional Skip-Gram (DSG)算法作为词向量的训练算法。...DSG算法基于广泛采用的词向量训练算法Skip-Gram (SG)，在文本窗口中词对共现关系的基础上，额外考虑了词对的相对位置，以提高词向量语义表示的准确性。...---- 2 未知词、短语向量补齐与域内相似词搜索 这边未知词语、短语的补齐手法是参考FastText的用法：极简使用︱Gemsim-FastText 词向量训练以及OOV（out-of-word）问题有效解决
一、前言 词向量、词嵌入或者称为词的分布式表示，区别于以往的独热表示，已经成为自然语言任务中的一个重要工具，对于词向量并没有直接的方法可以评价其质量，下面介绍几种间接的方法。...二、评价方法 对于词向量的评价更多还是应该考虑对实际任务的收益，脱离的实际任务很难确定A模型就一定比B好，毕竟词向量方法更多是一种工具。...上述文件代表了词语之间的语义相关性，我们利用标注文件与训练出来的词向量相似度进行比较，如：词向量之间的cos距离等，确定损失函数，便可以得到一个评价指标。...任务中最相似的词，一般使用向量间距离来进行寻找，如： queen-king+man=women 同样需要准备标记文件，根据寻找出来的词的正确率判断词向量的质量。...2、语料 选用与自然语言任务同领域的语料，提升效果会非常明显，在一定语料规模范围内，语料越大，效果越好；如果使用不同领域的语料，甚至会有反面效果。
全文字数：1236字 阅读时间：8分钟 前言 在以词项为基本单元输入的自然语言处理任务中，都避免不了将词项转换成算法能够输入的特征表示，词项的特征表示有很多种，这里主要介绍的就是词向量。...word2vec是比较流行的训练词向量的算法，使用Gensim模块可以非常简单的训练出词向量。...下面是一些训练词向量的调参技巧： 选择训练word2vec的语料要和要使用词向量的任务相似，并且越大越好，在论文中实验说明语料比训练词向量的模型更加的重要，所以要尽量收集大的且与任务相关的语料来训练词向量...1024维； 使用下面命令来训练模型： ?...▲word2vec.vector文件中的内容 c 测 试 模 型 有了词向量我们就可以使用词向量来做一些自然语言处理的任务了。那在这之前，我们需要测试模型训练出来的词向量是否可用。 ? ?
前言 2013年末，谷歌发布了word2vec工具，引起了热捧，大家几乎都认为它是深度学习在NLP的一项了不起的应用，并且很多互联网公司也开始跟进，使用word2vec解决实际问题。...NLP的相关任务中，要将我们能看懂的语言交给计算机来处理，通常需要首先将语言数学化，只有这样机器才能认得出，而词向量正是将我们看懂的词进行数学化的一种方法，就是把一个词语表示成一个向量。...，当然训练的预料库不一样，或者方法不一样，最终得到了某个词的向量长的也不一样。...显然，这种方法获得了 adore 和 respect 两个词的词向量，这样他俩组成了一个词向量空间，而每一个向量则为该空间中的一个点，即向量的终端点，那么adore和repect这两个点的距离，我们就可以拿来分析了...利用这个特性，可以用于机器翻译领域，通过向量空间，把一种语言转变成另一种语言，举个别人的例子，将英语中的one, two, ..., five自动转化为西班牙语，怎么做呢，首先得到这5个词的词向量，如下图所示
本周推文目录如下： 周三：【词向量】Hsigmoid加速词向量训练 周四：【词向量】 噪声对比估计加速词向量训练 周五：【RNN】使用RNN语言模型生成文本 词向量用一个实向量表示词语，向量的每个维都表示文本的某种潜在语法或语义特征...在词向量任务中，我们向大家展示如何使用Hierarchical-Sigmoid 和噪声对比估计（Noise Contrastive Estimation，NCE）来加速词向量的学习。...上一篇介绍了使用Hsigmoid加速词向量训练 ，这里我们介绍另一种基于采样的提高语言模型训练速度的方法：使用噪声对比估计（Noise-contrastive estimation, NCE）[1] |...词向量层：id 表示通过词向量层作用得到连续表示的词向量表示，能够更好地体现词与词之间的语义关系。训练完成之后，词语之间的语义相似度可以使用词向量之间的距离来表示，语义越相似，距离越近。...词向量拼接层：将词向量进行串联，并将词向量首尾相接形成一个长向量。这样可以方便后面全连接层的处理。 全连接隐层：将上一层获得的长向量输入到一层隐层的神经网络，输出特征向量。
假设语料库中有V个词，那么语料库中的任一词都可以表示为一个长度为V的向量，另外，每个词都有一个unique的id，one-hot将向量中词id相应位置置为1，其他位置为0来表示这个词。...，m为词向量的维度。...映射层和输出层，输入层即为某个单词A周围的n-1个单词的词向量。...这个时候R=2,相对应的，那4个单词的词向量记为v(w(t-2)),v(w(t-1)),v(w(t+1)),v(w(t+2))。从输入层到映射层比较简单，将那n-1个词向量相加即可。...Skip-gram(Continuous Skip-gram Model) Skip-gram也是word2vec模型重要概念之一，与COBW不同是，Skip-gram的输入是当前词的词向量，而输出是周围词的词向量
CBOW模型尝试使用上下文信息"这场 足球 十分 精彩"预测"比赛"。而Skip-gram模型则尝试使用"比赛"这个词预测其上下文"这场 足球 十分 精彩"。...可以使用AdaGrad梯度下降法求解极小化目标函数。通常上下文窗口大小范围控制在6 \sim 10，词向量维度为300。得到词向量后，通过欧式距离可以计算词的近邻。...ELMo是一种深度语境化的单词表示， 它既模拟了单词使用的复杂特征（例如语法和语义），又模拟了这些使用在语言语境中的变化（即模拟多义词）。...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。...实验结果显示使用这种方法生成的文档向量在应用于文档分类等任务时比直接使用词向量效果更好。 词向量的发展甚至已超出自然语言处理的范畴。
词向量综述 one-hot by neighbor 基于全文档的词向量 基于window的词向量 SVD Skip-Gram 结构 输入输出 学习算法 优化角度 改进 word pair sub-sampling...通过集合表达词性有如下缺点： 同义词区分不明显：adept、expert、good、prooficient虽然大致含义相同，但是使用的上下文是不同的，不可以把它们当成完全一样的。...基于全文档的词向量 word count matrix tf-idf matrix LSA 基于window的词向量 一般来说，基于window的词向量有以下特点： window长为5-10 对称性，不区分左边右边...解决办法一是设定max_count，二是把这些词忽略掉 window的时候考虑远近，加以不同的权重 使用pearson相关系数代替count 选择window为1，例子如下： ?...SVD 上面的co-occurrence matrix词向量的维度是词汇库的维度，向量太长。可以通过SVD降维得到维度较低的词向量。
最容易想到的，就是对文本进行向量化的表示。例如，根据语料库的分词结果，建立一个词典，每个词用一个向量来表示，这样就可以将文本向量化了。 最早的文本向量化方法是词袋模型，我们先来看看词袋模型。...2 词袋模型 要讲词向量，我们首先不得不说的就是词袋模型。词袋模型是把文本看成是由一袋一袋的词构成的。...index，所以词“人”可以用一个18维的向量表示表示： {1，0，0，0，····，0} 词“重要”可以用一个18维的向量表示表示： {0，0，0，0，····，1}， 那么，文本该怎么表示呢？...接下来，词向量就“粉墨登场”了。 3 词向量 相比于词袋模型，词向量是一种更为有效的表征方式。怎么理解呢？词向量其实就是用一个一定维度(例如128，256维)的向量来表示词典里的词。...5 总结 上面详细介绍了词向量的来历和作用，并介绍了一种词向量的训练方法。 在实际过程中，并不是用上述神经网络来训练词向量的因为词向量是如此的重要，NLP工作者们设计了专门的网络来训练词向量。
Embedding 给我的印象是，可以将词映射成一个数值向量，而且语义相近的词，在向量空间上具有相似的位置。...以词向量为例， Embedding dict 的 Key 是词在词表中的索引位置（Index），Embedding dict 的 Value 是这个词的 dim 维的向量。...embedding_dim 为词向量维度。...下面的代码使用 One-Hot 和矩阵相乘来模拟 Embedding : >>> import torch.nn.functional as F >>> torch.matmul(F.one_hot(...预训练好的词向量上可以使用 Cosine 等方式，获得距离和相似度，语义相似的词有相似的词向量表示。
上一篇文章《腾讯词向量实战：通过Annoy进行索引和快速查询》结束后，觉得可以通过Annoy做一点有趣的事，把“词类比(Word Analogy)”操作放到线上，作为AINLP公众号聊天机器人的新技能，...毕竟这是word2vec，或者词向量中很有意思的一个特性，刚好，Annoy也提供了一个基于vector进行近似最近邻查询的接口： get_nns_by_vector(v, n, search_k=-1...英文词类比中最有名的一个例子大概就是: king - man + woman = queen, 当我把这个例子换成中文映射到腾讯的中文词向量中并且用gensim来计算，竟然能完美复现：国王 - 男人 +...虽然知道即使在英文词向量中，完美的词类比列子也不多，另外据说换到中文词向量场景下，上述例子会失效，没想到在腾讯AI Lab这份词向量中得到完美复现，还是要赞一下的，虽然感觉这份腾讯词向量在处理词的边界上不够完美...在此前google的时候，据说在中文词向量场景下一个更容易出现的词类比例子是：机场-飞机+火车=火车站，这个确实可以通过gensim在腾讯词向量中得到复现： ?
周末闲来无事，给AINLP公众号聊天机器人加了一个技能点：中文相似词查询功能，基于腾讯 AI Lab 之前公布的一个大规模的中文词向量，例如在公众号对话窗口输入"相似词 自然语言处理"，会得到：自然语言理解...关于这份腾讯中文词向量 Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt ，解压后大概16G，可参考去年10月份腾讯官方的描述：腾讯AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据，800...万中文词随你用 从公开描述来看，这份词向量的质量看起来很不错： 腾讯AI Lab此次公开的中文词向量数据包含800多万中文词汇，其中每个词对应一个200维的向量。...相比现有的中文词向量数据，腾讯AI Lab的中文词向量着重提升了以下3个方面，相比已有各类中文词向量大大改善了其质量和可用性： ⒈ 覆盖率（Coverage）： 该词向量数据包含很多现有公开的词向量数据所欠缺的短语...以“因吹斯汀”为例，利用腾讯AI Lab词向量计算出的语义相似词如下： 一颗赛艇、因吹斯听、城会玩、厉害了word哥、emmmmm、扎心了老铁、神吐槽、可以说是非常爆笑了 ⒊ 准确性（Accuracy）
目录 1、语言表示 1.1、分布假说 1.2、语言模型 2、词向量表示 2.1、词向量表示之one-hot 2.2、词带模型之 （Bag of Words） 2.3、词的分布式表示 2.3.1 基于矩阵的分布式表示...2、词向量表示 2.1、词向量表示之one-hot 1、 构建语料库 2、构建id2word的词典 3、词向量表示 例如构建的词典为： {“John”:...输入层 x：将 n−1 个词的对应的词向量 C(wt−n+1),…,C(wt−1) 顺序拼接组成长度为 (n−1)∗m的列向量，用 x 表示， 隐含层 h：使用 tanh 作为激励函数，输出 为输入层到隐藏层的权重矩阵...这些包括了使用词袋以及n-gram袋表征语句，还有使用子词(subword)信息，并通过隐藏表征在类别间共享信息。我们另外采用了一个softmax层级(利用了类别不均衡分布的优势)来加速运算过程。...两者本质的不同，体现在 h-softmax的使用： Word2vec的目的是得到词向量，该词向量 最终是在输入层得到，输出层对应的 h-softmax 也会生成一系列的向量，但最终都被抛弃，不会使用。
BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。...Google 已经公开了 TensorFlow 版本的预训练模型和代码，可以用于生成词向量，但是还有更简单的方法：直接调用封装好的库 bert-as-service 。...使用 bert-as-service 生成词向量 bert-as-service 是腾讯 AI Lab 开源的一个 BERT 服务，它让用户可以以调用服务的方式使用 BERT 模型而不需要关注 BERT...可以简单的使用以下代码获取语料的向量表示： from bert_serving.client import BertClient bc = BertClient() doc_vecs = bc.encode...BERT 的另一个特性是可以获取一对句子的向量，句子之间使用 ||| 作为分隔，例如： bc.encode(['First do it ||| then do it right']) 获取词向量 启动服务时将参数
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取决于词向量的效果。 接下来，将介绍词向量技术，并且分享我们使用词向量的一些经验。...接下来，以目前使用最广泛CBOW模型为例，来介绍如何采用语言模型生成词向量。...在训练好后，语言模型的参数v_context^T作为副产出，得到词向量。 三．词向量的训练 本节将分享我使用词向量的一些经验。...我们将训练样本输入到word2vec中进行训练，得到每个sku的向量表示。通过这种训练样本的构建方式，使用户在相同年龄段（婴儿）购买的商品相似。
GloVe的实现步骤 2.1 构建共现矩阵 2.2 词向量和共现矩阵的近似关系 2.3 构造损失函数 2.4 训练GloVe模型 3. GloVe与LSA、Word2Vec的比较 4....，这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性，比如相似性（similarity）、类比性（analogy）等。...共现矩阵顾名思义就是共同出现的意思，词文档的共现矩阵主要用于发现主题(topic)，用于主题模型，如LSA。...2.2 词向量和共现矩阵的近似关系 构建词向量（Word Vector）和共现矩阵（Co-ocurrence Matrix）之间的近似关系，论文的作者提出以下的公式可以近似地表达两者之间的关系： ?...GloVe与LSA、Word2Vec的比较 LSA（Latent Semantic Analysis）是一种比较早的count-based的词向量表征工具，它也是基于co-occurance matrix
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ ------------------------------...
分布式表示的基本细想是通过训练将每个词映射成k维实数向量（k一般为模型中的超参数），然后通过词之间的距离来判断它们之间的语义相似度。而word2vec使用的就是这种分布式表示的词向量表示方式。...还有一个word2vec被广泛使用的原因是其向量的加法组合和高效性。...此外cbow模型，使用上下文各词的词向量的平均值替代nnlm模型各个拼接的词向量。 整体流程： 首先明确输入是周围词的词向量，而输出则是当前词的词向量，也就是通过上下文来预测当前的词。...其运算流程如下： 随机生成一个所有单词的词向量矩阵，每一个行对应一个单词的向量 对于某一个单词（中心词），从矩阵中提取其周边单词的词向量 求周边单词的的词向量的均值向量 在该均值向量上使用logistic...] 使用ELMo获得词向量替换Glove的词向量作为多项特定NLP模型的输入，在ELMo的论文实验中表明具有一定的效果提升： BERT的诞生过程： BERT的工作方式跟ELMo是类似的
在学习过程中，使用上下文的词向量推理中心词，这样中心词的语义就被传递到上下文的词向量中，如“Spiked → pineapple”，从而达到学习语义信息的目的。...不同的是，在学习过程中，使用中心词的词向量去推理上下文，这样上下文定义的语义被传入中心词的表示中，如“pineapple → Spiked”， 从而达到学习语义信息的目的。...最终，1×V的向量代表了使用上下文去推理中心词，每个候选词的打分，再经过softmax函数的归一化，即得到了对中心词的推理概率： skip-gram 如 上图 所示，Skip-gram是一个具有3层结构的神经网络...然而我们还可以使用另一种方法，就是随机从词表中选择几个代表词，通过最小化这几个代表词的概率，去近似最小化整体的预测概率。...词向量的有趣应用 在使用word2vec模型的过程中，研究人员发现了一些有趣的现象。比如得到整个词表的word embedding之后，对任意词都可以基于向量乘法计算出跟这个词最接近的词。
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