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...广义的，词向量也可以应用于普通离散特征。词向量的学习通常都是一个无监督的学习过程，因此，可以充分利用海量的无标记数据以捕获特征之间的关系，也可以有效地解决特征稀疏、标签数据缺失、数据噪声等问题。...然而，在常见词向量学习方法中，模型最后一层往往会遇到一个超大规模的分类问题，是计算性能的瓶颈。...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...其中使用train作为训练数据，valid作为测试数据。本文训练的是5-gram模型，即用每条数据的前4个词来预测第5个词。
GloVe Model 2.1 Weighted Least Squares 我们先来给些定义，另 X 为词与词的共现矩阵， 表示单词 j 出现在单词 i 上下文中的次数。...但我看完这篇论文还有一个非常大的疑惑：GloVe 是怎么训练的呢？ 4. Training image.png 那么问题来了：为什么不用一个矩阵和一个偏置项呢？这样计算量还可以减少一半，何乐不为？...Conclusion 至此，我们便结束了 GloVe 的介绍，用一句话总结便是：GloVe 使用具有全局信息的共现矩阵，并采用类似矩阵分解的方式求解词向量，通过修改代价函数将 Word2Vec 关注局部特征的优点加入进来...GloVe 与 Word2Vec 进行对比： Word2Vec 有神经网络，GloVe 没有； Word2Vec 关注了局部信息，GloVe 关注局部信息和全局信息； 都有滑动窗口但 Word2Vec 是用来训练的
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...广义的，词向量也可以应用于普通离散特征。词向量的学习通常都是一个无监督的学习过程，因此，可以充分利用海量的无标记数据以捕获特征之间的关系，也可以有效地解决特征稀疏、标签数据缺失、数据噪声等问题。...然而，在常见词向量学习方法中，模型最后一层往往会遇到一个超大规模的分类问题，是计算性能的瓶颈。...Z 的计算随着词典大小线性增长，当训练大规模语言模型时，例如，当词典增长到百万级别甚至更大，训练时间将变得十分漫长，因此，我们需要其它可能的学习准则，他的求解过程从计算上应该更加轻便可解。...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。
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....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： ?...log(Xij)，而公式中的向量 $w和\tilde{w}$ 就是要不断更新/学习的参数，所以本质上它的训练方式跟监督学习的训练方法没什么不一样，都是基于梯度下降的。...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
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。...a 数 据 的 处 理 这里选择维基百科作为词向量的训练语料，其它语料的处理方式大致相同。如果还不知道如何去处理维基百科数据，可以参考下面这篇文章。...为了演示方便，这里选择一个比较小的语料，当然对于词向量来说，语料越大训练出来的词向量质量越好。 得到中文语料之后，最重要的就是要进行分词操作，这里选择jieba分词工具对语料进行精确模式的分词。...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...▲训练后生成的目录结构 ? ▲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。
本篇介绍自然语言处理中最基础的词向量的训练。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 语料准备 用于词向量训练的语料应该是已经分好词的语料，如下所示： ?...2 词向量训练 (1) 读取语料数据 读取数据的过程很简单，就是从压缩文件中读取上面显示的语料，得到一个列表。...这里需要解释一下，此次词向量的训练，采用的是skip gram的方式，即通过一个词，预测该词附近的词。...首先，构造tensorflow运算图，主要包括以下几个步骤： 1.用palceholder先给训练数据占坑； 2.初始化词向量表，是一个|V|*embedding_size的矩阵，目标就是优化这个矩阵...将训练好的词向量写到文件中备用。
现在在NLP领域，词向量是一切自然语言处理的基础，有了词向量我们就可以进行数据分析，文本聚类分类的一系列操作了。...接下来我们就开始学习如何训练词向量，之前我们有介绍关于 word2vec 的博文 word2vec算法理解和数学推导，这篇博文我们就一起来学习如何实现词向量的训练。...首先我们运用的语料是我之前爬取的京东小米9的好评，训练一个关于手机类的词向量。数据如下所示： 首先我们需要给数据进行分词操作，然后去掉停用词，让剩下的词都是有用的词。...数据处理好了之后，结果如下所示： 然后我们就可以开始训练词向量了，代码如下： from gensim.models import word2vec sentences = word2vec.Text8Corpus...我们通过这个图就可以看出词和词之间的相似关系，这就是训练整个词向量的流程，一般来说，训练数据越多，那么我们训练出的词向量的质量就越高，所以现在优质的开源词向量都是通过巨量的语料进行训练的。
本次的数据是之前比赛中公开的旅游数据集，具体的word2vec训练词向量步骤如下： 1)导包：导入必要的包，其中的jieba是为了给文本进行分词。...2)导入数据集： 3)提取所需要的数据，收集到10W调用户评价的数据： 4)给提取的数据进行分词，用jieba分词，分完后放入新建的文件中： 5)加载分好词的文件，并用word2vec进行训练： 6)word2vec...这样就会让训练速度更稳定，不会因为生僻词而使训练耗费更多的时间,所以Negative Sampling训练生僻词的词向量会更稳定更快些。...Word2vec训练出来的词向量效果挺好，其训练出来的词向量可以衡量不同词之间的相近程度。...，当然一般我们可能不需要精准表达的词向量，所以用word2vec来训练出词向量，也是一种可选择的快速效率的方法。
Gensim是一个可以用于主题模型抽取，词向量生成的python的库。 像是一些NLP的预处理，可以先用这个库简单快捷的进行生成。...print(model.wv["I"]) # 保存模型 model.save("w2v.out") 笔者使用Gensim进行词向量的生成，但是遇到一个需求，就是已有一个词向量模型，我们现在想要扩增原本的词汇表...，但是又不想要修改已有词的词向量。...Gensim本身是没有文档描述如何进行词向量冻结，但是我们通过查阅其源代码，发现其中有一个实验性质的变量可以帮助我们。...，就不会影响已有的一些模型（我们可能会基于老的词向量训练了一些模型）。
---- 文章目录 1 之前的几款词向量介绍与训练帖子 2 极简训练glove/word2vec/fasttext 2.1 word2vec的训练与简易使用 2.2 glove的训练与简易使用 2.3...腾讯AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据 3 OOV(out of vocabulary，OOV)未登录词向量问题 3.1 fasttext 解决OOV的词向量最佳方案 3.2 两个词向量空间对齐...---- 1 之前的几款词向量介绍与训练帖子 glove： NLP︱高级词向量表达（一）——GloVe（理论、相关测评结果、R&python实现、相关应用） 极简使用︱Glove-python词向量训练与使用...（2）博文：《如何将ELMo词向量用于中文》，该教程用glove作为初始化向量，思路如下： 将预训练的词向量读入 修改bilm-tf代码 option部分 添加给embedding weight赋初值...2.6.3 腾讯AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据 This corpus provides 200-dimension vector representations, a.k.a. embeddings
1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量，这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量。...回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型： DNN模型中我们使用CBOW或者Skip-gram模式结合随机梯度下降，这样每次都只是取训练样本中几个词训练，每完成一次训练就反向传播更新一下神经网络中W和W’...Word2vec 2.1 前瞻 针对DNN模型训练词向量的缺点，2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具--word2vec，引起了工业界和学术界的关注。...2.4 基于Hierarcical Softmax优化的Word2vec优点： Word2vec相比较于DNN训练词向量，其网络结构有两点很大的不同： 1）舍去了隐藏层，在CBOW模型从输入层到隐藏层的计算改为直接从输入层将几个词的词向量求和平均作为输出...但是在word2vec的CBOW中X_w是上下文的词向量之和，所以要分别更新的是每个输入的单词的词向量： 公式（11） 于是可以得到参数更新的伪代码，在训练开始前要把词汇表放入，统计每个词频构建好霍夫曼树
近日，伦敦的软件工程师 Martin Konicek 在 Medium 上介绍了他使用 fastText 预训练过的词向量创建一个智能回答小程序的过程，相信能给仍不理解词向量的初学者提供一些帮助。...我没有训练任何机器学习模型，而是下载了使用 fastText 库创造的预训练英语词向量：https://fasttext.cc/docs/en/english-vectors.html 首先先看数据 fastText...余弦相似度 将这些向量放入内存之后，我们就可以回答各种关于它们的问题了。我的第一个问题是： 在这个向量空间中，哪个词与给定的词最近？ 我们如何计算两个词向量 a 和 b 之间的距离？...你只需要 Python 3 和预训练的向量来运行该代码，然后就能自己寻找词之间的有趣关系了。...向量是如何产生的？ 我只写了少量代码就得到了这些惊人的结果。这是因为所有的神奇之处都在向量之中——使用 fastText 在数千兆字节的维基百科英语文本和其它来源上进行了训练。
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。...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。...同样，复杂的模型对于大规模的语料效果更为明显，小语料尽量用简单模型。...在语料的选择上，同领域的语料比大规模的其他领域语料重要。 3、向量维度 向量维度太小难以表现出语义的复杂度，一般更大的维度的向量表现能力更强，综合之下，50维的向量可以胜任很多任务。
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。...，维度一般不长，比如50维，这个向量怎么表示是要经过训练的，训练方法较多，谷歌开发的word2vec便是其中一个，比如向量长这样 [0.452, 0.256, 0.912,...]...，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...： image.png 然后，训练另一套即西班牙语表示的语料库，得到了每个词的词向量，找到与英语one最相近的西班牙单词为：uno，所以one对应西班牙语的uno，依次利用这种距离相近的方法找出其他的词的对应
从图中可以看出，采用N-Gram训练，考虑当前词的前n-1个词进行训练，并且设置look-up Table表，look-up Table C存放了语料库中V个词的词向量,C为V*m大小的矩阵，其中，V为语料库的总词数...存在问题： 1,训练复杂度高，NNLM需要训练的权值链接为n*d+n*d*h+h*V 其中,n为输入词，d为词向量的嵌入维，h为隐层节点个数，V为输出层词的个数，也就是输出层节点个数，第一部为输入层与投射层的链接数...RNNLM的训练复杂度为h*h+h*V,其中h=d,说明词向量的嵌入维通常与隐层节点时一致。...，那么周围词，即2R个词可以看作是当前词的正确分类因而最终会形成2R的分类情况，因为输出层为周围词的词向量，可以将Skip-gram看作为Lable有2R个的多分类问题，为了降低训练复杂度，输出层仍然会用到层次...引入知乎上邱锡鹏老师的话： 1.极快的训练速度，原来的语言模型最终目标为MLE，词向量为其副产品，当不追求MLE时模型可以大幅度简化，去掉隐层，加快训练速度。
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。...GloVe是一种无监督学习算法，用于获得词向量表示。对来自语料库的聚合的全局词共现统计数据进行训练，得到的词向量展示了向量空间的有趣线性子结构。...利用训练好的ELMo语言模型，可以得到输入句子中的第 k 个词的向量。...例如对于句子"他很喜欢他的苹果手机"和"她很喜欢吃苹果"中的"苹果"一词，能够得到不同的词向量。 小结 很多工作已经将从大规模语料库中训练的词向量开源，均可从互联网下载。...也可以将这些词向量作为再次训练的初始值，基于自己的任务微调这些词向量。如果拥有大规模语料库，也可以完成从头开始训练自己的词向量。
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...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...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。...在skip-gram模型中，网络参数是很大的，训练数据也很大，每一次训练更新的都很多，速度较慢。 negative sampling，使每个训练样本只更新网络的一部分参数。...随机挑选部分negative words进行训练（挑选的概率与词频成正比），对于小的数据集5-20即可；大的数据集2-5即可。
[词类比 - 训练时间对模型表现的影响] [词类比 - 如何随着数据大小而提高性能] [GloVe 的精确度，随向量维数和上下文窗口大小而变化] 2.5 内部评估示例：相似度/关联度 另外一个评估词向量质量的简单方法是...我们可以使用诸如逻辑回归和SVM之类的算法对2-D词向量来进行分类，如下图所示 [外部任务范式] 在一般的机器学习任务中，我们通常固定输入数据和目标标签，然后使用优化算法来训练权重(例如梯度下降，L-BFGS...3.2 词向量再训练 在许多情况下，我们会基于内部任务去训练得到词向量，进而再用于外部任务，很多时候这些预训练的词向量在外部评估中表现良好。但是，这些预训练的词向量在外部评估中的表现仍然有提高的可能。...[词向量再训练] 因此，如果训练数据集很小，就不应该对单词向量进行再训练。如果训练集很大，再训练可以提高性能。 ❐ 实现技巧：对于大型训练数据集，应考虑字向量再训练。...对于小数据集，重新训练单词向量可能会降低性能。
在NLP领域，预训练模型往往是语言模型，因为语言模型的训练是无监督的，可以获得大规模语料，同时语言模型又是许多典型NLP任务的基础，如机器翻译，文本生成，阅读理解等，常见的预训练模型有BERT, GPT...关于迁移方式的说明: 直接使用预训练模型的方式, 我们下面通过fasttext的词向量迁移中学习 4.训练词向量 4.1 词向量的相关知识: 用向量表示文本中的词汇(或字符)是现代机器学习中最流行的做法..., 这些向量能够很好的捕捉语言之间的关系, 从而提升基于词向量的各种NLP任务的效果. 4.2 练词向量的过程 第一步: 获取数据 第二步: 训练词向量 第三步: 模型超参数设定 第四步: 模型效果检验...第五步: 模型的保存与重加载 4.3训练词向量 数据集采用英语维基百科的部分网页信息 # 代码运行在python解释器中 # 导入fasttext >>> import fasttext # 使用...fasttext的train_unsupervised(无监督训练方法)进行词向量的训练 # 它的参数是数据集的持久化文件路径'data/fil9' # 注意，该行代码执行耗时很长 >>> model1
https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/83029140 glove/word2vec/fasttext目前词向量比较通用的三种方式...在训练模型上通过调用 transform_paragraph 方法来训练单词嵌入后，可以得到这些结果。...其中段落向量是词向量的平均可见(该模块没有教程，笔者就不做过多分析了)： paragraph_vector = np.mean(self.word_vectors[word_ids], axis=0)...（1）准备数据集 from __future__ import print_function import argparse import pprint import gensim from glove...词向量矩阵 # 全部词向量矩阵 glove.word_vectors # 指定词条词向量 glove.word_vectors[glove.dictionary['你']] 语料协同矩阵 corpus
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