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cs224n学习笔记1
目录 word vector 词向量 word2vec 模型 Skip-gram 模型 Continuous Bag of Words 连续词袋模型 共现矩阵作为词向量 组合模型：Glove 词向量的评估 word vector 词向量 one-hot vector 独热码：仅依靠1的位置区分单词，词向量无法相互关联 于是考虑用点积结果表征单词相似性，也就有【Stanford CS224N 笔记】lecture 2 Word Vector
1 背景 1.1 文本数据的向量化 文本数据，和图片数据非常类似，并不能够直接被机器理解，必须要将其建立一个双射，将这些数据转化为数字。比如说，图片可以转化成n*m*1（黑白图片）或者n*m*3（RGB）的三维矩阵。同样的，对于一个文本中出现的每一个单词，我们都要找到其对应的数字化表【论文研读】word2vec - Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
创新： 传统的学习密集向量的模型的计算效率都比较低 提出了两种新的模型体系结构来计算从非常大的数据集的词的连续向量表示， 提出了新的“神经网络语言模型”，这里之所以打引号，是因为其实两个模型都没有隐藏层，只是看起来像是神经网络而已 简介： 许多当前的NLP系统和技术将单词视为word2vec
介绍 cbow：上下文词向量求和，预测中心词 skip-gram：中心词预测上下文 优化 1、哈夫曼树 把常规的 softmax 优化为 哈夫曼softmax，优化的是每个样本在哈夫曼树上的路径概率 与样本无关。 2、负采样 对每一个正样本，按照词频构建负样本，构建二分类任务，梯度下降求解。 可以用常规的 softmax词向量
词向量 为了数字化的表示词汇表里的一个词，我们很自然的就能想到独热编码的方式。然而这样做不仅会导致维度过大，而且会造成不同词的词向量之间的关系无法通过向量表示出来。所以需要用一种维度更低的向量来表示词语：词向量。词向量是一个维度远远小于词汇表大小的向量，向量里的每个元NLP 笔记：Skip-gram
1 skip-gram举例 假设在我们的文本序列中有5个词，[“the”，“man”，“loves”，“his”，“son”]。 假设我们的窗口大小skip-window=2，中心词为“loves”，那么上下文的词即为：“the”、“man”、“his”、“son”。这里的上下文词又被称作“背景词”，对应的窗口称作“背景窗口”。 跳字模NLP word embedding汇总
Word Embedding 词嵌入，从字面意思理解其实不是很好懂，他本质是一个向量化Vectorization的过程，一个把文字文本转化成数字形式的方式。这样模型才能够处理和训练文本。 比如我有一句话I love you, 最简单的翻译成向量，那就是[0,1,2]，因为我的词库里暂时只有这三个词。接下来我想说DeepWalk算法（个人理解）
DeepWalk 什么是网络嵌入 将网络中的点用一个低维的向量表示，并且这些向量要能反应原先网络的某些特性。 一种网络嵌入的方法叫DeepWalk，它的输入是一张图或者网络，输出为网络中顶点的向量表示。DeepWalk通过截断随机游走(truncated random walk)学习出一个网络的社会表示(socia【图文并茂】通过实例理解word2vec之Skip-gram
导读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，其是根据干货|咦？还可以这样图解Word2Vec
Word2Vec的含义一个单词，神经网络理解不了，需要人转换成数字再喂给它。最naive的方式就是one-hot，但是太过于稀疏，不好。所以在改进一下，把one-hot进一步压缩成一个dense vector。word2vec算法就是根据上下文预测单词，从而获得词向量矩阵。预测单词的任务只是一个幌子，我们需要的结果并不干货|咦？还可以这样图解Word2Vec
Word2Vec的含义一个单词，神经网络理解不了，需要人转换成数字再喂给它。最naive的方式就是one-hot，但是太过于稀疏，不好。所以在改进一下，把one-hot进一步压缩成一个dense vector。word2vec算法就是根据上下文预测单词，从而获得词向量矩阵。预测单词的任务只是一个幌子，我们需要的结果并不Word2vec之Skip-gram 模型
什么是Skip-gram模型？ 在跳字模型中，我们用一个词来预测它在文本序列周围的词。例如，给定文本序列"the", “man” “hit , his”,和"son"，跳字模型所关心的是，给定"hit" ，生成它邻近词"the", " man", “his ,和"son"的概率。在这个例子中，“hit"叫中心词，“the”, " man”, “his”,详解GloVe词向量模型
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word2vec
1、cbow与skip-gram的比较 在cbow方法中，是用周围词预测中心词，从而利用中心词的预测结果情况，使用GradientDesent方法，不断的去调整周围词的向量。要注意的是， cbow的对周围词的调整是统一的：求出的gradient的值会同样的作用到每个周围词的词向量当中去。可以看到，c