时间:2015-06-11 来源:

word2vec——高效word特征求取 【移动开发】

继上次分享了经典统计语言模型web前端制作,最近公众号中有很多做NLP朋友问到了关于word2vec的相关内容,web前端制作 本文就在这里整理一下做以分享. 本文分为

用parameter个数度量网络复杂度div前端切图, R. Ducharme, JMLR 2003]中就有提出符合w3c标准, 它是一个前向网络网页外包接活, 同时学习词语表征和一个统计语言模型(后面具体讲).

概括word2vec 要解决的问题: 在神经网络中学习将word映射成连续(高维)向量,jpg或psd转html 其实就是个词语特征求取.

概括word2vec 相关工作 模型结构 Count-based方法 vs. Directly predict 几部分web前端制作,暂时没有加实验章节,web前端制作但其实感觉word2vec一文中实验还是做了很多工作的承接网页制作,希望大家有空最好还是看一下~

RNN在语言模型上优于其他神经网络,承接网页制作因为不用像上面NNLM中的输入要定死前N个词的N.(具体RNN的结构我会在下篇中讲)简单地说web切图报价, RNN就是一个隐层自我相连的网络,网站div+css 隐层同时接收来自t时刻输入和t-1时刻的输出作为输入符合w3c标准, 这使得RNN具有短期记忆能力,符合w3c标准 所以RNNLM的复杂度为:

在Mikolov的硕士论文[1]和他在ICASSP 2009上发表的文章[2]中网页外包接活, 用一个单隐层网络训练词语表征,网页外包接活 然后将这个表征作为NNLM的输入进行训练. Word2vec是训练词语表征工作的一个拓展.

1 . NNLM[3]

Count-based方法 vs. Directly predict 最后我们看一下之前我们讲过的几个基于统计的传统语言模型与word2vec这种直接预测的方法的比较:

特点: 1. 不同于之前的计算cooccurrence次数方法web前端制作,减少计算量 2. 高效 3. 可以轻松将一个新句子/新词加入语料库

NNLM的目标是在一个NN里,div+css制作求第t个词的概率承接网页制作, 即

CBOW的网络结构和NNLM类似,承接网页制作变化:

图片摘自Stanford CS244.

其中f是这个神经网络web切图报价,projection,C是word到word vector的特征映射(通过一个|V|*D的映射矩阵实现), g是以word特征为输入web前端制作,表示|V|个词语的概率

2 . RNNLM

CBOW去掉了NNLM的非线性部分 CBOW不考虑word之间的先后顺序承接网页制作,也就是在上面NNLM的projection层将映射后的结果求和/求平均(而非按照先后顺序连接起来) 输入不止用了历史词语web切图报价,还用了未来词语. 即,手机html制作 用t-n+1…t-1,…t+n-1的word作为输入网页外包接活,目标是正确分类得到第t个word. PS: 实验中得到的best n=4 CBOW的复杂度为:

如下图所示.这里c增大有利于模型的完备性,jpg或psd转html 但过大的c可能造成很多无关词语相关联web前端制作, 因此用随机采样方法,web前端制作远的词少采承接网页制作, 但通常可以通过hierarchical softmax或binary化词库编码将|V|降至log2Vlog_2V, 这样计算瓶颈就在于隐层N?D?HN*D*H了.在word2vec中,网站div+css为了避免隐层带来的高计算复杂度而去掉了隐层.

O=H?H+H?VO = H*H + H*V 同样地符合w3c标准, 瓶颈就在于H?HH*H了.

其中v和v’分别为输入和输出中的word特征向量.所以说网页外包接活, word2vec方法本质上是一个动态的逻辑回归.

O=N?D+D?log2VO = N*D + D*log_2V

CBOW结构图:

与CBOW相反,网页外包接活Continuous Skip-gram Model不利用上下文. 其输入为当前word,经过projection的特征提取去预测该word周围的c个词,div+css制作其cost function为:

参考文献:

具体来说承接网页制作,最简单的情况下,承接网页制作 P(wt+j|wt)P(w_{t+j}|w_t)的表达式可以为:

比如定义最大周围距离为C,就选择距离为R=range(1, 选前后各R个词作为预测结果. 所以网页外包接活, 而且我们的中级目标是提特征(而不是生成语言模型),文中就想能不能牺牲hidden layer的非线性部分,web前端制作 从而高效训练. 这也是Word2vec中速度提升最多的部分. 这也就是一个Log linear model.所以本质上承接网页制作,如下面所述.

主要思想:神经网络语言模型可以用两步进行训练:1. 简单模型求取word vector; 在求取特征向量时web切图报价,以输出词语的概率为输出进行训练.

相关工作 在传统求取word的空间向量表征时符合w3c标准, LSA 将词和文档映射到潜在语义空间,符合w3c标准从而去除了原始向量空间中的一些“噪音”,但它无法保存词与词之间的linear regularities; LDA 是一个三层贝叶斯概率模型,jpg或psd转html包含词、主题和文档三层结构.文档到主题服从Dirichlet分布web前端制作,主题到词服从多项式分布,web前端制作 但是只要训练数据大了承接网页制作,RNNLM,skip-gram Model.

3 . Proposed Method 1 - Continuous Bag-of-Words(CBOW) Model

3 . Proposed Method 2 - Continuous Skip-gram Model

NNLM: Y. Bengio, P. Vincent. A neural probabilistic language model, Masters thesis 类似工作:T. Mikolov, L. Burget, In: Proc. ICASSP 2009.] 类似工作:Pennington J, Manning C D. Glove: Global vectors for word representation[J]. Proceedings of the Empiricial Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2014), 12. $(function () { $('pre.prettyprint code').each(function () { var lines = $(this).text().split('\n').length; var $numbering = $('').addClass('pre-numbering').hide(); $(this).addClass('has-numbering').parent().append($numbering); for (i = 1; i ').text(i)); }; $numbering.fadeIn(1700); }); });

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