引言 在机器学习领域,语言识别和图像识别都比较容易做到。语音识别的输入数据可以是音频频谱序列向量所构成的matrix,图像识别的输入数据是像素点向量构成的矩阵。但是文本是一种抽象的东西,显然不能直接把文本数据喂给机器当做输入,因此这里就需要对文本数据进行处理。 现在,有这么一个有趣的例子 ...
语言模型简介 Language Model 简单的说,语言模型 Language Model 是用来计算一个句子出现概率的模型,假设句子,其中代表句子中的第个词语,则语句 W 以该顺序出现的概率可以表示为: 其中 , p w n w n p w n w ,w ,...,w n , p w n w n 即为 Language Model 的参数,。通常参数的求解用方法是 N gram 模型,最大熵 ...
2016-06-04 08:52 1 6409 推荐指数:
引言 在机器学习领域,语言识别和图像识别都比较容易做到。语音识别的输入数据可以是音频频谱序列向量所构成的matrix,图像识别的输入数据是像素点向量构成的矩阵。但是文本是一种抽象的东西,显然不能直接把文本数据喂给机器当做输入,因此这里就需要对文本数据进行处理。 现在,有这么一个有趣的例子 ...
DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇、序 一、DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二、NLP词的表示方法类型 1、词的独热表示one-hot representation ...
定义 什么是语言模型,通俗的讲就是从语法上判断一句话是否通顺。即判断如下的概率成立: \[p(\text{今天是周末})>p(\text{周末是今天}) \] 链式法则(chain rule) \[p(w_1,w_2,...,w_n)=p(w_1)p(w_2|w_1)p ...
自然语言处理的一个基本问题就是为其上下文相关的特性建立数学模型,即统计语言模型(Statistical Language Model),它是自然语言处理的基础。 1 用数学的方法描述语言规律 假定S表示某个有意义的句子,由一连串特定顺序排列的词ω1,ω2,...,ωn组成,这里n是句子的长度 ...
word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型. 模型原理 为了便于 ...
此代码为Google tensorflow例子代码,可在github找到 (word2vec_basic.py) 关于word2vec的介绍,之前也整理了一篇文章,感兴趣的朋友可以去看下,示例代码是skip-gram的训练方式,这里简单概括一下训练的数据怎么来的:比如,有这么一句话“喜欢写 ...
基于word2vec的文档向量模型的应用 word2vec的原理以及训练过程具体细节就不介绍了,推荐两篇文档:《word2vec parameter learning explained》、和《word2vec中的数学》。 在《word2vec中的数学》中谈到了训练语言模型的一些方法 ...