本节课继续讲授word vec模型的算法细节，并介绍了一种新的基于共现矩阵的词向量模型 GloVe模型。最后，本节课重点介绍了word vec模型评估的两种方式。 Skip gram模型 上节课，我们介绍了一个十分简单的word vec模型。模型的目标是预测word o 出现在另一个word c 的上下文语境里的条件概率： p o c frac exp u o Tv c sum w W exp u ...
2016-08-24 16:16 0 15072 推荐指数：
Stanford大学在2015年开设了一门Deep Learning for Natural Language Processing的课程，广受好评。并在2016年春季再次开课。我将开始这门课程的学习，并做好每节课的课程笔记放在博客上。争取做到每周一更吧。 本文是第一篇。 NLP简介 ...
本节课将开始学习Deep NLP的基础——词向量模型。 背景 word vector是一种在计算机中表达word meaning的方式。在Webster词典中，关于meaning有三种定义： the idea that is represented by a word, phrase ...
斯坦福课程CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing lecture13：Convolutional neural networks -- for sentence classification 主要是学习笔记，卷积神经网络 ...
https://www.zybuluo.com/hanxiaoyang/note/404582 Lecture 1：自然语言入门与次嵌入 1.1 Intro to NLP and Deep Learning 1.2 Simple Word Vector representations ...
I. 复习word2vec的核心思路 1. Skip-gram 模型示意图： 2.word vectors的随机梯度 假设语料库中有这样一行句子： I love deep learning and NLP 中心词为deep，那么在计算梯度的时候则可以得到如下的梯度向量 ...
Stanford NLP课程简介 1. NLP应用例子 问答系统： IBM Watson 信息提取（information extraction） 情感分析 机器翻译 2. NLP应用当前进展 很成熟：垃圾邮件检测，词性标注（POS），实体名称识别（Named ...
转载注明出处http://www.cnblogs.com/NeighborhoodGuo/p/4751759.html 听完斯坦福大学的CS224d公开课真是受益匪浅，课程安排紧凑而且内容翔实由浅入深，使我不仅对各种神经网络模型有一个认识，还对NLP的原理有了比较深刻的认识。 这门课程 ...
