. 词汇表征 使用one hot方法表示词汇有两个主要的缺点，以 个词为例，每个单词需要用 维来表示，而且只有一个数是零，其他维度都是 ，造成表示非常冗余，存储量大 第二每个单词表示的向量相乘都为零 正交 ，导致没能够表示是词汇之间的联系，比如oriange和apple,queen和king应该是联系比价紧密的，但是用上面的词典表示无法体现出这一点。 使用新的特征表示法，如下图所示，特征比如有性 ...
2018-07-22 19:22 2 1340 推荐指数：
Week 2 Quiz: Natural Language Processing and Word Embeddings (第二周测验：自然语言处理与词嵌入) 1.Suppose you learn a word embedding for a vocabulary of 10000 ...
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 13. 深度学习与自然语言处理 13.1 传统方法的局限 前面已经讲过了隐马尔可夫模型、感知机、条件随机场、朴素贝叶斯模型、支持向量机等传统机器学习模型 ...
（1）机器翻译的本质就是一个条件语言模型，在给定输入的条件下输出最有可能的句子。 （2）这里的条件语言模 ...
1.1为什么选择序列模型 （1）序列模型广泛应用于语音识别，音乐生成，情感分析，DNA序列分析，机器翻译，视频行为识别，命名实体识别等众多领域。 （2）上面那些问题可以看成使用（x，y）作为训练集的监督学习，但是输入与输出的对应关系有非常多的组合，比如一对一，多对多，一对多 ...
1 传统方式的缺点 使用索引的方式无法表达词之间的相似性，n元模型在很多场合难以取得明显的进步和表现。one-hot存在维度方面的问题以及无法表示词和短语之间的相似性。 WordNet: WordNet是一个由普林斯顿大学认识科学实验室在心理学教授乔治·A·米勒的指导下建立 ...
一、词汇表征 首先回顾一下之前介绍的单词表示方法，即one hot表示法。 如下图示，“Man”这个单词可以用 \(O_{5391}\) 表示,其中O表示One_hot。其他单词同理。 但是这样 ...
1、词向量（Word Vectors） 英语中大约有13亿个符号，从Feline（猫科动物）到cat（猫），hotel（旅馆）到motel（汽车旅馆），很明显它们之间是有关联的。我们需要将单词一一编码到向量中，一个向量表示了词空间中的一个点。 最简单的一种词向量就是one-hot向量：将每个词 ...
目的：把文本用数据的形式表达出来 方法：传统基于规则，现代基于统计 一、词编码方式1——离散表示 1、One-hot编码 和句子中顺序无关，耗空间耗时 2、词袋模型 每个数表示该词出现的次数（One-hot的加和） 3、TF_IDF 每个数代表该词在整个文档中的占比 4、N-gram ...
