深度學習掀開了機器學習的新篇章,目前深度學習應用於圖像和語音已經產生了突破性的研究進展。深度學習一直被人們推崇為一種類似於人腦結構的人工智能算法,那為什么深度學習在語義分析領域仍然沒有實質性的進展呢? 引用三年前一位網友的話來講: “Steve Renals算了一下icassp錄取 ...
簡介 Word vec 是 Google 在 年年中開源的一款將詞表征為實數值向量的高效工具, 其利用深度學習的思想,可以通過訓練,把對文本內容的處理簡化為 K 維向量空間中的向量運算,而向量空間上的相似度可以用來表示文本語義上的相似度。Word vec輸出的詞向量可以被用來做很多 NLP 相關的工作,比如聚類 找同義詞 詞性分析等等。如果換個思路, 把詞當做特征,那么Word vec就可以把特征 ...
2014-05-16 19:59 0 75463 推薦指數:
深度學習掀開了機器學習的新篇章,目前深度學習應用於圖像和語音已經產生了突破性的研究進展。深度學習一直被人們推崇為一種類似於人腦結構的人工智能算法,那為什么深度學習在語義分析領域仍然沒有實質性的進展呢? 引用三年前一位網友的話來講: “Steve Renals算了一下icassp錄取 ...
在NLP(自然語言處理)領域,文本表示是第一步,也是很重要的一步,通俗來說就是把人類的語言符號轉化為機器能夠進行計算的數字,因為普通的文本語言機器是看不懂的,必須通過轉化來表征對應文本。早期是基於規則的方法進行轉化,而現代的方法是基於統計機器學習的方法。 數據決定了機器學習的上限,而算法只是盡可 ...
Word2vec是Google的Mikolov等人提出來的一種文本分布式表示的方法,這種方法是對神經網絡語言模型的“瘦身”, 巧妙地運用層次softmax(hierarchical softmax )和負采樣(Negative sampling )兩種技巧,使得原本參數繁多、計算量巨大的神經網絡 ...
本文主要工作是將文本方法 (word2vec) 和知識庫方法 (transE) 相融合作知識表示,即將外部知識庫信息(三元組)加入word2vec語言模型,作為正則項指導詞向量的學習,將得到的詞向量用於分類任務,效果有一定提升。 一. word2vec 模型 word2vec ...
利用 Word2Vec 實現文本分詞后轉換成詞向量 步驟: 1、對語料庫進行分詞,中文分詞借助jieba分詞。需要對標點符號進行處理 2、處理后的詞語文本利用word2vec模塊進行模型訓練,並保存 詞向量維度可以設置高一點,300 3、保存模型,並測試,查找相似詞,相似詞topN ...
上一篇博客用詞袋模型,包括詞頻矩陣、Tf-Idf矩陣、LSA和n-gram構造文本特征,做了Kaggle上的電影評論情感分類題。 這篇博客還是關於文本特征工程的,用詞嵌入的方法來構造文本特征,也就是用word2vec、glove和fasttext詞向量進行文本表示,訓練隨機森林 ...
博客園的markdown用起來太心塞了,現在重新用其他編輯器把這篇博客整理了一下。 目前用word2vec算法訓練詞向量的工具主要有兩種:gensim 和 tensorflow。gensim中已經封裝好了word2vec這個包,用起來很方便,只要把文本處理成規范的輸入格式,寥寥幾行代碼就能訓練詞 ...
今天參考網上的博客,用gensim訓練了word2vec詞向量。訓練的語料是著名科幻小說《三體》,這部小說我一直沒有看,所以這次拿來折騰一下。 《三體》這本小說里有不少人名和一些特殊名詞,我從網上搜了一些,作為字典,加入到jieba里,以提高分詞的准確性。 一、gensim中 ...