引言 在機器學習領域,語言識別和圖像識別都比較容易做到。語音識別的輸入數據可以是音頻頻譜序列向量所構成的matrix,圖像識別的輸入數據是像素點向量構成的矩陣。但是文本是一種抽象的東西,顯然不能直接把文本數據喂給機器當做輸入,因此這里就需要對文本數據進行處理。 現在,有這么一個有趣的例子 ...
語言模型簡介 Language Model 簡單的說,語言模型 Language Model 是用來計算一個句子出現概率的模型,假設句子,其中代表句子中的第個詞語,則語句 W 以該順序出現的概率可以表示為: 其中 , p w n w n p w n w ,w ,...,w n , p w n w n 即為 Language Model 的參數,。通常參數的求解用方法是 N gram 模型,最大熵 ...
2016-06-04 08:52 1 6409 推薦指數:
引言 在機器學習領域,語言識別和圖像識別都比較容易做到。語音識別的輸入數據可以是音頻頻譜序列向量所構成的matrix,圖像識別的輸入數據是像素點向量構成的矩陣。但是文本是一種抽象的東西,顯然不能直接把文本數據喂給機器當做輸入,因此這里就需要對文本數據進行處理。 現在,有這么一個有趣的例子 ...
DeepNLP的核心關鍵/NLP語言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇、序 一、DeepNLP的核心關鍵:語言表示(Representation) 二、NLP詞的表示方法類型 1、詞的獨熱表示one-hot representation ...
定義 什么是語言模型,通俗的講就是從語法上判斷一句話是否通順。即判斷如下的概率成立: \[p(\text{今天是周末})>p(\text{周末是今天}) \] 鏈式法則(chain rule) \[p(w_1,w_2,...,w_n)=p(w_1)p(w_2|w_1)p ...
自然語言處理的一個基本問題就是為其上下文相關的特性建立數學模型,即統計語言模型(Statistical Language Model),它是自然語言處理的基礎。 1 用數學的方法描述語言規律 假定S表示某個有意義的句子,由一連串特定順序排列的詞ω1,ω2,...,ωn組成,這里n是句子的長度 ...
word2vec是Google在2013年開源的一款將詞表征為實數值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,連續詞袋模型)和Skip-Gram兩種模型. 模型原理 為了便於 ...
此代碼為Google tensorflow例子代碼,可在github找到 (word2vec_basic.py) 關於word2vec的介紹,之前也整理了一篇文章,感興趣的朋友可以去看下,示例代碼是skip-gram的訓練方式,這里簡單概括一下訓練的數據怎么來的:比如,有這么一句話“喜歡寫 ...
基於word2vec的文檔向量模型的應用 word2vec的原理以及訓練過程具體細節就不介紹了,推薦兩篇文檔:《word2vec parameter learning explained》、和《word2vec中的數學》。 在《word2vec中的數學》中談到了訓練語言模型的一些方法 ...