原文:Deep Learning基礎--word2vec 中的數學原理詳解

word vec 是 Google 於 年開源推出的一個用於獲取 word vector 的工具包,它簡單 高效,因此引起了很多人的關注。由於 word vec 的作者 Tomas Mikolov 在兩篇相關的論文 , 中並沒有談及太多算法細節,因而在一定程度上增加了這個工具包的神秘感。一些按捺不住的人於是選擇了通過解剖源代碼的方式來一窺究竟,出於好奇,我也成為了他們中的一員。讀完代碼后,覺得收 ...

2017-11-09 10:44 0 1637 推薦指數:

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word2vec 數學原理詳解 筆記

word2vec 數學原理詳解 1)為什么使用對數似然函數作為損失函數?(解釋:“對數損失函數”與“極大似然估計下的對數似然函數”在本質上是等價的) 2) 自然語言處理中最重要的一個技術就是統計語言模型; 統計語言模型是用來確定一個句子的概率的概率模型,常用的包括 ...

Thu Jan 18 20:46:00 CST 2018 0 1637
word2vec 數學原理詳解

word2vec 是 Google 於 2013 年開源推出的一個用於獲取 word vector 的工具包,它簡單、高效,因此引起了很多人的關注。由於 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在兩篇相關的論文 [3,4] 並沒有談及太多算法細節,因而在一定程度上增加了 ...

Mon Jul 21 18:04:00 CST 2014 8 94554
Word2Vec原理詳解

轉載自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/61635013 一、什么是Word2Vec Word2Vec是google在2013年推出的一個NLP工具,它的特點是能夠將單詞轉化為向量來表示,這樣詞與詞之間就可以定量的去度量他們之間的關系,挖掘詞之間的聯系。用詞向量 ...

Tue Jul 27 23:16:00 CST 2021 0 154
word2vec原理及gensimword2vec的使用

目錄 概述 word2vec原理 CBOW模型 Skip-gram模型 gensimword2vec的使用 參考 概述 在NLP,對於一個詞,我們用一個詞向量來表示,最常見的一個方式是one hot ...

Sun Aug 22 07:43:00 CST 2021 0 221
word2vec詳解

原理 word2vec的大概思想是,認為,距離越近的詞,相關性就越高,越能夠表征這個詞。所以,只需要把所有的條件概率\(P(w_{t+j}|w_t)\)最大化,這樣就能夠得到一個很好的用來表征詞語之間關系的模型了。 最大化的方法就是使用最大似然估計,構建損失函數,然后使用梯度下降進行優化 ...

Wed Jul 14 06:23:00 CST 2021 0 181
用中文把玩Google開源的Deep-Learning項目word2vec

google最近新開放出word2vec項目,該項目使用deep-learning技術將term表示為向量,由此計算term之間的相似度,對term聚類等,該項目也支持phrase的自動識別,以及與term等同的計算。 word2vec項目首頁:https://code.google.com/p ...

Sun Sep 01 06:14:00 CST 2013 3 21219
word2vec原理與代碼

目錄   前言   CBOW模型與Skip-gram模型   基於Hierarchical Softmax框架的CBOW模型   基於Negative Sampling框架的CBOW模型   負采樣算法   結巴分詞   word2vec 前言 ...

Fri Jan 05 21:39:00 CST 2018 0 3868
 
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