word2vec 中的數學原理詳解 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 ...
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:
word2vec 中的數學原理詳解 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 ...
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] 中並沒有談及太多算法細節,因而在一定程度上增加了 ...
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 ...
目錄 概述 word2vec原理 CBOW模型 Skip-gram模型 gensim中word2vec的使用 參考 概述 在NLP中,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 ...
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 ...
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 ...
本節課將開始學習Deep NLP的基礎——詞向量模型。 背景 word vector是一種在計算機中表達word meaning的方式。在Webster詞典中,關於meaning有三種定義: the idea that is represented by a word, phrase ...
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 ...