1.单词的向量化表示 一般来讲，词向量主要有两种形式，分别是稀疏向量和密集向量。 所谓稀疏向量，又称为one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小N，向量的分量只有一个1，其他全为0，1的位置对应该词在词典中的索引。 至于密集向量，又称dis ...
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2017-11-04 18:01:10
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1.CBOW模型 之前已经解释过，无论是CBOW模型还是skip-gram模型，都是以Huffman树作为基础的。值得注意的是，Huffman树中非叶节点存储的中间向量的初始化值是零向量，而叶节点对应的单词的词向量是随机初始化的。 1.1 训练的流程 那么现在假设我们已经有了一个已经构造好的Huff ...
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2017-11-04 18:00:40
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follow：https://github.com/zake7749/Chatbot 这个台湾作者GitHub的代码和开发日志（如https://zake7749.github.io/2016/08/28/word2vec-with-gensim/ ）将聊天系统所需的知识储备以及整个系统框架都描述得... ...
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2017-10-18 18:22:43
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(1) paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架。 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐，情感分析，词向量，语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测 ...
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2017-10-18 10:00:10
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简介 Word2vec 是 Google 在 2013 年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具, 其利用深度学习的思想，可以通过训练，把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。Word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP ...
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2017-09-27 13:19:51
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word2vec相关基础知识、下载安装參考前文：word2vec词向量中文文本相似度计算 文件夹： word2vec使用说明及源代码介绍 1.下载地址2.中文语料3.參数介绍4.计算相似词语5.三个词预測语义语法关系6.关键词聚类 1、下载地址 官网C语言下载地址：http://word2vec.g ...
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2017-08-13 15:19:15
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这是根据斯坦福cs224d课程写出来的， 这是课程里边最开始所讲的词向量， 1、首先将所有的词组织成一个词典 2、对于词典中的每一个词， 扫描词典中的其他词， 对于扫描到的每一个词， 统计原始词在被扫描到的词的前边或者后边出现的次数， 这样就构成了一个由词频所构成的对角阵 3、对该对角阵进行SVD分 ...
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2017-08-12 20:24:03
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本章我们介绍词的向量表征，也称为word embedding。词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里，我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较，我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的 ...
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2017-07-26 22:04:17
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词向量：用一个向量的形式表示一个词 词向量的一种表示方式是one-hot的表示形式：首先，统计出语料中的所有词汇，然后对每个词汇编号，针对每个词建立V维的向量，向量的每个维度表示一个词，所以，对应编号位置上的维度数值为1，其他维度全为0。这种方式存在问题并且引发新的质疑：1）无法衡量相关词之间的距离 ...
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2017-07-19 22:02:06
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一、介绍 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包。它包括了一组用于word embedding的模型，这些模型通常都是用浅层（两层）神经网络训练词向量。 Word2vec的模型以大规模语料库作为输入，然后生成一个向量空间（通常为几百维）。词典中的每个 ...
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2017-07-15 11:23:25
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