Публикации по теме 'word2vec'


Что такое word2vec и как его собрать с нуля?
Часть 2: Подходы, основанные на обучении (CBOW и Skip-Gram) Это вторая часть из пяти частей. Чтобы перейти к другим частям, перейдите по ссылкам ниже: Часть 1: Матрица совпадений Часть 2: Подходы, основанные на обучении (CBOW и Skip-Gram) Часть 3: Отрицательная выборка Часть 4: Skip- Реализация Gram — Naive Softmax Часть 5: Реализация Skip-Gram — Отрицательная выборка Подходы, основанные на обучении Описанный выше подход, основанный на статистике, требует вычисления и..
Вложения слов
Эта статья призвана дать интуитивное представление о вложениях слов с использованием информации из некоторых из самых известных статей в этой области. Зачем нам нужны векторы слов? Другой вариант, который у нас есть, - это представить каждое слово в документе как вектор с горячим кодированием. Попробуем подумать над некоторыми проблемами с этим. Размер словарного запаса : каждое слово будет представлено фигурой, равной вашему словарному запасу. Это могут быть миллионы...
Резюме по эффективной оценке представлений слов в векторном пространстве
ЦЕЛЬ : осветить и преобразовать все технические аспекты исследовательской работы WORD2VEC в сообщение в блоге, которое будет простым и понятным для всех читателей. Исходный документ: https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf ВВЕДЕНИЕ : С каждым словом связан вектор. Это означает, что для предложения будет ассоциирована матрица. Таким образом, для каждого слова будет какое-то сопоставление, и это сопоставление не что иное, как word2vec . Вместо случайного назначения отображения..
Что стоит за Word2vec
Учебник по встраиванию слов Что стоит за Word2vec Краткое изложение идей и уравнений для встраивания слов Область обработки естественного языка (NLP) требует знаний в области лингвистики, статистики и информатики. Таким образом, может быть сложно начать новое исследование или проект без значительных предварительных исследований в дисциплинах, с которыми вы менее знакомы. Также может быть сложно беспрепятственно перемещаться между этими дисциплинами, потому что их номенклатура..
Что такое word2vec и как его собрать с нуля?
Часть 3: Отрицательная выборка Это часть 3 из серии из 5 частей. Чтобы перейти к другим частям, перейдите по ссылкам ниже: Часть 1: Матрица совпадений Часть 2: Подходы, основанные на обучении (CBOW и Skip-Gram) Часть 3: Отрицательная выборка Часть 4: Skip- Реализация Gram — Naive Softmax Часть 5: Реализация Skip-Gram — Отрицательная выборка Отрицательная выборка Если мы внимательно изучим нашу целевую функцию, мы поймем, что для оценки отрицательного логарифмического..
Слова как числа
Вложения, векторы и кодировки Когда я предлагаю представить смысл в виде ряда чисел, многие люди либо не верят, либо ужасаются. Как мы можем взять что-то столь прекрасное и столь же человечное, как высший смысл наших слов, и абстрагировать его в набор чисел? В этом посте я надеюсь показать вам, что действительно существуют способы представления значений слов в виде чисел, и что эти методы очень просты и невероятно эффективны. Томас Миколов — это имя, которое не так громко звучит в залах..
Резюме: Эффективная оценка представлений слов в векторном пространстве
Ссылка на оригинальную статью Полезно знать термины: (i) Языковая модель нейронной сети (NNLM) → Это вероятностная языковая модель нейронной сети с прямой связью. Он состоит из входного, проекционного, скрытого и выходного слоев. (ii) Рекуррентная языковая модель нейронной сети (RNNLM) → Она преодолевает некоторые ограничения модели NNLM, такие как необходимость указывать длину контекста. Эта модель состоит из входного, скрытого и выходного слоев. ОБЗОР : Нынешние техники..