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双****4 2018-07-10
词向量(
为了能简单看到效果,教程只设置了经过很少训练就结束并得到如下预测。我们模型预测 among a group of 下一个词是the。这比较符合文法规律。如果我们训练时间更长,比如几个小时,那么我们会得到下一个预测是 workers。预测输出格式如下所示: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行表示预测词在词典概率分布,第二行表示概率最大词对应id,第行表示概率最大词。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
在用神经络求词向量之前,传统做法是统计一个词语共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现词数,|V||V|为词汇表大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到UU即视为所有词词向量: X=USVTX=USVT 但这样传统做法有很多问题: 由于很多词没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达到好矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现词也会影响矩阵分解效果。 基于神经模型不需要计算和存储一个在全语料统计产生大表,而是通过学习语义息得到词向量,因此能很好地解决以问题。在本章里,我们将展示基于神经络训练词向量细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。
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