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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的共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数,|V||V|为词汇表的大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的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的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现的词也会影响矩阵分解的效果。 基于神经络的模不需要计算和存储一个在全语料统计产生的大表,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的细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
所述,云计算就是将分散在各个公司的息技术资源汇聚到一个大平台,其兴起始于需求扩大而人力短缺,其未来发展趋势是通过规模经营和数据共享,成为新息化社会的技术基石。 云计算如何带动地方经济 云计算落地是要自建数据中心机房,我们一般称之为云基地,云基地在经济利益和社会影响和传统工厂并不相同。云基地通俗易懂的展现形式就是开启数十万个高速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不用接显示器也不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能就能对外服务。云基地和数字地产不完全相同,数字地产只装修好房子,云基地关注用这些房子做什么。 云基地是无工业,并不需要雇佣大量人口,对直接促进就业帮助不大;但云计算没有实体矿产投入和物品产出,只需要大量电力启动电脑也不会产生大量污染。 云基地像电视台和号塔一样,通过产生和扩散数据息对客户提供服务,这些息的传输没有物流成本,光速直达全球每个角落。 因为云基地服务全球客户,所以云基地可创造极高的营收,但不能简单的计入地方政府的GDP。一个耗电三千瓦的机柜加附属空间占地5平方米,如果云计算资源全部售出,每年可产生20万元以的营收。
用****在 2018-07-10
词向量(二)
,wt−n+1)=egwt∑|V|iegiP(wt|w1,...,wt−n+1)=egwt∑i|V|egi 整个络的损失值(cost)为多类分类交叉熵,用公式表示为: J(θ)=−∑i=1N∑k=1|V|yiklog(softmax(gik))J(θ)=−∑i=1N∑k=1|V|ykilog(softmax(gki)) 其中yikyki表示第ii个样本第kk类的真实标签(0或1),softmax(gik)softmax(gki)表示第i个样本第k类softmax输出的概率。 Continuous Bag-of-Words model(CBOW) CBOW模通过一个词的下文(各N个词)预测当前词。当N=2时,模如下图所示: 图3. CBOW模 具体来说,不考虑下文的词语输入顺序,CBOW是用下文词语的词向量的均值来预测当前词。
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