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l****m 2018-07-10
向量(一)
基于神经网络的模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表,而是通过学习语义信息得到向量,因此能很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练向量的细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个向量模型。 效果展示 本章中,当向量训练好后,我们可以用数据可视化算法t-SNE[4]画出语特征在二维上的投影(如下图所示)。从图中可以出,语义相语(如a, the, these; big, huge)在投影上距离很近,语意无(如say, business; decision, japan)在投影上的距离很远。 图1. 向量的二维投影 另一方面,我们知道两个向量的余弦值在[−1,1][−1,1]的区间内:两个完全相同的向量余弦值为1, 两个相互垂直的向量之间余弦值为0,两个方向完全相反的向量余弦值为-1,即相性和余弦值大小成正比。
双****4 2018-07-10
向量(三)
为了能简单到效果,教程只设置了经过很少的训练就结束并得到如下的预测。我们的模型预测 among a group of 的下一个是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,那我们会得到的下一个预测是 workers。预测输出的格式如下所示: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行表示预测典上的概率分布,第二行表示概率最大的对应的id,第三行表示概率最大的
用****在 2018-07-10
向量(二)
我们在上文中已经讲到用条件概率建模语言模型,即一句话中第tt个的概率和该句话的前t−1t−1个。可实际上越远的语其实对该的影响越小,那如果考虑一个n-gram, 每个都只受其前面n-1个的影响,则有: P(w1,...,wT)=∏t=nTP(wt|wt−1,wt−2,...,wt−n+1)P(w1,...,wT)=∏t=nTP(wt|wt−1,wt−2,...,wt−n+1) 给定一些真实语料,这些语料中都是有意义的句子,N-gram模型的优化目标则是最大化目标函数: 1T∑tf(wt,wt−1,...,wt−n+1;θ)+R(θ)1T∑tf(wt,wt−1,...,wt−n+1;θ)+R(θ) 其中f(wt,wt−1,...,wt−n+1)f(wt,wt−1,...,wt−n+1)表示根据历史n-1个得到当前wtwt的条件概率,R(θ)R(θ)表示参数正则项。 图2.
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