word2vec 词向量怎么来的
2013年,Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec,引起了工业界和学术界的关注。
首先,word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练;其次,该工具得到的训练结果——词向量(word embedding),可以很好地度量词与词之间的相似性。
随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。
其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。
另外需要强调的一点是,word2vec是一个计算word vector的开源工具。
当我们在说word2vec算法或模型的时候,其实指的是其背后用于计算word vector的CBoW模型和Skip-gram模型。
很多人以为word2vec指的是一个算法或模型,这也是一种谬误。
接下来,本文将从统计语言模型出发,尽可能详细地介绍word2vec工具背后的算法模型的来龙去脉。
详情:网页链接
word2vec和word embedding有什么区别
1、计算机视觉ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E Hinton, NIPS 2012.Learning Hierarchical Features for Scene Labeling, Clement Farabet, Camille Couprie, Laurent Najman and Yann LeCun, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013.Learning Convolutional Feature Hierarchies for Visual Recognition, Koray Kavukcuoglu, Pierre Sermanet, Y-Lan Boureau, Karol Gregor, Micha?l Mathieu and Yann LeCun, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2010), 23, 2010.2、语音识别微软研究人员通过与hintion合作,首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中,并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功,使得语音识别的错误率相对减低30%。
但是,DNN还没有有效的并行快速算法,很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。
在国际上,IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究,并且速度飞快。
国内方面,阿里巴巴,科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位,也在进行深度学习在语音识别上的研究。
3、自然语言处理等其他领域很多机构在开展研究,2013年Tomas Mikolov,Kai Chen,Greg Corrado,Jeffrey Dean发表论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space建立word2vector模型,与传统的词袋模型(bag of words)相比,word2vector能够更好地表达语法信息。
深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。
word2vec目标函数的参数问题?输入的向量为什么是参数
要自动纠错,首先要有一个语料库,能够自动对文档中涉及的多语种文本进行分词、识别工作。
语料库主要有内置字典和数据库两种形式,Word采用的是内置字典形式。
当用户在文档中输入文本时,Word自动调用内置字典对文本进行分词和识别,也就是对应的过程。
若Word发现文本与内置词典不对应,则用红色波浪线标记;若部分对应但格式存在问题,则用绿色波浪线标记。
...
Word2vec的词聚类结果与LDA的主题词聚类结果,有什么不同
A][/B][/,在ASCII码比较方式下;;:FC[盘符; (3)选用/。
不好意思: (1)选用/;N] 4.使用说明; (2)选用/,为ASCII码比较模式,为二进制比较模式,并列出差异处,显示相异处的行号;A参数FC——文件比较命令 1.功能;:比较文件的异同。
2.类型;;;;][路径名]〈文件名〉[盘符。
(4)选用/[/C参数;B参数:外部命令 3.格式;C][/
转载请注明出处51数据库 » word2vec 归一化