如何用word2vec计算两个词组合在一起和一个词的相似度
读到这里,你或许认为我这篇文章同样不涉及敏感话题,同样符合社会主流价值观,回过头来看一看你会发现我这篇文章的最初写作目的是什么。
虽然写到中间部分时提出了自己的观点,但观点在上一段已经写完了,因此这一段只能接着我最初了目的去写了,这也算是一种首尾照应吧。
孟子曰:吾善养吾浩然之气。
我可能不善养他那种浩气,但我会善养我书卷气。
在一个社会普遍缺钙,现实中气不足的时代,书卷气对人尤其重要,它可以让人活得有价值,有尊严,有品位。
而要想养成这种书卷气,就必须读些有“气”的文史典籍,读些有书卷气的人。
如何用 word2vec 计算两个句子之间的相似度
昨天晚上正无聊,看着电视机,无意中看到了感动中国着这个节目,这个节目吊起了我的胃口,这是一个被誉为“中国人年度精神史诗”的电视公益活动,被评为“感动中国2013年度十大人物”的分别是:隐姓埋名30年的中国核潜艇之父黄旭华;退休后20年坚持每天出诊的仁医胡佩兰;荣誉迟到28年而一生不悔的湖北见义勇为好市民方俊明;35年前仆后继、追逐科技梦想的“油菜花父子”沈克泉、沈昌健;守护开国将军梦想,全心全意为群众服务的革命老人龚全珍;年届90仍然坚持拾荒助学的山东老人刘盛兰;努力改变乡村面貌的基层好干部山西村官段爱平;悬崖边上的护梦人,西藏墨脱山区教师格桑德吉;为报答战友深情,几十年守护天山筑路士兵墓园的老兵陈俊贵;为子女筹学费,耗时3年绣出《清明上河图》的重病母亲姚厚芝。
这些人的事迹令我震撼,其中我觉得刘盛兰老人的事迹令我最感动,以拾荒和政府补贴为经济来源的他用自己攒下的,从衣食中节检下来的钱,全部捐给了那些需要帮助学子,有些学子不了解他,在回信中称呼他:刘奶奶,刘阿姨,当那些学子知道了,纷纷潸然泪下。
感动中国感动我心,我们要学习他们的大爱无疆。
Word2vec的词聚类结果与LDA的主题词聚类结果,有什么不同
最近正好组内做了一个文档相似度的分享。
决定回答一发。
首先,如果不局限于NN的方法,可以用BOW+tf-idf+LSI/LDA的体系搞定,也就是俗称的01或one hot representation。
其次,如果楼主指定了必须用流行的NN,俗称word-embedding的方法,当然首推word2vec(虽然不算是DNN)。
然后得到了word2vec的词向量后,可以通过简单加权/tag加权/tf-idf加权等方式得到文档向量。
这算是一种方法。
当然,加权之前一般应该先干掉stop word,词聚类处理一下。
还有,doc2vec中的paragraph vector也属于直接得到doc向量的方法。
特点就是修改了word2vec中的cbow和skip-gram模型。
依据论文《Distributed Representations of Sentences and Documents》(ICML 2014)。
还有一种根据句法树加权的方式,是ICML2011提出的,见论文《Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks》,后续也有多个改编的版本。
当然,得到词向量的方式不局限于word2vec,RNNLM和glove也能得到传说中高质量的词向量。
ICML2015的论文《From Word Embeddings To Document Distances, Kusner, Washington University》新提出一种计算doc相似度的方式,大致思路是将词之间的余弦距离作为ground distance,词频作为权重,在权重的约束条件下,求WMD的线性规划最优解。
最后,kaggle101中的一个word2vec题目的tutorial里作者如是说:他试了一下简单加权和各种加权,不管如何处理,效果还不如01,归其原因作者认为加权的方式丢失了最重要的句子结构信息(也可以说是词序信息),而doc2vec的方法则保存了这种信息。
在刚刚结束的ACL2015上,似乎很多人提到了glove的方法,其思想是挖掘词共现信息的内在含义,据说是基于全局统计的方法(LSI为代表)与基于局部预测的方法(word2vec为代表)的折衷,而且输出的词向量在词聚类任务上干掉了word2vec的结果,也可以看看。
《GloVe: Global Vectors forWord Representation》
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
如何通过词向量技术来计算2个文档的相似度
最近正好组内做了一个文档相似度的分享。
决定回答一发。
首先,如果不局限于NN的方法,可以用BOW+tf-idf+LSI/LDA的体系搞定,也就是俗称的01或one hot representation。
其次,如果楼主指定了必须用流行的NN,俗称word-embedding的方法,当然首推word2vec(虽然不算是DNN)。
然后得到了word2vec的词向量后,可以通过简单加权/tag加权/tf-idf加权等方式得到文档向量。
这算是一种方法。
当然,加权之前一般应该先干掉stop word,词聚类处理一下。
还有,doc2vec中的paragraph vector也属于直接得到doc向量的方法。
特点就是修改了word2vec中的cbow和skip-gram模型。
依据论文《Distributed Representations of Sentences and Documents》(ICML 2014)。
还有一种根据句法树加权的方式,是ICML2011提出的,见论文《Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks》,后续也有多个改编的版本。
当然,得到词向量的方式不局限于word2vec,RNNLM和glove也能得到传说中高质量的词向量。
word2vec两次训练出来的词向量模型一样吗
对数的性质及推导 用^表示乘方,用log(a)(b)表示以a为底,b的对数 *表示乘号,/表示除号 定义式: 若a^n=b(a>0且a≠1) 则n=log(a)(b) 基本性质: 1.a^(log(a)(b))=b 2.log(a)(MN)=log(a)(M)+log(a)(N); 3.log(a)(M/N)=log(a)(M)-log(a)(N); 4.log(a)(M^n)=nlog(a)(M)
word2vec两次训练出来的词向量模型一样吗
对数的性质及推导 用^表示乘方,用log(a)(b)表示以a为底,b的对数 *表示乘号,/表示除号 定义式: 若a^n=b(a>0且a≠1) 则n=log(a)(b) 基本性质: 1.a^(log(a)(b))=b 2.log(a)(MN)=log(a)(M)+log(a)(N); 3.log(a)(M/N)=log(a)(M)-log(a)(N); 4.log(a)(M^n)=nlog(a)(M)...
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