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从Word2Vec到Bert,聊聊词向量的前世今生(一)

一、语言模型 1、n-gram model 谈到词向量则必须要从语言模型讲起,传统的统计语言模型是对于给定长度为m的句子,计算其概率分布P(w1, w2, ..., wm),以表示该句子存在的可能性。...由于CBOW是在C&W基础上进行的升级和简化,所以我们直接从CBOW看起。 二、Word2Vec 1、CBOW CBOW的主要思想是将一句话中的某个词挖去,用其上下文对其进行预测。...用上下文的C个词来预测中心词,与上下文只有一个词的不同之处在于隐藏层不再是取一个词的词向量的各维,而是上下文C个词的词向量各维的平均值,即: ? 其他的方面均没有太大差别,最小化损失函数 ?...表示从根节点到 ? 的第 ? 个内部结点,每个内部结点的向量表示为 ? , 其可以由上述的"输出词向量"得到。那么,预测为某个词的概率可按下式计算: ? 函数[[x]]定义为: ? ?...参考文献 [1] Xin Rong, word2vec Parameter Learning Explained [2] 来斯惟,基于神经网络的词和文档语义向量表示方法研究 [3] Tomas Mikolov

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将句子表示为向量(上):无监督句子表示学习(sentence embedding)

这种方法的缺点是认为句子中的所有词对于表达句子含义同样重要。TFIDF加权平均词向量就是对每个词按照tfidf进行打分,然后进行加权平均,得到最终的句子表示。...第一步主要是对TFIDF加权平均词向量表示句子的方法进行改进。...论文实验表明该方法具有不错的竞争力,在大部分数据集上都比平均词向量或者使用TFIDF加权平均的效果好,在使用PSL作为词向量时甚至能达到最优结果。...模型的具体步骤如下: 每个段落都映射到一个唯一的向量,由矩阵\(D​\)中的一列表示,每个词也被映射到一个唯一的向量,表示为\(W​\) ; 对当前段落向量和当前上下文所有词向量一起进行取平均值或连接操作...基本思想是word2vec中的skip-gram模型从词级别到句子级别的推广:对当前句子进行编码后对其周围的句子进行预测。

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    【NLP】doc2vec原理及实践

    因此这种方法对于短文本效果很差,对于长文本效果一般,通常在科研中用来做baseline。 average word vectors就是简单的对句子中的所有词向量取平均。...是一种简单有效的方法,但缺点也是没有考虑到单词的顺序 tfidf-weighting word vectors是指对句子中的所有词向量根据tfidf权重加权求和,是常用的一种计算sentence embedding...的方法,在某些问题上表现很好,相比于简单的对所有词向量求平均,考虑到了tfidf权重,因此句子中更重要的词占得比重就更大。...当然,预测的任务是一个多分类问题,分类器最后一层使用softmax,计算公式如下: ? 这里的每一个 ? 可以理解为预测出每个word的概率。因为在该任务中,每个词就可以看成一个类别。计算 ?...然后将段落向量和词向量级联或者求平均得到特征,预测句子中的下一个单词。

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    使用BERT升级你的初学者NLP项目

    定义 向量:向量的经典描述是一个数,它既有大小,也有方向(例如,西5英里)。在机器学习中,我们经常使用高维向量。 嵌入:用向量作为一种表示词(或句子)的方法。 文档:单个文本。...这有助于捕捉句子中更多的上下文。 Count Vectoriser 直觉 这是将语言向量化的最简单方法。我们只是简单地计算句子中的每个单词。在大多数情况下,建议删除非常常见的词和非常罕见的词。...使用大语料库会产生非常大的稀疏向量。这使得在规模上计算困难。 通过深度学习,我们从表示方式转变为嵌入。与以前的方法不同,深度学习模型通常输出一个固定长度的向量,而不必与语料库中的单词数相同。...现在,我们正在为数据集中的每个单词或句子创建一个唯一的向量表示。 Word2Vec Word2Vec是一种生成嵌入的深度学习方法,发表于2013年。...要生成一个包含Word2Vec或GloVe的句子,我们必须为每个单词生成一个300大小的向量,然后平均它们。问题是,尽管相似的句子应该有类似的句子向量,但我们丢失了任何关于单词顺序的信息。

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    NLP总结文:时下最好的通用词和句子嵌入方法

    FastText对原始word2vec向量的主要改进是包含了字符n-gram,它允许为没有出现在训练数据中的单词计算单词表示。...目前有很多有竞争力的学习句子嵌入的方案。尽管像平均词嵌入这样的简单基线始终效果不错,但一些新颖的无监督和监督方法以及多任务学习方案已于2017年末至2018年初出现,并且引起了有趣的改进。...让我们快速浏览目前研究的四种方法:从简单的词向量平均基线到无监督/监督方法和多任务学习方案。...在这一领域有一个普遍的共识,即直接平均一个句子的词向量(即所谓的“单词”方法)的简单方法为许多下游任务提供了一个强大的基线。 Arora等人的工作详细介绍了计算这种基线的一个很好的算法。...除了简单的平均,第一个主要的建议是使用无监督的训练目标,从Jamie Kiros和他的同事在2015年提出的Skip-thoughts向量开始。

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    【算法】word2vec与doc2vec模型

    小编邀请您,先思考: 1 word2vec算法原理是什么? 2 word2vec与doc2vec有什么差异? 3 如何做word2vec和doc2vec?...Word2vec 使用的词向量不是我们上述提到的One-hot Representation那种词向量,而是 Distributed representation 的词向量表示方式。...没有使用这种二叉树,而是直接从隐层直接计算每一个输出的概率——即传统的Softmax,就需要对|V|中的每一个词都算一遍,这个过程时间复杂 度是O(|V|)的。...而使用了二叉树(如Word2vec中的Huffman树),其时间复杂度就降到了O(log2(|V|)),速度大大地加快了。   现在这些词向量已经捕捉到上下文的信息。...下面是sentence2vec的结果示例。先利用中文sentence语料训练句向量,然后通过计算句向量之间的cosine值,得到最相似的句子。可以看到句向量在对句子的语义表征上还是相当惊叹的。 ?

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    句子相似度的计算 | NLP基础

    词级别的相似度计算相对容易,从几十年前人们建立的WordNet字典到近几年十分火热的Word2Vec都是用来解决词与词之间相似度的问题。...这里就先介绍几种利用词向量信息,计算句子level相似度方法: 直接使用词向量平均值表示短语 前面我们说过利用词向量对词和词之间的相似度进行计算已经比较完善,准确率也很高。...那么如果对一句话中的每个词的词向量求平均值,那么这个向量也应该能表示句子的意思。出于这个思路就有了这一种句子相似度比较方法。...该方法的思路是记录一句话中每个词与另一句话中距离最短的词,并将该距离作为两句话之间相似度的度量(词与词之间的距离仍使用词向量计算),下面这幅图比较好的解释了这种方法的思路。 ?...他的原理类似于TF-IDF。 直接对句子编码 前面几种方法都没有考虑中句子中的词序信息,但是我们知道词的顺序对句意是有很大影响的。 下面介绍的几种不使用词向量的相似度对比方法。

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    干货 | 文本嵌入的经典模型与最新进展

    FastText 对原始 word2vec 向量的主要改进是包含了字符 n-gram,它允许为没有出现在训练数据中的单词计算单词表示。...让我们快速浏览目前研究的四种方法:从简单的词向量平均基线到无监督/监督方法和多任务学习方案。...在这一领域有一个普遍的共识,即直接平均一个句子的词向量(即所谓的「词袋」方法)的简单方法为许多下游任务提供了一个强大的基线。 Arora 等人的工作详细介绍了计算这种基线的一个很好的算法。...id=SyK00v5xx:使用你选择的热门词嵌入,在线性加权组合中对一个句子进行编码,并执行一个通用组件移除(移除它们的第一主成分上的向量)。...除了简单的平均,第一个主要的建议是使用无监督的训练目标,从 Jamie Kiros 和他的同事在 2015 年提出的 Skip-thoughts 向量开始。

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    文本嵌入的经典模型与最新进展

    FastText 对原始 word2vec 向量的主要改进是包含了字符 n-gram,它允许为没有出现在训练数据中的单词计算单词表示。...让我们快速浏览目前研究的四种方法:从简单的词向量平均基线到无监督/监督方法和多任务学习方案。...在这一领域有一个普遍的共识,即直接平均一个句子的词向量(即所谓的「词袋」方法)的简单方法为许多下游任务提供了一个强大的基线。 Arora 等人的工作详细介绍了计算这种基线的一个很好的算法。...id=SyK00v5xx:使用你选择的热门词嵌入,在线性加权组合中对一个句子进行编码,并执行一个通用组件移除(移除它们的第一主成分上的向量)。...除了简单的平均,第一个主要的建议是使用无监督的训练目标,从 Jamie Kiros 和他的同事在 2015 年提出的 Skip-thoughts 向量开始。

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    文本嵌入的经典模型与最新进展(下载PDF)

    FastText 对原始 word2vec 向量的主要改进是包含了字符 n-gram,它允许为没有出现在训练数据中的单词计算单词表示。...让我们快速浏览目前研究的四种方法:从简单的词向量平均基线到无监督/监督方法和多任务学习方案。...在这一领域有一个普遍的共识,即直接平均一个句子的词向量(即所谓的「词袋」方法)的简单方法为许多下游任务提供了一个强大的基线。 Arora 等人的工作详细介绍了计算这种基线的一个很好的算法。...id=SyK00v5xx:使用你选择的热门词嵌入,在线性加权组合中对一个句子进行编码,并执行一个通用组件移除(移除它们的第一主成分上的向量)。...除了简单的平均,第一个主要的建议是使用无监督的训练目标,从 Jamie Kiros 和他的同事在 2015 年提出的 Skip-thoughts 向量开始。

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    用万字长文聊一聊 Embedding 技术

    下图是从word2vec到BERT的发展历史(最新已经发展到了GPT3了,模型更新太快,还没来得及用,就已经过时了),从图中可以看出自从2013年word2vec横空出世后,文本embedding方法不断被优化...从最开始的静态向量方法(如word2vec、GloVe和FastText)发展为能根据上下文语义实现动态向量化的方法如(ELMo、GPT和BERT)。...这些方法主要包括Word2Vec、GloVe和FastText。 A) Word2vec Word2vec是2013年Google发布的无监督词向embedding模型。...词向量则是FastText的一个副产物。FastText模型结果如下图所示: ? 其中表示一个文本中的n-gram向量,每个特征是词向量的平均值。...在使用时,将文本输入模型中,模型根据上下文来推断每个词对应的意思,从而得到该文本的词向量。在对词进行向量表示时,能结合当前语境对多义词进行理解,实现不同上下文,其向量会有所改变。

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    NLP︱词向量经验总结(功能作用、高维可视化、R语言实现、大规模语料、延伸拓展)

    也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显。...——平均数 比如”中国河“要变成一个专用短语,那么可以用”中国“+”河“向量的平均数来表示,然后以此词向量来找一些近邻词。...5、sense2vec 利用spacy把句子打散变成一些实体短语(名词短语提取),然后利用word2vec变成sense向量,这样的向量就可以用来求近似。譬如输入nlp,出现的是ml,cv。 ?...SWEM-aver:就是平均池化,对词向量的按元素求均值。这种方法相当于考虑了每个词的信息。 SWEM-max:最大池化,对词向量每一维取最大值。...SWEM-hier:上面的方法并没有考虑词序和空间信息,提出的层次池化先使用大小为 n 局部窗口进行平均池化,然后再使用全局最大池化。该方法其实类似我们常用的 n-grams 特征。

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    24.从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和G2V,再到Asm2vec和Log2vec(上)

    推荐我2016年在CSDN的博客:word2vec词向量训练及中文文本相似度计算 ---- 3.系统框架&本文方法 本文提出了两种模型架构,如下图所示。...该方法可以应用于可变长度的文本片段,从短语到句子,再到大型文档,均可以使用Doc2vec进行向量表征。 在本文模型中,将段落中要预测的单词用向量表示来训练是很有用的。...尽管词向量是随机初始化的,但它们可以捕获语义信息来作为预测任务的间接结果。我们将以类似的方式在段落向量中使用这个想法。段落向量也被要求用来预测句子中的下一个单词,并且给定从段落中抽样的多个上下文。...在随机梯度下降的每一步,都可以从随机段落中采样一个固定长度的上下文,从图2网络中计算误差梯度,并使用梯度来更新我们模型中的参数。 在预测期间,模型需要执行一个推理步骤来计算一个新段落的段落向量。...比如2016年Fackbook团队提出了fastText,该模型不像非监督方法如word2vec训练的词向量,fastText得到的词特征能够平均在一起形成好的文本表示,而且模型运算速度很快,使用一个标准多核

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    nlp自然语言处理中句子相似度计算

    实现句子相似度的计算。...句子相似度常用的几种方法: 1、编辑距离 2、杰卡德系数计算 3、Word2Vec 计算 编辑距离,英文叫做 Edit Distance,又称 Levenshtein 距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数...Word2Vec的词向量模型是训练的维基百科的中文语库,这里模型有250维和50维,向量维度越大模型越大,计算越复杂,正常使用时,需要小的模型,发现50维的也差不多,训练模型方式和模型下载请参考:之前文章...流程: 01、对句子进行拆词 02、去除无用的分词 03、计算句子平均词向量 04、余弦相似度 对句子进行拆词:Python提供了很对可用库,自行选择 去除无用的分词:删除没用的语气词等,为的是减少对计算句子平均词向量的影响...计算句子平均词向量用的是AVG-W2V,计算句子平均词向量,所以02步尤为重要 余弦相似度: 余弦相似度 np.linalg.norm(求范数)(向量的第二范数为传统意义上的向量长度 dist1=float

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    NLP中的词向量对比:word2vecglovefastTextelmoGPTbert

    目录 一、文本表示和各词向量间的对比 1、文本表示哪些方法? 2、怎么从语言模型理解词向量?怎么理解分布式假设? 3、传统的词向量有什么问题?怎么解决?各种词向量的特点是什么?...(elmo vs GPT vs bert) 二、深入解剖word2vec 1、word2vec的两种模型分别是什么? 2、word2vec的两种优化方法是什么?它们的目标函数怎样确定的?...glove则是基于全局语料库、并结合上下文语境构建词向量,结合了LSA和word2vec的优点。 ? 3、传统的词向量有什么问题?怎么解决?各种词向量的特点是什么?...word2vec 与NNLM相比,word2vec的主要目的是生成词向量而不是语言模型,在CBOW中,投射层将词向量直接相加而不是拼接起来,并舍弃了隐层,这些牺牲都是为了减少计算量,使训练更加 2、word2vec...的两种优化方法是什么?

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    NLP 类问题建模方案探索实践

    接下来针对每一个句子进行特征表示,也就是将文本表示成计算机能够运算的数字或向量,先对常用的文本特征表示方法做一个简要概述。...Word2vec本质上是一种词嵌入方法(Word Embedding),即利用神经网络,通过训练大量文本的方式,将单词从高维空间映射到低维空间,生成数值向量,同时向量间的余弦或内积可以用来描述单词间的相似性...而Glove则引入了全局信息,通过对’词-词’共现矩阵进行分解得到单词的向量编码,计算更简单,可以加快模型的训练速度。...了解了基础的文本编码方法,我们就可以对训练数据的单词进行编码处理,由于分类基于句子进行,所以句子的编码为句子中单词编码值的加和求平均。...首先是文本编码,因为LSTM的输入要求是向量,所以本文在LSTM模型中增加了Embedding层,也就是一个词表大小*用户指定维度的矩阵,提前对文本使用Word2vec的方法进行预训练,然后将得到的权重矩阵赋值给

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    基于Doc2vec训练句子向量

    答案是肯定有的,构建一个句子向量有很多种方法,今天我们接着word2vec来介绍下Doc2vec,看下Doc2vec是怎么训练一个句子向量的。...许多机器学习算法需要的输入是一个固定长度的向量,当涉及到短文时,最常用的固定长度的向量方法是词袋模型(bag-of-words)。...输入词对应的词向量word vector和本句话对应的句子向量Paragraph vector作为输入层的输入,将本句话的向量和本次采样的词向量相加求平均或者累加构成一个新的向量X,进而使用这个向量X预测此次窗口内的预测词...不过在预测过程中,模型里的词向量还有投影层到输出层的softmax weights参数是不会变的,这样在不断迭代中只会更新Paragraph vector,其他参数均已固定,只需很少的时间就能计算出带预测的...总结 Doc2vec是基于Word2vec基础上构建的,相比于Word2vec,Doc2vec不仅能训练处词向量还能训练处句子向量并预测新的句子向量。

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    文本表示简介

    向量不仅可以用来训练分类器,而且计算向量之间的相似度可以度量文本之间的相似度。 最常用的是TF-IDF计算方式,即向量的维度对应词表的大小,对应维度使用TF-IDF计算。...,矩阵的元素一般通过TFIDF计算得到,最终通过奇异值分解的方法对原始矩阵降维,可以得到文档向量和词项向量。...基于词向量合成的模型 2003年Bengio等人开始使用神经网络来做语言模型的工作,尝试得到词的低维、稠密的向量表示,2013年Mikolov等人提出简化的模型,即著名的Word2Vec,包含两个模型CBOW...图4 Word2Vec和Doc2Vec比较 其实,也可以通过最简单的合成方式实现从词向量到句子向量的表示,fastText就是这样简单有效的模型,如图5所示,输入层是词向量,然后通过把句子里的词向量平均就得到句子的表示...表示向量拼接起来,作为句子中每一个词的表示,然后使用变换得到中间语义表示;Max Pooling层,采用element-wise的max pooling方式,可以从变长的输入中得到固定的句子表示。

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