输入层是上下文单词的one-hot编码，词典大小为V,第一个权重矩阵W为V行N列的词向量矩阵，N是词向量的维度，如常用的300维、400维等，暂且称W为"输入词向量"，它的作用是把上下文单词的词向量表示出来...此处的隐藏层并不经过非线性激活，只是将上下文单词用W表示出来的词向量的各维线性地传到下一层；矩阵W' 是W转置后的结果，暂且称为"输出词向量"，其作用是表示要预测的中心词的词向量；现在要做的就是计算词典中所有词的...训练过程则采用反向传播和随机梯度下降，不断更新词向量矩阵，最后通常选用"输入词向量" ? 作为最后的结果。 我们再来看看上下文是多个词的CBOW ?...得到最优的词向量。 详细的训练步骤推导，可以参见论文 word2vec Parameter Learning Explained ，文中的推导十分详尽，甚至还在附录中带初学者回顾了一遍反向传播。...至于k的选取，Mikolov的论文中提及对于规模比较小的语料，k一般选在5到20之间，规模较大则控制在5以内。 关键是如何采样？
K 维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。...假设反过来想，给你一个法国队的关键词，你会联想到哪些词呢？一般而言，应该是世界杯、冠军、姆巴佩、德尚、克罗地亚等等；这也就涉及相似词语、相关词语的选取了，这类算法非常多。...算法的关键步骤就是如何求出词语的向量空间。 下面我们就来了解一下word2vec的基本模型和方法吧。...: p(“Today is Friday”)≈0.001 > p(“Today Friday is”)≈0.00000001 复杂度估计: 假设词典大小为N,句子的长度为t,则共有N t 种组合。...词向量比较 One-hot representation 定义:词向量的大小与词典大小相同,词向量中,只有该词对应位置的元素为1,其余为零 优点:简单 缺点:语义鸿沟,维数灾难 Distributed
小程序体验师：黄文浚 在如今全球化的背景下，不同文化之间的交流速度超乎我们的想象。 生活之中，越来越多的外语渗透进来。你是否有一点点小好奇？这些陌生的词汇、句子究竟是什么意思？...「网易有道词典」提供英、法、日、韩、德、葡、西、俄八种语言的翻译，能满足大多数人的需求。 2. 翻译功能 作为一个词典类小程序，最为关键的是翻译功能。...让我们以「大家好」一词为例，来看看「网易有道词典」翻译功能如何。 先试试英汉、法汉。 ? 下图是日汉、韩汉的结果。 ?...划到最下方，点击「查看更多」，即可浏览更多关于该词汇的例句。 其他语言翻译的使用步骤类似，但可能部分语种或部分词汇的相关资料较为少一些。 4....但是，德、葡、西、俄四语的内容需要进一步的丰富，便于人们对翻译内容加深认识。 下次，遇到不懂的单词，就可以用「网易有道词典」随手查询了。 ?
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...被除数：影响平均值 所以 分词的标准很重要，可通过自定义词典、停用词 和 语义分析进行适当处理 ''' vec1 = sentence_to_vec(sentence1)
我们队伍使用Python作为我们的预处理工具，其中的用到的库有Numpy和Pandas，而主要的文本工具为正则表达式。...我们队伍并非单纯对网络收集而来的词典进行整合，而且还有针对性和目的性地对词典进行了去杂、更新。特别地，我们加入了某些行业词汇，以增加分类中的命中率。...在自然语言处理中，最核心的一个问题是，如何把一个句子用数字的形式有效地表达出来？如果能够完成这一步，句子的分类就不成问题了。显然，一个最初等的思路是：给每个词语赋予唯一的编号1,2,3,4......Word2Vec：高维来了 从上面的讨论可以知道，很多词语的意思是各个方向发散开的，而不是单纯的一个方向，因此唯一的编号不是特别理想。那么，多个编号如何？换句话说，将词语对应一个多维向量？...现在思路是有了，问题是，如何把这些词语放到正确的高维向量中？而且重点是，要在没有语言背景的情况下做到这件事情？
在基于词典的方法中，对于给定的词，只有词典中存在的词语能够被识别，其中最受欢迎的方法是最大匹配法，这种方法的效果取决于词典的覆盖度，因此随着新词不断出现，这种方法存在明显的缺点。 基于统计的方法。...由于使用了概率或评分机制而非词典对文本进行分词而被广泛应用。...如此高维的特征向量表示如果包含大量冗余噪音，会影响后续分类聚类模型的计算效率和效果。...特征选择、提取或转换是构建有效文本特征向量的关键问题。 一般可以直接使用经典的模型或算法解决文本分类或聚类问题。...例如，如何充分利用大量无标注的文本数据，如何实现面向文本的在线分类或聚类模型，如何应对短文本带来的表示稀疏问题，如何实现大规模带层次分类体系的分类功能，如何充分利用文本的序列信息和句法语义信息，如何充分利用外部语言知识库信息等等
depends翻译任意高高生成任意高高同义词词林基于词典中严格同义词的定义，对句子中非stopword的词汇进行随机替换，覆盖比较有限，但准确率很高。...丰富度和覆盖率都比以上词典更高，这里的相似词是指上下文相似的词汇，对词性，实体类型等语法特征没有严格约束，所以在序列标注问题中需要小心使用。...语言模型以上词典和向量都局限于词袋模型，无法解决一词多义的ambiguity问题。使用预训练语言模型做完形填空，可以基于上下文对随机MASK的部分进行生成。...例如搜索场景，针对用户键盘输入的typo，看到过的增强方式有谐音字替换: de的地得德嘚徳谐音词库常见错别字替换: 高梁-高粱 pycorrector 中文文本纠错工具。...这里的同义词没有使用词典而是使用了Embedding，获取更丰富的增强文本替换：实体词典构造的部分我在people_daily训练样本之外加入了Cluener，MSRA的样本，随机对实体进行替换换位：有尝试对词进行换位但效果并不好
它是利用领域知识将原始数据转换成特征的过程，从而使机器学习算法能够工作。特征使我们能够更集中地查看原始数据。一旦确定了特征，就进行特征选择以减少数据的维数。...常用的框架及算法： n-gram 词嵌入 Glove word2Vec 降维 主成分分析 t-SNE 命名实体识别 识别人和事物的过程称为命名实体识别（NER）。...一般的标注过程包括标记文本、确定可能的标签和解决歧义标签。算法用于进行词性标识（标注）。一般有两种方法。 基于规则：基于规则的标注器使用一组规则、单词词典和可能的标签。...其目的是为句子找到最优的标签序列。还可以使用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。在这些模型中，状态转换是不可见的。...有监督的机器学习（Supervised machine learning，SML）采用一组带注释的训练文档来创建模型。该模型通常称为分类器。
4.对英文字幕中的每个句子进行转换和分解，分解成词汇，然后用分解出的词汇和用户词汇表进行比对，如果发现是用户认识的单词，那么就忽略，如果是用户不认识的单词，那么就查询字典（默认采用的是维科英汉词典10W...词汇，基本满足日常词汇需要），得到该单词的中文解释，如果词典中查不到这个词，那么就忽略，查的到就显示出来。...5.用户根据显示出来的所有词，再选择哪些是认识的，如果认识就可以标记为认识，以后也不会被注释。如果是不认识的，那么可能这个词存在多种注释，用户可以选择哪种注释在这个句子中更合理。...在编写这个程序的时候，遇到了很多关于英语上的问题，挺有意思的，下面列举一下： 1.如何得到一个单词的原型。...这个我之前的处理办法很复杂，现在的处理办法很高效，很实用。 2.如何知道一个词是人名/地名。
近日，腾讯 AI Lab 将智能创作助手文涌（Effidit）更新到了2.0版本（effidit.qq.com），帮助写作者更好地应对上述难题。...2.0版与1.0版功能对比 新版本的文涌使用便利性有所提升，支持PC端和手机端通过浏览器在线体验，用户也可以下载Windows客户端，体验在本地编辑器中使用智能创作助手。...网页版体验链接：effidit.qq.com 微信小程序（搜索“Effidit”或者扫描下方二维码）： ———————————————————— 图1：通过手机端浏览器体验 Effidit 下面用例子来介绍文涌的几类新功能...在保留原有「基于关键词的句子推荐与生成」这项功能的同时，额外新增了「词语推荐」和「跨语言例句推荐」功能。 图3：单语词典 词语推荐功能包含「单语词典」和「双语词典」。...其中，部分功能的实现使用「混元」系列 AI 大模型[14]作为底层预训练模型。
科研神器推荐之爱科研、爱生活 1.论文下载神器篇 1.1 Sci-Hub 关于论文下载神器篇，大家知道有sci-hub,地址如下： https://sci-hub.tw 使用需要配上Sci-Hub插件！...支持功能： 丰富的词典 同时对比多个词典快速掌握词义。...大量权威词典涵盖中英日韩法德西语；多个主流机器翻译；有道与谷歌网页翻译。 极灵活的划词方式 支持四种划词方式与鼠标悬浮取词同时设置；不同情况自动切换不同划词方式。...丰富的生态，配合其它工具可实现浏览器外划词，OCR 查词（图片文字识别）。 情境模式快速切换词典组合 已预设多种场景，每种情景模式下可设置不同词典搭配，一键快速切换。...单词与句子发音 多个词典支持单词真人发音；机器翻译长句朗读；发音可以开启波形控制，支持 AB 循环以及变速播放。 ?
作者&编辑 | 小Dream哥 1 词的向量化 首先，我们提出这样一个问题，一个文本，经过分词之后，送入某一个自然语言处理模型之前该如何表示？...所以词袋模型有以下特点： 1) 文本向量化之后的维度与词典的大小相关； 2) 词袋模型没有考虑词语之间的顺序关系。 这只是两个句子，所以词典的大小是18。...当语料库很大时，词典的大小可以是几千甚至几万，这样大维度的向量，计算机很难去计算。 而且就算是只有一个词的句子，它的维度仍然是几千维，存在很大的浪费。...3 词向量 相比于词袋模型，词向量是一种更为有效的表征方式。怎么理解呢？词向量其实就是用一个一定维度(例如128，256维)的向量来表示词典里的词。 经过训练之后的词向量，能够表征词语之间的关系。...我们在求P(W)时实际上就已经建立了一个模型，这里的诸多条件概率就是模型的参数。如果能够通过语料，将这些参数已学习到，就能够计算出一个句子出现的概率。 那么该如何学习这些条件概率呢？
集合近似度：杰卡德类似系数与距离 相关：相关系数与相关距离 向量差距：夹角余弦（最常用的度量方法） 3)相似文本计算的流程 –找出两篇文章的关键词； –每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中词的词频...3)相似文章计算的流程 –使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词； –每篇文章各取出若干个关键词（比如20个），合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频（为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频...4)生成自动摘要的流程 –使用TF-IDF算法，找出文章的关键词； –过滤掉停用词后排序； –将文章分成句子/簇； –计算每个句子/簇的重要性； –将重要性最高的句子/簇组合，生成摘要。 3....2)方法：基于词典匹配的最大长度查找（有前向查找和后向查找两种） + 数据结构：Trie树（单词查找树，字典树），明显提高查找效率 3)工具：Jieba分词(下一篇详细介绍) 4)概率语言模型： 概率语言模型的任务是...•所以：比较P(S1C)和P(S2C)的大小变成比较P(S1)和P(S2)的大小 #STEP3 •为了容易实现，假设每个词之间的概率是上下文无关的(注释) •最后算logP(w)，取log是为了防止向下溢出
通过词向量化，一个词语或者一段短语可以用一个定维的向量表示。...举例（文本分类特征提取步骤）： （1）对训练数据集的每篇文章，我们进行词语的统计，以形成一个词典向量。词典向量里包含了训练数据里的所有词语（假设停用词已去除），且每个词语代表词典向量中的一个元素。...这也就是表示文本的词袋模型（bag of words）。 （3）针对于特定的文章，如何给表示它的向量的每一个元素赋值呢？最简单直接的办法就是0-1法了。...简单来说，对于每一篇文章，我们扫描它的词语集合，如果某一个词语出现在了词典中，那么该词语在词典向量中对应的元素置为1，否则为0。...特征选择是指去掉无关特征，保留相关特征的过程，也可以认为是从所有的特征中选择一个最好的特征子集。特征选择本质上可以认为是降维的过程。
最后的输出是构建一颗哈夫曼树，如何去构造简单的哈夫曼树。在这里不在累述；在这里，哈夫曼树的所有叶子节点是词表中的所有词，权值是每个词在词表中出现的次数，也就是词频。...这保证的树的带权路径最短，也符合我们的信息论，即我们希望越常用的词（词频越高的词）拥有更短的编码，一般的编码规则是左0右1，但是这都是人为规定的，word2vec中正好采用了相反的编码规则，同时约定左子树的权重不小于右子树的权重...我们在词典里加入了 PADDING 和 UNKNOWN 两个字符，对应之后 padding_value=0，和 getitem 里面的UNKNOWN，当然，还要构造词典和词典长度的获取。...学习权重的公式就变成了： 代码实践 代码已经上传至Github 如果按照论文中的实现，我们需要构造三个层级关系，难度较高，所以使用比较简单的实现方式，更新后的Attention代码就和论文中一样了，不过他是针对三维输入的...return(X*A).sum(1) 下面是更新前的代码，可以针对4维输入和3维输入做attention，相似度计算方式为mlp。
如何来表示一个词的意思（meaning) 英文单词Meaning的定义(来自于韦氏词典) the idea that is represented by a word, phrase, etc....在计算机中如何表示一个词的意思 通常使用类似Wordnet的这样的语义词典，包含有上位词（is-a)关系和同义词集 panda的上位词，来自于NLTK中wordnet接口的演示 ?...如何使用上下文来表示单词 答案：使用共现矩阵(Cooccurrence matrix)X 2个选择：全文还是窗口长度 word-document的共现矩阵最终会得到泛化的主题（例如体育类词汇会有相似的标记...密集向量（dense vector) 维数通常是25-1000 问题：如何降维？...使用SVD存在的问题 对于n*m矩阵来说计算的时间复杂度是o(mn^2) 当 n 对于新词或者新的文档很难及时更新
传统NLP技术 分词和词性标注：学习如何将文本切分为单词或词组，并标注其词性。 句法分析：学习如何分析句子的语法结构，如依存关系分析。 语义分析：学习如何理解文本的语义，如命名实体识别、情感分析等。...词嵌入：学习如何将单词映射为低维向量，如Word2Vec、GloVe等。 循环神经网络（RNN）：学习如何处理序列数据，如语言模型、机器翻译等。...注意力机制：学习如何在模型中引入注意力机制，如Transformer模型。 预训练模型：学习如何使用预训练模型进行下游任务的微调，如BERT、GPT等。...另外，单文档的输出句子一般是按照句子在原文中出现的顺序排列，而在多文档摘要中，大多采用时间顺序排列句子，如何准确的得到每个句子的时间信息，也是多文档摘要需要解决的一个问题。...通过词向量化，一个词语或者一段短语可以用一个定维的向量表示。
这里介绍Skip-gram，并通过例子来理解Skip-gram是如何实现预测上下文，并如何训练得到词向量。...下图是skip-gram的神经网络结构，隐含层没有使用任何激活函数，隐藏层到输出层进行全连接，然后是一个softmax，输出概率。...完成参数的更新。 ? 看到这里可能会觉得云里雾里的，举个例子来看看skip-gram是如何预测上下文和实现word2vec的。...用刚刚的例子解释一下，将每个词的one-hot编码向量乘以一个学习好的低维的共享矩阵W(V *d)。比如要把例子5维向量（这里V=5）表示的词语映射到3维向量(d=3)，假设学习好的W为： ?...每一次迭代都把词典库中的所有词学习完，并更新两个矩阵，当达到最大迭代次数时，也就完成了word2vec的工作了。
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