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用深度学习实现自然语言处理：word embedding，单词向量化

单词向量化的一个关键目标是，意思相近的单词，他们对应的向量之间的距离要接近，例如”good”,”fine”都表示“好”的意思，因此这两个单词对应的向量在空间上要比较接近的，也就是说意思相近的单词，他们对应的向量在空间上的距离应该比较小...我们可以构造一个网络来实现这个目标，假设有两个单词，”good”, “fine”，我们随机给他们赋值两个向量，然后不断的训练网络，让这两个向量之间的距离变得越来越小，好在我们不用从零开始开发这样的网络，...当前实现单词向量化的最好算法是由Google研究员Mikolov在2013年发明的Word2Vec算法，有人或组织就使用该算法分析大量英文文本后，为常用的单词建立向量，并把这些向量信息放在网上供人下载。...另一个常用的单词向量数据库叫”GloVe”，是由斯坦福教授根据单词的统计特性开发的向量化算法对常用单词向量化后形成的数据库。...在下一节我们将看看，如何使用预先训练的单词向量化数据”GloVe”实现原始文本的分割，量化并进行有效的分析。

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基于内容的图像检索技术：从特征到检索

最近的特征向量与 ? 之间的差异在对应向量位置j上的累积和,即 ? 。最后，对得到的 ? 向量使用L2范式进行归一化。质心数k通常取16～256即可得到较好的效果。...LSH算法框架包括离线建立索引和在线查找两个过程。...HE使用粗量化器q(coarse quantizer)和细量化器b(fine quantizer)，二级量化的方式。每个输入特征x对应两个量化结果q(x)和b(x)。...PQ方法相比hamming embedding方法的一个优势在于，PQ的量化空间非常大（质心数），可表示的向量之间的差异远远超过汉明空间能表示的向量差异。...在这种存储方案下，对于每天新增图像数据，找到各特征类型的各版本，增加对应时间的feature epoch；对于新的特征或算法模型的更新，生成一个新的feature epoch，遍历所有历史图像数据，生成对应

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入门指南：ANN如何使用嵌入概念化新想法

语义表征不仅让我们适用于Alphaberry这样的新概念，还能帮我们做出逻辑推断。例如，如果你用数学方法做下面的任务，你会找到第二个问题的答案： ?...这意味着我们将选择单词“playing”的前后两个单词的语境向量变成[“have”,”been”,”cricket”,”since”] 为语境和目标词创建独热编码向量初始化嵌入矩阵的行数作为词汇表的大小...对语音和图像进行分析都是用几近相同的架构，多个声音或图像与相同的目标作比对找到相似之处。唯一的差异在于首先用滤镜库或mfcc将语音转换成图像，以便将人类感知声音的过程可视化。...例如，百度的系统可能只有每个员工的一到两张照片。如果每个类只有几个数据点，我们如何创建模型呢？这就是为什么我们为每个图像创建嵌入并尝试在嵌入之间找到相似之处。...我们用这个方法在总体中随机选择两张图片，然后通过共享的CNN堆栈层发送出去。我们得到的输出向量是图像嵌入。然后我们比较两个嵌入之间的差异。将这一差异导入激活函数来检查图像是否属于同一个人。 ?

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自动给神经网络找bug，Google发布TensorFuzz

比如说，它能在已训练的神经网络里发现数值误差，生成神经网络和其量化版本之间的分歧，发现字符级语言模型中的不良行为。...而CGF可以帮助我们专注于找到导致NaN值的输入。 2、CGF揭示了模型和其量化版本之间的分歧量化是一种存储神经网络权重的方法，本质上是使用较少的数值表示来执行神经网络的计算。...量化是降低神经网络计算成本或尺寸的流行方法。但是一定要避免量化之后，显著降低模型的准确性。 CGF可以在数据周围的小区域内快速找到许多错误，在测试的案例中，70%的情况下模糊器能够产生分歧。...另外，在给定相同突变的情况下，随机搜索没有找到新的错误。...Goodfellow说，他希望TensorFuzz能成为包括机器学习在内复杂软件的基础回归测试。例如在新版本发布前，模糊搜索新旧版本之间的差异。

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基于内容的图像检索技术综述-传统经典方法

SIGAI特约作者 manyi 视觉算法工程师今天我们来介绍一下图片检索技术，图片检索就是拿一张待识别图片，去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。...对比指纹：同平均哈希算法 (三)、差异哈希算法( dHash) 相比pHash，dHash的速度要快的多，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。...步骤： 1.缩小图片：收缩到9*8的大小，共72个像素点 2.转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图 3.计算差异值：dHash算法工作在相邻像素之间，这样每行9个像素之间产生了8个不同的差异...在图片检索的时候，对图片的每一个局部特征用近邻查找法找到距离它最近的聚类中心，并把此聚类中心上局部特征的数目加一，依次遍历每一个局部特征后就把一副图片映射到一个聚类中心上，即图片的量化。...然后对每一个小块单独进行聚类和量化，即相当于在多个尺度上进行BOW操作： ? K是维度信息，比如单通道图像只有行和列两个维度，那么K就是2。

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ACL 2020 | 词嵌入性别偏见难以避免？“双硬去偏”新方法来了！

例如，在下图中，x坐标表示的是对嵌入的单词“he”（他）和“she”（她）之间的差异，而y坐标表示捕获性别中立的嵌入过程中学到的倾向，中性的单词在x轴之上，而特定性别的单词在x轴之下。...更确切地说，我们试图找到一个能够分散性别方向计算的编码频率信息的维度。然后我们从词嵌入中沿着这个特定的维度映射出组件，从而获得修正的嵌入向量，再对其应用硬去偏方法。 ?...我们在几个偏见消除基准上评估“双硬去偏”法，其中包括一个重要的下游任务——共指消解(coreference resolution）。我们使用WinoBias数据集来量化共指系统中的性别偏见。...WinoBias由两种类型的句子组成，每种类型的句子都可以划分为一个对性别有刻板印象的子集和一个反性别刻板印象的子集。性别，是这两个子集之间唯一的区别。...原始的GloVe嵌入具有显著的性别差异，我们可以从其性别偏见分数中看到两种类型的句子之间的差距：一个达到29分，而另一个只有15分。

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当我在微调的时候我在微调什么？

微调操作可以通过模型参数记忆训练集，从而引入了可见样本(训练集)与不可见的样本(测试集)之间的差异。这会导致过拟合问题。在微调时，BERT的所有层参数都会改变，但越靠近输出层的layer变化越大。...为保证可以找到决策边界来划分单词类别，每个凸多边形之间不能有重叠。则寻找决策边界(灰色区域)问题转化为了在寻找凸多边形簇的聚类问题。注意，不同的簇可能属于同一个标签。...如下图动画所示，DIRECTPROBE本质上是一个用于解决上述聚类问题的算法：将每个点视为一个簇(cluster) 总是选择距离最近的两个簇进行合并两个簇只有在满足如下条件时才可以被合并他们的标签类别相同...通过比较微调前后不同簇之间的距离，可以量化微调之后的词向量表示的变化。...dependency head prediction 预测两个单词之间的语法依赖关系。前三个任务预测一个单词的类别，与之不同，本任务预测一对单词类别别。

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神经网络算法——损失函数（Loss Function）

损失函数 1、损失函数的本质（1）机器学习“三板斧” 选择模型家族，定义损失函数量化预测误差，通过优化算法找到最小损失的最优模型参数。...考虑因素：问题的复杂性、数据的性质、计算资源等。判断函数的好坏（损失函数）目标：量化模型预测与真实结果之间的差异。示例：均方误差（MSE）用于回归；交叉熵损失用于分类。...考虑因素：损失的性质（凸性、可微性等）、易于优化、对异常值的鲁棒性等。选择最好的函数（优化算法）目标：在函数集中找到最小化损失函数的模型参数。...考虑因素：收敛速度、计算效率、参数调整的复杂性等。（2）损失函数的本质量化模型预测与真实结果之间的差异。...损失函数的本质损失函数的概念：损失函数用于量化模型预测与真实值之间的差异。

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前有LR，后有神经网络，树模型是怎么退出江湖的？

这三个业务的核心目标是一样的，都是追求更好的排序。只是不同的业务场景对于“好”的标准不同，以及一些技术细节和场景要求有所差异而已。...大家可能都听说过在NLP领域中有一个非常基础的技术叫做Word2vec，也就是说把单词向量化，把单词表达成一个高维空间的向量。...由于向量代表了单词，那么我们也就间接量化了单词相似度、单词距离这么一个原本不太好量化的值。...这还是其次，更关键的是，神经网络能够从这些向量化的单词当中学到更多的含义，比如文本的结构，上下文的关系，以及主谓语、时态等高阶的信息。这些都是以往传统的机器学习模型无法办到的。...希望大家保持探索，热衷思考，都能找到自己的独特发现。

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doc2vec和word2vec(zigbee简介及应用)

Doc2vec是一个非常好的技术。它易于使用，效果很好，而且从名称上可以理解，很大程度上基于word2vec。所以我们首先简单介绍一下word2vec。...word2vec，在本文中于2013年提出，旨在为您提供：每个单词的向量化表示，能够捕获上述关系。这是机器学习中更广泛概念的一部分 – 特征向量。...如上所述，doc2vec的目标是创建文档的向量化表示，而不管其长度如何。但与单词不同的是，文档并没有单词之间的逻辑结构，因此必须找到另一种方法。...因此，当训练单词向量W时，也训练文档向量D，并且在训练结束时，它包含了文档的向量化表示。上面的模型称为段落向量的分布式记忆的版本（PV-DM）。...例如，训练word2vec以完成语料库中的周围单词记忆，但它常用于估计单词之间的相似性或相互关系。因此，测量这些算法的性能可能具有挑战性。

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PNAS：与语言相关的脑网络中特定频率的有向连接

使用ASEO 算法从单试次数据中去掉事件相关响应，以减弱诱发瞬态对估算 GC（格兰杰因果关系）的影响。由于各脑区瞬态信号峰值的系统延迟差异，使得这些信号的转变违反了静态假设，并导致GC中出现非零值。...根据皮质-皮质连接的特点，我们会先验的进行邻近节点之间的有向连接。既包括了来自两个大脑半球的半球内连接，也包括同源区域之间的半球间连接。 Fig.2A显示了各个节点的标记方式。...这些脑区包含了核心语言系统、视觉系统在内，以及大脑对侧半球相同位置的区域（如图 1A，即 Fig.1A ）。接下来，计算GC 来量化与语言相关的脑区之间的定向节律性神相互作用。...其分解算法没有对边缘进行空间上的聚类（即脑区间的定向连接在空间上聚类时，分解算法不支持连接集聚在同一类别中）。但是，聚类得到的网络类别大部分在生理上具有可解释性。 ?...虽然研究结果与之前关于正反馈和负反馈连接之间频率差异的报告一致，但这里显示的语言网络中的频率与在视觉系统中观察到的频率有所偏离。

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【TPAMI重磅综述】 SIFT与CNN的碰撞：万字长文回顾图像检索任务十年探索历程（上篇）

使用预先训练的GMM模型，FV描述局部特征和GMM中心之间的平均一阶和二阶差异。它的维度是 ? ，其中 ? 是局部描述符的维度， ? 是GMM编码本的长度。...图3：在大规模编码本生成中的两个里程碑似的聚类算法 (a) 分层k-means(HKM) (b) 近似k-means(AKM) 我们还提到一种新兴的ANN算法，群组测试算法。...指出，每个指定的视觉单词的权重与它到特征的距离呈负相关，其中d是描述符和聚类中心之间的距离。...虽然软量化是基于欧几里得距离，但Mikulik等人提出通过无监督的匹配特征集为每个视觉单词找到相关的视觉单词。基于概率模型，这些备选词往往包含匹配特征的描述符。...3.5.2 汉明嵌入算法及其改进在中等规模编码本下视觉词汇的区分度介于小规模编码本和大规模编码本之间。因此，对量化过程中带来的信息损失需要进行补偿。

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推荐系统之路 (2)：产品聚类

「走个过场」：融合信息我们将会使用数据集提供的产品信息（即产品编码、产品名称、产品 URL 和产品价格）来确定产品的相似度。然而，现在每个商店都会用内部系统来追踪产品。...也就是说，分离单词的后缀，以找出共同的词根，并完全去停用词。为了将产品名输入至算法中，我们要把数据转换为向量。...前面所述的需求令我们锁定了 DBSCAN 聚类。DBSCAN 是一种基于密度的算法，它依赖于向量相互之间的距离，以创建分组。 DBSCAN 生成的分组： ?...由于我们现有的解决方案无法正常工作，所以，我们决定构建自定义的聚类过程，以找到解决问题的办法。打破舒适圈：训练向量器当你训练向量器（vectorizer）时，它会学习给定句子中包含的单词。...Subcategory 是我们将使用的最小组别。 ? 换挡：提高处理速度的技巧整个聚类过程有些费时。为了节约时间，我们将仔细检查所有的文本预处理步骤，向量化除外。

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浅谈Embedding技术在推荐系统中的应用(1)

工业代表：YouTube-详细解读Youtube推荐算法（3）基于深度学习模型的全库检索推荐算法：由于向量检索方法限定了内积模型这种用户-商品之间喜好的度量方式，无法容纳更加先进的打分模型(例如带有...工业界实践代表：阿里：新一代任意深度学习+树型全库检索推荐算法本篇主要谈一下我所了解到基于内积模型的向量化检索方法中Item2vec方法，聚焦于如何获得序列数据中实体的向量表达。...任务我们就简单认为就是：如何找到与特定APP最相似的Top个APP？第一步，想直接衡量两个APP之间的相似度，方法有很多，这里我首先想到的是如何把每个APP变成可度量的数值变量？...函数来计算得到：其中u对应中心词的向量，v对应窗口词的向量，是两个待优化参数，这里可以看做计算点积（多分类模型，u是输入，v是隐藏层参数）。...word2vec中使用词频作为词的分布，并在词频数上乘上0.75作为权重，使用0.75幂的好处可以减弱不同频次差异过大带来的影响，使得小频次的单词被采样的概率变大，那在自己特定的业务场景里面，是不是0.75

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Python算法模糊匹配：FuzzyWuzzy深度剖析，从入门到精通，解决你所有需要匹配的需求

它基于Levenshtein距离（编辑距离）算法，能够处理字符串之间的拼写错误、格式差异以及部分匹配等问题，非常适合在数据清洗、文本匹配、搜索引擎优化等场景中使用。...二、FuzzyWuzzy介绍 FuzzyWuzzy 是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据 Levenshtein Distance 算法，计算两个序列之间的差异。...Levenshtein Distance算法，又叫 Edit Distance算法，是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。...# 如果s1只是s2的一部分，但非常相似（例如，只有一两个字符的差异），相似度得分也会很高，但会低于完全匹配的情况。...# fuzz.token_set_ratio会忽略这些差异，只关注单词是否存在于两个字符串中。

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NLP->IR | 使用片段嵌入进行文档搜索

然而，随着搜索输入的单词数量的增加，搜索结果的质量往往会下降，特别是名词短语之间使用连接词的情况下。...例如，与上面的肯定性查询相反，它们可能是疑问词，我们可以通过搜索“冠状病毒结合的受体是什么？”来找到冠状病毒结合的蛋白受体上面的搜索系统之间的比较仅用于说明文档发现的基本方法之间的差异。...否则，鉴于语料库大小的数量级差异，这将是不公平的比较，因为我们一定会在一个微小的语料库中获得更多相关的结果。...文档的向量化表示——从Word2vec和BERT的嵌入空间中提取的单词、短语或句子片段都具有独特的互补属性，这些属性对于执行广泛而深入的搜索非常有用。...BERT在片段区域表现最好(≥5个单词) 5. 邻域的直方图分布如何查找术语和片段以下是BERT和Word2vec的单词、短语(3个单词)和片段(8个单词)的邻域，它们说明了这两个模型的互补性。

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大模型RAG向量检索原理深度解析

向量检索：利用数学向量表示数据，计算数据点之间的相似性或距离，能够处理语义关系，上下文和数据的丰富语义信息，适用于处理图像、音频、视频等多种数据类型，提供更准确和相关的搜索结果，不仅仅依赖于关键字匹配...应用场景: 海量高维向量数据的近似最近邻搜索,如大规模多媒体检索、电商商品检索等。算法逻辑: 构建包含大量质心的预先计算的聚类簇,称为列表。将向量分解为多个低维子向量,对每个子向量进行量化编码。...因此，我们的矩阵将是一个|V|*|V|维的矩阵。行和列都是语料集中的词汇，矩阵元素表示两个词汇出现在同一个上下文中的次数，那么矩阵元素值就是两个单词出现在同一个文档中的次数。...也可以简单的理解为： apricot的向量值为[0,0,0,1,0,1] pineapple的向量值为[0,0,0,1,0,1] 两个单词有相同的向量，则两个单词的语义相同或者接近。...常用的算法模型有 CBoW连续词袋模型根据周围的上下文词预测中间词。上下文由当前（中间）单词之前和之后的几个单词组成。这种架构称为词袋模型，因为上下文中的单词顺序并不重要。

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特征工程

举例梯度下降实例说明归一化的重要性，若两个特征的取值范围不一样，则在学习速率相同的情况下，范围小的特征更新速度会大于取值范围大的特征，需要较多的迭代才能找到最优解。...若将两个特征归一化到相同的数值区间，两特征的更新速度变得更为一致，容易更快地通过梯度下降找到最优解。...高维度特征会带来的问题：一：在K近邻算法中，高维空间下两点之间的距离很难得到有效衡量；二逻辑回归中，参数的数量会随着维度的增高而增加，容易引起过拟合；三通常只有部分维度对分类、预测有帮助。...区别和联系： LDA是利用文档中单词的共现关系来对单词按主题聚类，也可以理解为对“文档-单词”矩阵进行分解，得到“文档-主题”和“主题-单词”两个概率分布。...也就是说，如果两个单词所对应的Word2Vec向量相似度较高，那么他们很可能经常在同样的上下文中出现。

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深度学习在推荐领域的应用

这就是基于用户的协同过滤，其重点是如何找到相似的用户。因为只有准确的找到相似的用户才能给出正确的推荐。而找到相似用户的方法，一般是根据用户的基本属性贴标签分类，再高级点可以用上用户的行为数据。...提取用户之间的关注关系，微博之间的转发关系；获取微博message中的文本内容；获得微博message中的图片内容。...将标签进行向量化处理，这个问题转化成对中文单词进行向量化，这里用word2vec处理后得到用户标签的向量化信息Label2vec。...（e）社交关系建立（node2vec向量化）将步骤a中获得到的用户之间的关系和微博之间的转发评论关系转化成图结构，并提取用户关系sub-graph，最后使用node2Vec算法得到每个用户的社交网络图向量化表示...因此没法衡量每个维度值的差异，这里我们要在每个维度上减去一个均值或者乘以一个系数，或者在之前做好归一化。

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文档比对技术难点与使用场景

4、文本比对技术文本比对是文档比对过程中的核心步骤，涉及了一系列先进的算法和技术来分析和识别两份文档之间的文本差异。分词与标记化：文档文本需要先进行分词处理，以确定文本的基本单位，如单词或字符。...差异识别：Diff算法和编辑距离是文本比对的核心，Diff算法可以高效地识别两个文本序列之间的增加、删除和修改操作，而编辑距离是量化两个文本之间差异的度量。...差异合并与分解：某些相等操作可能会导致不必要的复杂性，需要合并或分解这些操作，有助于精确反映文本之间的实际变化。...表格比对算法：Zhang-Shasha算法，用于计算两颗树之间编辑距离的算法，可以比较两个表格的结构和内容。单元格文本比对，通过Diff算法比对单元格的文本内容，可以识别文本上的具体差异。...表格比对的后处理：增删处理，识别和处理表格的增删，包括整个表格、表格行和单元格的增删。位置匹配，通过相邻文本的匹配，找到增删表格、表格行或单元格在另一份文档的对应位置。

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