假设你正在查看下图1所示的2列表，并且想知道每行中的两组数据哪里不同。 图1 可以使用一个简单的VBA程序来比较这2个列表并突出显示不匹配的字母或单词。演示如下图2所示。...要比较两组数据，需要执行以下操作： 1.对于列1中的每个项目 2.获取列2中的对应项 3.如果它们不匹配 4.对于单词匹配 （1）对于第一个文本中的每个单词 （2）在第二个文本中获取相应的单词 （3）相比较...（4）如果不匹配，以红色突出显示 （5）重复其他词 5.对于字母匹配 （1）找到第一个不匹配的字母 （2）在第二个文本中突出显示自该点的所有字母 6.重复列1 中的下一项 7.完毕 一旦你写下了这个逻辑...Range("list2").Cells(i) If Not cell1.Value2 = cell2.Value2 Then '两个单元格都不匹配.找到第一个不匹配的单词...;结束的下一个单词 Dim i As Long Dim delim As String delim =" .,?!"""
对于有些问题，对原始的序列数据进行分割并计算特征向量存在困难，典型的是语音识别。原始的声音信号我们很难先进行准确的分割，得到每个发音单元所对应的准确的时间区间。...整个系统的输入为音频数据，使用20毫秒的窗口对原始音频数据分帧，然后计算对数谱，对功率进行归一化形成序列数据，送入神经网络中处理。...对于每一个输出单词，注意力机制为每个输入单词计算一个权重值，这个权重值决定了对每个输入单词的关注度。...这些权重的和为1，并被用于计算最后一个隐含层的输出值的加权平均值，在这里，每次处理完一个输入单词，会产生一个输出值，最后是对这些输出值进行平均。...其中M为每一帧中最大检测目标个数。需要注意的是，我们对模型能够处理的最大目标个数并没有限制。 接下来定义分配概率矩阵A，这是一个Nx(M+1)的矩阵，元素取值0和1之间的实数。
典型地，用长度约为10ms的帧去分割语音波形，然后从每帧中提取出MFCC特征，共39个数字，用特征向量来表示。...我们以单词“one”,“two”,“three”为例，分别计算观测数据的后验概率，并从中取概率最大的"单词"作为识别结果。 那么如何计算在某个HMM模型下，已知观测数据的后验概率呢?...这对应的就是隐马尔科夫的第一类问题，我们采用前向算法计算这一概率值。以单词“five”为例，为了计算概率该模型下已知观测数据出现的概率P(O|M)，我们对所有可能的隐状态序列的概率值进行加和。...最直观的方式，我们人工地将训练样本切分为不同的单词，然后对不同的单词分别训练不同的矩阵B和矩阵A。...如何对声音文件做时间轴的划分并搜索最佳“单词”组合？
深度学习基础入门篇10：序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}在NLP领域，自然语言通常是指以文本的形式存在，但是计算无法对这些文本数据进行计算...，通常需要将这些文本数据转换为一系列的数值进行计算。...一般情况下，当我们拿到文本数据的时候，会先对文本进行分词，然后将每个单词映射为相应的词向量，最后基于这些词向量进行计算，达到预设任务的效果，下边我们分如下几节展开介绍词向量相关的知识。...接下来，会使用这个向量和另外一个大的矩阵$W_2$进行相乘，最终会获得一个1*V的向量，然后对这个向量进行softmax，可以看到这个向量具有词表的长度，对这么长的向量进行softmax本身也是一个极其消耗资源的事情...将预测的结果和标签使用交叉熵计算损失值，并计算梯度进行反向迭代，优化参数。
BRIEF描述子是一个二进制的向量，其中每个位是围绕关键点的给定像素对之间的强度比较的结果。...本文引入了一组离散化二进制空间的单词，并使用一个直接索引(除了通常的反向索引之外)对其进行扩充。这是第一次利用二进制单词进行闭环检测。反向索引用于快速检索可能与给定图像相似的图像。...我们根据单词在树中的层数l对节点进行分离，从叶节点开始，层数为l = 0，直到根节点l = Lw。对于每个图像It，我们存储他的直接索引。...为了在I_t和I_t'获得对应点，直接查找I_t'帧的直接索引，仅对在词袋中l级的相同节点中的特征进行比较。这个条件加快了特征匹配的计算速度。...我们只需要基本矩阵进行验证，但注意，在计算之后，我们可以提供与下面运行的任何SLAM算法匹配的图像之间的数据关联，而不需要额外的成本(有了F矩阵就可以解算RT了)。
综上帧长一般取为 20 ~ 50 毫秒，20、25、30、40、50 都是比较常用的数值，以上摘自知乎逻辑上很合理的解释，我通常听见的是（10-30ms） 一帧的数据长度 N=帧时间长度/T=帧时间长度...通常加窗之后我们可以通过FFT变化实现特征数的降维以及提取出比原始语音更具表征力的特征 以上可以理解为若干帧对应一个音素，若干音素对应一个单词，如果我们想要识别对应的单词状态，我们只要知道对应的帧状态就行...这个过程涉及两个概率需要学习，一是把当前frame的特征识别为这个state的概率，也就是通常HMM中说的Likelihood---这里指计算层面(也是GMM中的mean vector 和covariance...简单的理解就是我们每个音素的均值和方差矩阵知道，通过我们的句子我们也知道每个音素间的转移概率矩阵。当然，这些是HMM里的事情。提取特征后的第一步就完成了，简单的说就是为了拟合多维高斯函数。...一开始，我们设置每个音素的均值和方差分别为0和1，转移概率矩阵在htk里也是可以设置两头小中间大，这个对于5个状态的hmm，即每个音素分为5个状态。这步就是初始化hmm。 然后，生成各个音素的hmm。
假设窗口长度为w=2，单词序列为： 图片 ，我们的目标是使得以下概率最大化： 图片 我们假设预测间是相互独立的，即我们需要最大化： 图片 因此，假设上下文长度为 图片 ，中心词为 图片...将所有单词进行one-hot编码，每个单词编码后的长度为 图片 。 2. 将所有单词经过中心词矩阵 图片 得到其长度为 图片 的向量表示，即 图片 。 3....对所有单词都求出其概率，然后概率之和最大化，利用梯度下降法反向更新上述两个矩阵。...2.2 ML-GCN思想 ML-GCN与GCN最大的不同在于其引入了一个标签嵌入矩阵 图片 ，即将每一个类的标签都表示为一个长度为 图片 的向量。...然后，利用 图片 计算label-label损失，同时结合 图片 计算node-label损失。最后，将 图片 经过第二层卷积，得到最终的图卷积结果并计算交叉熵损失。
第一，全连接的神经网络不能够用一个模型适应输入或输出中不同的序列长度。例如，在不使用数据填充的技巧下，无法用同一个全连接模型架构对15个单词的长度的句子和150个单词长度的句子进行情感分析。...二 词嵌入Embedding 1，词汇表征 为了让计算机能够处理语言这种非结构化数据，我们需要以某种方式将单词转化成数值矩阵。...同时在词汇表中随机选择k个单词，这k个单词和上下文单词构成负样本对，无论它是否在上下文单词的周围。随机选择k个单词和上下文单词构成负样本对的过程就叫做负采样。 ?...那么在负采样的时候，如何确定某个单词的采样频率呢？一种方式是对每个单词等概率采样，这种方式的采样结果没有代表性。...Bleu 得分的计算公式比较复杂。简单地说，Bleu得分是通过比较机器翻译结果中的 一元词组，二元词组，三元词组等多元词组和人工参考结果中对应词组的匹配度，并进行加权计算得出。
数据准备 Evaluating Student Writing比赛目的是通过自动反馈工具，评估学生的写作并提供个性化反馈，参赛者需要通过构建模型，实现自动分割文本，并对文本中的辩论和修辞元素进行分类，因此比赛训练数据为...One-hot独热编码：基于全部文本建立一个维度为n的单词库，对其中的每个单词赋予一个数值，通常是索引，再将文本中的每个词表示成具有n个元素的向量，这个词向量中只有一个元素是1，其余元素都是0，不同词汇元素为...这种表示方式最大的缺点在于会生成巨大的稀疏矩阵，效率低下。 BoW词袋编码：忽略文本的词序和语法、句法，仅仅将其看作是一些词汇的集合，赋值用每个词汇出现的次数。...模型训练完毕后，最后得到的其实是神经网络的权重矩阵W（W1,W2...Wc用于区分单词，实际所有单词使用共享的权重W），输入单词与权重相乘，即得到每个单词的向量编码（N维）。...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。
那么，目前最新的研究中，一般是如何选取的呢？ ? 通过对19年语音识别顶会100多篇论文的分析，得到了上图。...其实，语音信号可以表示为2维矩阵，也可以表示为1维向量，不过从实际应用来看，表示为2维矩阵的比较多 语音信号的一维表示方式如下： 以一段1s, 16kHz采样， 8bit量化的语音信号为例，它可以表示为一个长度为...16000的向量，向量中每个元素的取值为[-128, 127] 语音信号的二维表示方式如下：一段语音信号由若干帧组成，每一帧对应25ms的语音信号，帧与帧之间的步长为10ms....计算方法不同，则得到的单帧向量的含义、维度也不一样 常用的表示方式有如下三种： Raw：不做任何处理，d=400 MFCC：计算其MFCC值，d=39 Filter bank output：计算其Filter...输入vector选取哪种方式比较好 通过对19年语音识别顶会100多篇论文的分析，得到下图 ?
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！...整个模型最大的计算量集中在最后一层上，因为一般来说词汇表都很大，计算每个单词的条件概率的操作是整个模型的计算瓶颈。...(无直接连接)，并且x是单词特征层激活向量，是来自矩阵C的输入单词特征的级联： 设h为隐藏单元的数量，m为与每个词相关的特征数量。...请注意，LSTM是反向读取输入句子的，因为这样做在数据中引入了许多短期的依赖关系，使优化问题更加容易 RNN是前馈神经网络对序列的自然概括。...模型平台获取实现资源：https://sota.jiqizhixin.com/project/nnlm 2、 RNNLM RNNLM模型的设计思想比较简单，主要是对NNLM中的前馈神经网络进行改进，其主要的结构图如下图
这些向量捕捉单词的语法功能（语法）和含义（语义），便于我们能够对它们进行各种数学计算。在BiDAF中，可以完成3个粒度级别上的嵌入：字符、单词和上下文。现在让我们关注第1个嵌入层-单词嵌入。...单词嵌入步骤输出2个矩阵，一个用于Context，一个用于Query。矩阵的长度等于Context和Query中的单词数量（用T和J表示，分别表示前后者的单词数量）。...4.然后我们将H向右滑动一个字符并执行相同的操作（得到Hadamard积并求出结果矩阵中的数字之和）得到另一个标量0.7，作为f的第2个元素值。 ?...5.我们一个字符一个字符地重复这些操作，直到达到单词的结尾。在每一步中，我们都会向f中添加一个元素值，并延长向量，直到它达到最大长度（l-w+1）。...当我们仅依赖于单词和字符嵌入时，一对同音词，例如“tear”（眼睛中的水状排泄物）和“tear”（裂缝）将被赋予完全相同的向量表示，尽管实际上它们是不同的单词，这可能会混淆我们的模型并降低其准确性。
GloVe模型 5.1 原理 5.2 与Skip-Gram、CBOW模型比较 5.3 步骤 5.4 如何评估词向量的质量 一、词向量计算方法 1.1 word2vec的计算 对一个中心词，与窗口内的...以上是对整个问题的矩阵表示，但在计算过程中，需要一个个的更新参数，所以有对单个参数表示版本： ? 在高等数学（同济）中关于梯度的定义如下，及梯度是各个自变量的偏导组成的向量。 ?...2.2 随机(stochastic)梯度下降（SGD） 在2.1中提到的梯度下降，为了计算出参数的梯度，需要代入整个数据集，这样一次更新计算量非常大，因此提出随机梯度下降方法，即每一个更新都是从数据及中随机抽样部分数据...（batch), 在词向量计算中对每一个window数据计算一次更新。...我们或许只能更新实际出现过的词的词向量 解决方法：要么使用稀疏矩阵只更新U和V的特定的行，或者对每个词向量使用hash； 若词向量数量很多，并且要做分布式计算，最好不要进行巨大的更新。
这里矩阵A^Q对于文档中的每个单词，question中的每个单词都有对应的 normalized attention，矩阵A^D同理。然后，将attention应用到问题中： ?...将词汇量限制为Common Crawl语料库中存在的单词，并将词汇表外单词的嵌入设置为零。在训练期间使用最大序列长度600，对于所有循环单元，maxout层和线性层使用隐藏状态大小200。...对于动态解码器，将最大迭代次数设置为4，maxout pool大小为16，并使用ADAM优化模型，所有模型都使用Chainer。 实验结果 在数据集SQuAD上，有两个评估指标。...EM计算模型预测的答案与真实答案之间确切字符串的匹配，F1计算预测答案中的单词与真实答案之间的重叠。...因为一个文档-问题对可能对应几个真实答案，所以EM和F1被视为对应文档-问题对的所有真实答案中的最大值。 与其他模型相比，SQuAD数据集的DCN模型的性能如下表所示。
在梯度下降的每一步，他们计算 对于所有向量 在 i并选择最大的矢量 作为x的负面例子 。使用入侵者而不是随机的负面例子，他们的比较任务产生了2个百分点的小幅提高。...他们计算源语言中的每个单词与平行语料库中的目标语言中的每个单词对齐的次数，并将这些计数存储在对齐矩阵 .为了投射一个词 从源代表 到它在目标嵌入空间 在目标嵌入空间中，他们只是取平均值的翻译...为此，他们提出了另一种合并策略，假设文档的结构是相似的：然后，他们交替地将每种语言的单词按其出现在单语文档中的顺序插入到伪双语文档中，并基于单声道语言文件的长度比率。...在他们的第二种方法中，他们假设源句子和目标句子中的单词是单调对齐的，每个源词在位置 在位置对准到目标字我 其中 和 是源句和目标句的长度。...然后将同现计数存储在矩阵 每个条目 源字j的次数jjj 与目标词kkk在平行语料库中的对齐的句对中。 为了优化，PMI矩阵 可以根据X中的同现计数来计算 。
它相对于传统神经网络，引入了局部感受野和多滤波器概念，能在控制参数量的情况下，对输入数据进行高效地处理。...具体到NLP中，它接收词向量的序列，并首先为所有子短语创建短语向量（embedding），然后CNNs 基于卷积核并行完成数据处理计算。...[一维卷积示例] 对于二维卷积而言，计算如下所示，9\times9 的绿色矩阵表示关注的主矩阵 f （在实际应用中就是输入数据矩阵）。...因此，初始化的词向量在神经网络的训练中始终起着重要的作用。在测试中给出看不见的单词可以提高正确理解的几率。 有几种处理这两个 channel 的方法，最常见的是在 CNN 中使用之前对它们进行平均。...在窄卷积情况下，输出长度为 n - h+ 1 ，而在宽卷积情况下，输出长度为 n+h - 1。 2) k-max池化 这是对最大池化层的概括。
接着我们计算输出层的每个节点： 这里 是矩阵 的第j列，最后，将 作为softmax函数的输入，得到 ： 3 反向传播学习权重矩阵 在学习权重矩阵和过程中，我们首先随机产生初始值...接着，我们计算误差关于权重矩阵的梯度，并在梯度的方向纠正它们。 首先定义损失函数，objective是最大化给定输入上下文，target单词的条件概率。...除非你决定使用预训练的embedding来训练fastText分类模型，这另当别论。 1 字符级别的n-gram word2vec把语料库中的每个单词当成原子的，它会为每个单词生成一个向量。...传统的文本分类中，你需要计算出每个词的权重，比如tfidf值， “我”和“俺” 算出的tfidf值相差可能会比较大，其它词类似，于是，VSM（向量空间模型）中用来表征这两段文本的文本向量差别可能比较大。...用训练数据feed模型时，你需要： 1. 将文档分好词，构建词汇表。词汇表中每个词用一个整数（索引）来代替，并预留“未知词”索引，假设为0； 2. 对类标进行onehot化。
2.3 词向量建模中的随机梯度下降 应用随机梯度下降，在每个窗口计算和更新参数，遍历所有样本 在每个窗口内，我们最多只有 2m+1 个词，因此 \nabla_{\theta} J_t(\theta) 是非常稀疏的...假设单词 i 出现在文章 j 中，则矩阵元素 X_{ij} 加一，当我们处理完数据库中的所有文章后，就得到了矩阵 X ，其大小为 |V|\times M ，其中 |V| 为词汇量...基于预估] 我们来总结一下基于共现矩阵计数和基于预估模型两种得到词向量的方式 基于计数：使用整个矩阵的全局统计数据来直接估计 优点：训练快速；统计数据高效利用 缺点：主要用于捕捉单词相似性；对大量数据给予比例失调的重视...基于预估模型：定义概率分布并试图预测单词 优点：提高其他任务的性能；能捕获除了单词相似性以外的复杂的模式 缺点：随语料库增大会增大规模；统计数据的低效使用（采样是对统计数据的低效使用） 4.GloVe...不对称上下文(只使用单侧的单词)不是很好，不过这点在下游任务中不一定完全正确 window size 设为 8 对 Glove向量来说比较好 [类比任务评估与超参数] 补充分析 window size
，对每个单词分别进行one hot 处理（1.2节中提到的方法）。...，计算存储在字典中的单词的概率，并分清最有可能出现的第一个单词。...2.1.3 嵌入矩阵 所谓的嵌入矩阵，就是横轴对应的是字典中的单词，竖轴对应的是每个单词的词嵌入向量。...每个单词的词嵌入向量可以用嵌入矩阵E和该单词对应的one-hot向量进行矩阵相乘求解，即E·oj = ej （但在实际实践中，由于one-hot向量是高维度的向量且包含大量的0元素，上面这样的做法并不高效...神经网络能够根据前面的输入，预测出空格的单词。 要得到每个单词对应的词嵌入向量，就需要把上面句子中的每个单词的one-hot向量和参数嵌入矩阵E进行矩阵乘积。
我们观察到，本文所提出的模型拥有更低的计算成本，并大幅提高了准确性。它能从16亿个单词的数据集中学习到高质量的词向量（word vectors），并且只需不到一天的时间。...下图是著名的词向量学习的框架。其任务是预测一个上下文中给定的另一个单词。 由图可知，每个Word都被映射成一个唯一的vector编码，并组成矩阵W。...输入单词被映射到矩阵W列中，以预测输出单词。 词向量模型的目标是最大化平均概率： 预测任务通过多分类完成（如softmax），计算如下，其中 yi 表示第 i 个输出的单词未归一化的概率值。...每一个段落被映射为矩阵D中的一个唯一的向量 每个单词同样被映射为矩阵W中的一个唯一向量 Paragraph vector在框架图中扮演一个记忆的角色。...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。
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