在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果,结果有500多个词不在词向量里,解决方案就是重新分词,或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词,会比不同工具(jieba)的效果要好,因为都是同一模式的分词,分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的,最后结果是只有60几个词不在词向量里,其中大部分为名词,还有些为因语音翻译问题所造成的出错连词,所有这些词也只出现一次,这部分可以考虑最后删去也不会影响结果。改善未出现词是个关键步骤,因为此后模型会用到词向量,如果未出现词过多,会影响词向量效果。
本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用,文章内容分享自 gladosAI 的博客,本篇文章中提出了一个问题,hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此,不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。
中间层Spark,即核心模块Spark Core,必须在maven中引用。 编译Spark还要声明java8编译工具。
自然语言处理说白了,就是让机器去帮助我们完成一些语言层面的事情,典型的比如:情感分析、文本摘要、自动问答等等。我们日常场景中比较常见到的类似Siri、微软小冰之类的,这些的基础都是自然语言处理,另外还有一些语音处理,这就暂且不表了。总之,你看到的机器与人利用语言交互,用机器模拟人脑阅读,对话,评论等等这些的基础都是自然语言处理的范畴之内。
本文介绍了自然语言处理中的文本相似度计算方法和模型,包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离、基于词向量的方法、概率语言模型等。这些方法在文本分类、聚类、机器翻译等任务中都有广泛应用。
根据之前学习到的内容,我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成,回归,二分类和多分类。但推荐系统是属于哪一种场景呢,比如我们常见的广告推荐或者内容推荐,这些场景都是由系统来判断用户的喜好来推送广告或者视频内容,以追求更高的点击率和转化率。这种场景怎么看都不像跟这三种类型的算法有关系。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
NLP的接口能力包含词法分析、句法分析、篇章分析、向量技术等各方面技术,共涵盖了16种基本原子能力。具体能力可以参考https://cloud.tencent.com/document/product/271/35484
最近深度学习技术有了突飞猛进的发展,为语音识别、图像识别、自然语言处理(NLP)提供了强大的工具,为这些领域今后的快速发展提供了新的契机。 深度学习为自然语言处理带来的最令人兴奋的突破是词向量(word embedding)技术。词向量技术是将词转化成为稠密向量,并且对于相似的词,其对应的词向量也相近。 在自然语言处理应用中,词向量作为深度学习模型的特征进行输入。因此,最终模型的效果很大程度上取决于词向量的效果。
1 词向量 在NLP里,最细的粒度是词语,由词语再组成句子,段落,文章。所以处理NLP问题时,怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题。 因为语言模型的输入词语必须是数值化的,所以必须想到一种方式将字符串形式的输入词语转变成数值型。由此,人们想到了用一个向量来表示词组。在很久以前,人们常用one-hot对词组进行编码,这种编码的特点是,对于用来表示每个词组的向量长度是一定的,这个长度就是对应的整个词汇表的大小,对应每个具体的词汇表中的词,将该词的对应的位置置为1,向量其他位置置为0。举个例子
在自然语言处理任务中,首先需要考虑词如何在计算机中表示。通常,有两种表示方式:one-hot representation和distribution representation。
之前我们介绍了两种表示词向量的方法:「基于数量」的矩阵分解方法(HAL & LSA)和「基于窗口」的概率方法(word2vec)。第二种方法明显优于第一种,但其只考虑了一个较小窗口内的词语信息,没有利用好全局的词语共现数据。
用户搜索的关键词是对其兴趣的一个很重要的反映。然而我们发现,当用户搜索“阿丽塔”、“猫爪杯”等新词后,之后的推荐中却始终没有相关的文章出现。
原文: On word embeddings 作者: Sebastian Ruder 译者: KK4SBB 审校:王艺 责编: 王艺,关注人工智能,投稿请联系 wangyi@csdn.net
关键词:内在/外在评价,超参数在类推(analogy)评估中的作用,人类判别和词向量距离间的相关性,根据上下文消歧,窗口(Window)分类。
现在在NLP领域,词向量是一切自然语言处理的基础,有了词向量我们就可以进行数据分析,文本聚类分类的一系列操作了。接下来我们就开始学习如何训练词向量,之前我们有介绍关于 word2vec 的博文 word2vec算法理解和数学推导,这篇博文我们就一起来学习如何实现词向量的训练。 首先我们运用的语料是我之前爬取的京东小米9的好评,训练一个关于手机类的词向量。数据如下所示:
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。那么具体怎么做的呢?这里就用到词向量的概念。
词向量、词嵌入(word vector,word embedding)也称分布式表示(distributed representation),想必任何一个做NLP的研究者都不陌生。如今词向量已经被广泛应用于各自NLP任务中,研究者们也提出了不少产生词向量的模型并开发成实用的工具供大家使用。在使用这些工具产生词向量时,不同的训练数据,参数,模型等都会对产生的词向量有所影响,那么如何产生好的词向量对于工程来说很重要。中科院自动化所的来斯惟博士对此进行了详细的研究。本篇也是我阅读来博士发表的论文《How to
课程主页: http://web.stanford.edu/class/cs224n/
10 月19 日,腾讯 AI Lab 宣布开源大规模、高质量的中文词向量数据。该数据包含 800 多万中文词汇。
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51319312
周末闲来无事,给AINLP公众号聊天机器人加了一个技能点:中文相似词查询功能,基于腾讯 AI Lab 之前公布的一个大规模的中文词向量,例如在公众号对话窗口输入"相似词 自然语言处理",会得到:自然语言理解、计算机视觉、自然语言处理技术、深度学习、机器学习、图像识别、语义理解、语音识别、自然语言识别、语义分析;输入"相似词 文本挖掘",会得到:数据挖掘、文本分析、文本数据、自然语言分析、语义分析、文本分类、信息抽取、数据挖掘算法、语义搜索、文本挖掘技术。如下图所示:
word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系。虽然源码是开源的,但是谷歌的代码库国内无法访问,因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准。本文关注于word2vec的基础知识。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36
在以词项为基本单元输入的自然语言处理任务中,都避免不了将词项转换成算法能够输入的特征表示,词项的特征表示有很多种,这里主要介绍的就是词向量。word2vec是比较流行的训练词向量的算法,使用Gensim模块可以非常简单的训练出词向量。
转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
将词语表示为向量的技术并不是最近几年的新思想。例如向量空间模型将词表示为词典维度的高维向量。这种表示带来的问题主要包括两个方面。一方面词与词之间相互独立,无法表达词语之间的关系。另一方面向量过于稀疏,计算和存储的效率都不高。
其实,人工智能领域也有著名的Transformer,它在机器翻译任务上的表现异常出色。
Transformer是什么?一句话来讲,就是完全利用attention机制来解决自然语言翻译问题。
本文为 seaboat 为 AI 研习社撰写的独家稿件,得到了其指点和审核,AI 研习社在此表示感谢。 在NLP领域中,为了能表示人类的语言符号,一般会把这些符号转成一种数学向量形式以方便处理,我们把语言单词嵌入到向量空间中就叫词嵌入(word embedding)。 比如有比较流行的谷歌开源的 word2vec ,它能生成词向量,通过该词向量在一定程度上还可以用来度量词与词之间的相似性。word2vec采用的模型包含了连续词袋模型(CBOW)和Skip-Gram模型,并通过神经网络来训练。 但这篇文章不
选自 einstein.ai 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、蒋思源 自然语言处理(NLP)这个领域目前并没有找到合适的初始化方法,它不能像计算机视觉那样可以使用预训练模型获得图像的基本信息,我们在自然语言处理领域更常用的还是随机初始化词向量。本文希望通过 MT-LSTM 先学习一个词向量,该词向量可以表征词汇的基本信息,然后再利用该词向量辅助其它自然语言处理任务以提升性能。本文先描述了如何训练一个带注意力机制的神经机器翻译,其次描述了如何抽取该模型的通用词向量与将其应用于其它任务的性能。
项目中要对短文本进行相似度估计,word2vec是一个很火的工具。本文就word2vec的训练以及加载进行了总结。
词向量、词嵌入或者称为词的分布式表示,区别于以往的独热表示,已经成为自然语言任务中的一个重要工具,对于词向量并没有直接的方法可以评价其质量,下面介绍几种间接的方法。
今日,腾讯 AI Lab 宣布开源大规模、高质量的中文词向量数据。该数据包含 800 多万中文词汇,相比现有的公开数据,在覆盖率、新鲜度及准确性上大幅提高,为对话回复质量预测和医疗实体识别等自然语言处理方向的业务应用带来显著的效能提升。针对业界现有的中文词向量公开数据的稀缺和不足,腾讯 AI Lab 此次开源,可为中文环境下基于深度学习的自然语言处理(NLP)模型训练提供高质量的底层支持,推动学术研究和工业应用环境下中文 NLP 任务效果的提升。
今日,腾讯AI Lab 宣布开源大规模、高质量的中文词向量数据。该数据包含800多万中文词汇,相比现有的公开数据,在覆盖率、新鲜度及准确性上大幅提高,为对话回复质量预测和医疗实体识别等自然语言处理方向的业务应用带来显著的效能提升。针对业界现有的中文词向量公开数据的稀缺和不足,腾讯 AI Lab此次开源,可为中文环境下基于深度学习的自然语言处理(NLP)模型训练提供高质量的底层支持,推动学术研究和工业应用环境下中文NLP任务效果的提升。 数据下载地址:https://ai.tencent.com/ail
文本聚类简单点的来说就是将文本视作一个样本,在其上面进行聚类操作。但是与我们机器学习中常用的聚类操作不同之处在于。
词嵌入是所有自然语言处理任务所必须要经历的步骤,非常的重要。词向量在网络上已经有了大量的文章,但是,出于我们专栏的完整性系统性的考虑,笔者还是决定加上这样一个专题。
若你是做NLP的,一定对词向量很亲切,若你是做推荐的,对词向量也一定不会陌生,以词向量为代表的序列向量化方法已经成为机器学习中必不可少的实战利器。
我第一次接触 Embedding 是在 Word2Vec 时期,那时候还没有 Transformer 和 BERT 。Embedding 给我的印象是,可以将词映射成一个数值向量,而且语义相近的词,在向量空间上具有相似的位置。
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验,因此过于长的文章,我会使用"[L1]"来进行分段。这个系列将主要借鉴《Tensorflow实战Google学习框架》这本书,主要介绍实现语言模型的一些前期准备,后期会出更详细的文章。
"词和句子的嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统的重要组成部分,它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子,以大幅度提高神经网络处理文本数据的能力。"
相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是,对于人工智能的征途来说,NLP才是皇冠上的那颗珍珠,NLP是AI完全问题,当NLP的问题解决了,机器才真正具备了理解、思考的能力,我们才敢说实现了真正的“智能”。
【新智元导读】 本文对 DeepMind 的让计算机读懂文本、回答问题的深度学习技术进行复现与解析。文章对DeepMind的整个技术思路进行了清晰的重构:从问题出发,到语言模型、再到基于LSTM的实现方式、LSTM的缺点及解决方案(Attention)、语料训练以及记忆网络等。在作者邓侃的解读下,整个技术变得清晰易懂,技术难点也得以一一呈现,这对读者了解基于深度学习方法的自然语言理解技术有很大的启发作用。 一. 要解决什么问题,难度在哪里? Google DeepMind 团队在 NIPS 2015 发表
(1) 使用理念方面:在原先的词向量模型中, 每个词对应着一个向量, 但是这个模型是根据一个句子赋予每个词汇向量. 因此对于一个 n-tokens 的输入NLP任务模型, 输入到NLP任务模型的是n个向量. 这个论文中提出的方法, 是在NLP模型的输入之前需要再加一个动态计算词向量的前向网络, 我们称其为BiLMs, 而这个前向网络是提前在一个大的数据集上训练好的. 而这个前向网络的输入是n个更初始的词向量.
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