通化网站建设公司,杭州设计公司被炸,网站多久备案一次,红盾工商信息查询网Word2Vector 2013 word2vec也叫word embeddings#xff0c;中文名“词向量”#xff0c;google开源的一款用于词向量计算的工具#xff0c;作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量。在word2vec出现之前#xff0c;自然语言处理经常把字词转为离散的单独的…Word2Vector 2013 word2vec也叫word embeddings中文名“词向量”google开源的一款用于词向量计算的工具作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量。在word2vec出现之前自然语言处理经常把字词转为离散的单独的符号也就是One-Hot Encoder为高维稀疏向量。使用Vector Representations可以有效解决这个问题。Word2Vec可以将One-Hot Encoder转化为低维度的连续值的稠密向量并且其中意思相近的词将被映射到向量空间中相近的位置。word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系。
Word2Vec是一种将文本中的词进行嵌入Embedding的方法而所谓嵌入就是将各个词使用一个定长的向量来表示Embedding其实就是一个映射将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中也就是把原先词所在空间嵌入到一个新的空间中去。
word2vec主要分为CBOWContinuous Bag of Words连续词袋和Skip-Gram跳字模型两种模式。 1CBOW是从原始语句推测目标字词通过上下文推测目标词A person who never inputa, who,never output labelperson 2Skip-Gram正好相反是从目标字词推测出原始语句。通过目标词预测上下文 inputperson output labela, who,never CBOW对小型数据库比较合适而Skip-Gram在大型语料中表现更好。 可以推测如果两个单词的上下文一样那么意味着这两个单词也应该是相似的。通过这种方法我们可以获得一个词的扩展词即与其相似的词。
word2vec训练过程中的两个关键超参数是窗口大小和负样本的数量。
负例采样 较小的窗口大小2-15较大的窗口大小15-50甚至更多 Gensim默认为5个负样本。
训练 1.创建两个矩阵——Embedding矩阵和Context矩阵这两个矩阵在我们的词汇表中嵌入了每个单词。随机值初始化这些矩阵。 2.计算输入嵌入与每个上下文嵌入的点积and sigmoid 。 3.停止训练过程丢弃Context矩阵并使用Embeddings矩阵作为下一项任务的已被训练好的嵌入。 4.增量训练模型训练以后会有新的语料也就存在新词这个时候新词用word2vec就得不到词向量会报ovo(out vacbuary的错误。需要重新训练模型gensim就提供了一个很好的机制就是增量训练新词不用和旧词全部一起训练。
