文獻：hashimoto k, stenetorp p, miwa m, et al. task-oriented learning of word embeddings for semantic relation classification[j]. arxiv preprint arxiv:1503.00095, 2015.
對於位於矩陣中的名詞對n=
(n1,
n2) ，具有三個方面的資訊：n1
之前的詞wb
ef，n
1 與n2
之間的詞wi
n ，n2
之後的詞wa
ft, 其中，
通過對這三個方面的資訊進行連線與均值操作，進而構造用以**詞wi
ni的特徵向量如下（f∈
r2d(
2+c)
×|w|
）：進而有如下形式logistic**模型：其中w
~(w)
為權重向量，b(
w)為偏置，w~
∈r2d
(2+c
)×|w
| 的每一列對應乙個詞向量。在利用無標籤資料訓練**模型時，若直接採用窮舉法，則會導致prohibitive的計算代價，由於|w
| 是乙個非常大的數。如何辦？
負取樣（negative sampling）:運用unigram雜訊分布隨機取樣k個與wi
ni相比較的詞w′
j , 在此基礎上嵌入表示學習可通過最大化如下目標函式來實現:
對於句子中的名詞對(n
1,n2
) , 其特徵主要包括：自身特徵gn
, 中間詞特徵gi
n 與外部詞特徵go
ut.
則樣本k的特徵向量可記為ek
=[gn
;gin
;gou
t]l類的有監督學習的實質就是最大化如下概率：p(
lk|e
k)=exp(o
(lk)
)∑li
=1exp(o(
i)) , 其中o=
s⋅ek
+s,
s 與
s為softmax引數，o(
i)是o∈r
l×1 的第
i 個分量.
進而有如下目標函式：
與word2vec 原來word2vec那麼簡單
說到word2vec,它可謂非結構化資料裡面的佼佼者,尤其是在推薦和nlp當中,足以體現它的優勢所在,並且多年一直備受工業界喜愛.那麼word2vec到底是怎麼個原理的,發現身邊總是有很多人問,確不能準確的說出為什麼是兩個矩陣,到底是怎麼自動反向傳播的,以及對於softmax之後那麼大的維度資料,是...
word2vec學習參考
最近看nlp的東西比較多。就拿現在google 基於神經網路做的 word2vec 作為部落格的開始吧，今後會陸陸續續補充內容。基本是分4塊內容 1.神經網路語言模型 2.語言模型分層優化 3.word2vec 原理 4.google word2vec 看一點寫一點,先扔些參考資料鏈接上去。附上在研...
Word2Vec知識總結
word2vec是乙個產生詞向量的模型，是乙個雙層的神經網路 非常善於找出詞彙的相似度，同時可用於處理之前的技術 像one hot編碼和wordnet 處理不了的語義關係。它可以利用神經網路從大量的無標註的文字中提取有用資訊。我們也可以將它看成是乙個工具，它裡面包含了三種重要的模型 1 nnlm 神...