词向量
词向量空间模型
词向量空间模型词向量空间模型概述词向量空间模型（Word Embedding）是一种将单词映射到向量空间的技术，它将每个单词表示为一个固定长度的实数向量，使得在这个向量空间中，相似的单词距离更近。
这种技术可以用于自然语言处理中的各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
原理在传统的自然语言处理中，通常使用基于人工设计的特征来表示单词或句子。
例如，在文本分类任务中，可以使用单词出现频率、TF-IDF 值等作为特征。
但是，这种方法存在以下几个问题：1. 特征维度过高：对于一个包含大量单词的文本，其特征维度会非常高，导致计算复杂度增加。
2. 特征不具有泛化性：由于特征是基于人工经验设计的，因此可能无法适应新颖语料库中出现的新单词或新语言。
3. 特征之间缺乏关联性：由于特征是独立设计的，在表示文本时可能无法充分考虑不同特征之间的关系。
针对以上问题，词向量空间模型采用了一种基于神经网络的方法，将单词表示为一个向量，使得相似的单词距离更近。
具体来说，词向量模型通过训练一个神经网络，将每个单词映射到一个低维实数向量空间中。
训练过程在训练过程中，模型输入是一段文本序列，输出是每个单词在向量空间中的表示。
具体来说，模型首先将每个单词表示为一个one-hot向量（即只有一个元素为1，其余都为0），然后通过一个全连接层将其映射到向量空间中。
全连接层的权重矩阵就是我们需要学习的参数。
在训练过程中，我们使用大量的文本数据来调整权重矩阵，使得每个单词在向量空间中的表示能够最好地反映其含义。
具体来说，在训练过程中，我们使用上下文窗口（Context Window）来定义每个单词周围的上下文信息，并将这些信息作为输入序列传递给模型。
例如，在下图所示的句子“the cat sat on the mat”中，我们可以定义一个大小为3的上下文窗口，并将其分别应用于每个单词上：对于每个单词，我们将其one-hot向量作为输入，经过全连接层后得到其在向量空间中的表示。
词向量概念
词向量概念定义词向量（word vector）是将词语表示为实数向量的一种方法。
它通过将每个词映射到一个高维空间中的向量，使得具有相似语义的词在空间中距离较近。
这种表示方式可以捕捉到词语之间的关联性和语义信息，为自然语言处理任务提供了基础。
重要性1.解决稀疏性问题：传统的文本表示方法，如one-hot编码，会将每个词表示为一个独立的向量，导致维度过高且稀疏。
而词向量可以将高维稀疏的表示转换为低维稠密的表示，更好地捕捉了词语之间的关系。
2.提供了语义信息：通过训练模型得到的词向量，可以反映出词汇之间的相似性和关联性。
例如，在训练好的模型中，“king”和”queen”、“man”和”woman”之间的距离应该是相近的。
这样一来，在进行自然语言处理任务时，可以利用这些语义信息来提升模型性能。
3.降低计算复杂度：使用词向量能够减少计算的复杂度。
在传统的文本表示方法中，计算两个向量之间的相似度需要进行高维向量的点积运算，而使用词向量后，可以通过计算两个低维向量之间的距离来评估其相似性，大大降低了计算复杂度。
应用词向量在自然语言处理领域有着广泛的应用。
1. 文本分类在文本分类任务中，词向量可以作为输入特征，帮助模型捕捉文本中的语义信息。
通过将文本中每个词映射为对应的词向量，并将这些词向量进行平均或拼接操作，可以得到一个固定长度的特征表示。
这样一来，就可以使用传统机器学习算法或深度学习模型对文本进行分类。
2. 语义相似度计算词向量能够衡量两个词之间的语义相似度。
通过计算两个词向量之间的距离（如欧氏距离、余弦相似度等），可以评估出它们之间的相似程度。
这在机器翻译、问答系统等任务中非常有用。
3. 命名实体识别命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构等。
利用词向量可以提取出实体的上下文信息，并通过训练模型来进行命名实体识别。
4. 情感分析情感分析是指对文本进行情感倾向性分类，如判断一段评论是正面还是负面的。
词向量通俗理解
词向量通俗理解
词向量是一种用来表示单词语义的数学表达方式。
通俗地说，它可以将每个单词映射到一个多维空间中的一个向量，使得相似意义的单词在这个向量空间中距离较近，而不相关的单词距离较远。
词向量的生成方式有很多种，其中比较常用的方法是基于Word2Vec算法。
这种算法通过分析大量文本数据中的上下文关系来学习得到词向量。
具体来说，它根据单词在其上下文中出现的频率和位置来确定单词的向量表示，使得在具有相似上下文的单词之间存在相似的向量关系。
使用词向量可以带来很多好处。
首先，它可以将单词从离散的符号表示转换为连续的向量表示，方便计算机进行处理和理解。
其次，词向量能够捕捉到单词的语义信息，使得计算机可以更好地理解单词之间的关系和含义。
这对于自然语言处理任务如文本分类、信息检索和机器翻译等都非常有帮助。
总的来说，词向量是一种用来表示单词语义的数学模型，通过将单词映射到一个多维向量空间中，使得相似意义的单词在向量空间中距离较近。
这种表示方式可以提高自然语言处理任务的效果，并且在实际应用中得到广泛应用。
词向量模型训练
词向量模型训练词向量模型训练是自然语言处理领域中的一个重要任务，它的目标是将每个单词映射到一个高维空间中的向量，使得向量之间能够反映单词之间的语义关系。
词向量模型训练可以用于多种应用，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
目前，训练词向量的方法主要分为基于计数的方法和基于预测的方法。
其中，基于计数的方法包括词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF模型（Term Frequency-Inverse Document Frequency），它们通过统计词频和文档频率来得到词向量。
然而，这种方法忽略了词与词之间的上下文关系，无法捕捉到词的语义信息。
相比之下，基于预测的方法更加高效和准确。
其中，最著名的词向量模型是Word2Vec，它提出了两种训练方法：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram。
CBOW模型的目标是根据上下文预测中间的目标词，而Skip-gram模型的目标是根据中间的目标词预测上下文。
这两种方法都使用了神经网络模型，通过不断调整词向量的权重来最大化预测准确率。
训练词向量模型的过程可以分为两个步骤：预处理和训练。
在预处理阶段，需要将文本数据转化为机器可以理解的形式。
通常会进行分词、去除停用词、将词转化为索引等处理。
在训练阶段，可以使用现有的词向量模型库，如Gensim、TensorFlow等，加载数据集并设置模型参数。
然后，通过迭代训练数据集来不断调整词向量的权重，直到模型收敛。
词向量模型的训练需要一定的计算资源和时间，特别是对于大规模的数据集。
为了提高训练效率，可以使用并行计算、分布式计算等技术。
此外，为了得到更好的词向量，还可以尝试调整模型的超参数，如窗口大小、词向量维度、学习率等。
同时，使用更大规模的数据集也可以提升词向量的质量。
词向量模型训练的结果可以用于多种应用。
例如，可以通过计算词向量之间的余弦相似度来进行词语的相似度计算，从而实现语义搜索、自动补全等功能。
词向量原理
词向量原理词向量原理是自然语言处理中的重要概念，它通过将文本转化为向量表示，实现了计算机对文本的理解和处理。
本文将从词向量原理的基本概念、训练方法和应用领域三个方面进行阐述。
一、词向量原理的基本概念词向量是用来表示词语语义信息的向量，它能够将词语转化为计算机能够理解和处理的形式。
词向量的基本思想是通过将词语嵌入到一个高维空间中，使得具有相似语义的词语在该空间中距离较近。
常用的词向量表示方法有one-hot编码、词袋模型和分布式表示。
二、词向量的训练方法词向量的训练方法有基于统计的方法和基于神经网络的方法。
基于统计的方法主要有词频统计、共现矩阵和主题模型等。
其中，共现矩阵方法通过计算词语之间的共现频次来构建词向量。
基于神经网络的方法主要有CBOW和Skip-gram两种模型。
CBOW模型通过上下文预测目标词语，而Skip-gram模型则是通过目标词语预测上下文。
三、词向量的应用领域词向量在自然语言处理领域有广泛的应用。
其中，词语相似度计算是词向量应用的重要方向之一。
通过计算词向量之间的距离或相似度，可以实现词语的语义比较和相关性分析。
此外，词向量还可以用于文本分类、情感分析、信息检索等任务。
通过将文本转化为词向量表示，可以提高模型的表达能力和性能。
词向量原理是自然语言处理中的重要概念，它通过将词语转化为向量表示，实现了计算机对文本的理解和处理。
词向量的训练方法有基于统计的方法和基于神经网络的方法，而词向量的应用领域涵盖了词语相似度计算、文本分类、情感分析等任务。
词向量的应用为自然语言处理提供了重要的工具和方法，也为人们的语言交流和信息处理带来了便利。
词向量embedding模型-概述说明以及解释
词向量embedding模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：词向量embedding模型是自然语言处理领域中的重要技术之一，它将单词表示为高维空间中的向量，使得计算机可以更好地理解和处理文本信息。
通过将单词转化为实数向量，词向量embedding模型能够捕捉到单词之间的语义关系和语法结构，从而提高自然语言处理任务的效果。
本文将深入探讨词向量的概念、词向量embedding模型的原理，以及不同类型的词向量embedding模型。
通过对词向量embedding模型的应用、优缺点分析及未来发展趋势的探讨，希望能够全面了解词向量embedding模型在自然语言处理领域的重要性和前景。
1.2 文章结构：本文将分为三个主要部分：引言、正文和结论。
在引言部分，将介绍文章的背景和目的，为读者提供一个整体的认识。
在正文部分，将详细介绍词向量的概念、词向量embedding模型的原理以及不同类型的词向量embedding模型。
最后在结论部分，将探讨词向量embedding模型的应用、进行优缺点分析，并展望未来的发展趋势。
通过这三个部分的组织，读者将能够全面了解词向量embedding模型的作用、原理和发展方向。
1.3 目的词向量embedding模型作为自然语言处理领域的重要技术之一，其在文本数据处理、信息检索、情感分析等方面具有广泛的应用。
本文旨在深入探讨词向量embedding模型的原理和不同类型，分析其在实际应用中的优势和不足，以及未来的发展趋势。
通过对词向量embedding模型的深入研究，可以更好地理解自然语言处理技术的发展方向，为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。
同时，本文也旨在为读者提供关于词向量embedding模型的详尽介绍，帮助他们更好地理解和运用这一技术，促进自然语言处理领域的进步和发展。
2.正文2.1 词向量的概念词向量是自然语言处理中的一种重要技术，它将语言中的词语表示为向量形式，使得计算机能够更好地理解和处理文本数据。
词向量降维方法
词向量降维方法
词向量降维方法主要包括以下几种：
sso回归：通过参数缩减达到降维的目的。
Lasso的基本思想是在回归系数的绝对值之和小于
一个常数的约束条件下，使残差平方和最小化，从而能够产生某些严格等于0的回归系数，得到可以解释的模型。
2.主成分分析（PCA）：PCA是一种常用的数据分析方法，通过线性变换将原始数据变换为一组各
维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。
3.奇异值分解（SVD）：根据方阵的特征值分解，即用特征值+特征向量来替代原矩阵的方式，将
长方阵分解为多个部分，并只提取原始矩阵中的部分信息，即特征值较大的那些对应的信息，以达到降维的目的。
除了以上几种方法，还有一些其他的词向量降维方法，如小波分析、LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）、LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）、拉普拉斯特征映射、深度学习SparseAutoEncoder、局部线性嵌入LLE、等距映射Isomap等。
需要注意的是，不同的降维方法适用于不同的场景和数据类型，需要根据具体情况选择适合的降维方法。
同时，降维过程中可能会损失一些信息，因此需要在降维效果和信息损失之间做出权衡。
句向量知识点总结
句向量知识点总结一、词向量（Word Embedding）词向量是句向量的基础，它是将词语表示为一个高维度的实数向量。
词向量的研究始于2003年的“Distributional Hypothesis”，该假设认为上下文相似的词在语义上也是相似的。
基于这一假设，研究者开始利用词语的上下文信息来学习词向量。
其中比较有名的模型有Word2Vec、GloVe等。
Word2Vec是由Google在2013年提出的一种词向量模型，它有两种训练方法，分别是CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。
CBOW是根据一个词的上下文词语来预测该词，而Skip-gram则是根据一个词来预测其上下文词语。
GloVe是由斯坦福大学提出的一种词向量模型，它利用了全局的词-词共现矩阵来学习词向量。
这些模型都能够学习到词语之间的相似性关系，并将词语表示为高维度的实数向量。
二、句子表示（Sentence Representation）句子表示是将句子表示为一个实数向量，其目的是捕捉句子的语义信息。
句子表示的研究有很多方法，常见的方法有基于短语结构树的方法、基于递归神经网络的方法、基于卷积神经网络的方法以及基于长短期记忆网络（LSTM）的方法等。
基于短语结构树的方法将句子表示为树形结构，根据树的结构来捕捉句子的语义信息。
基于递归神经网络的方法利用递归神经网络来对句子进行编码，递归神经网络能够捕捉句子的层次结构信息。
基于卷积神经网络的方法利用卷积神经网络提取句子的局部特征，从而能够学习到句子的语义信息。
基于LSTM的方法则利用长短期记忆网络来捕捉句子的时序信息，LSTM能够较好地捕捉句子的长距离依赖关系。
这些方法都能够将句子表示为一个实数向量，从而能够进行句子的比较、分类等任务。
三、文本相似度计算（Text Similarity Calculation）文本相似度计算是句向量的一个重要应用，其目的是比较两个句子的语义相似性。
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Bengio的语言模型构建
U
Wx
d+Hx
X
y = b+Wx+U tanh(d+Hx)
Softmax：
功能函数g通过前馈神经网络和权重参数ω实现，整 体表示为参数集合θ=（C ω）
训练过程
寻找一个θ能够通过对数似然函数惩罚来最大限度的训练语料库
R(θ)是一个正则项，在这个实验中R就表示权重衰减
y = b+Wx+U tanh(d+Hx)
Distributed Representation
Hinton 在 1986 年的论文 《Learning distributed representations of concepts》 2000 年之后开始逐渐被人重视 Bengio 的经典之作：2003 年投到 JMLR 《A Neural Probabilistic Language Model》
隐藏层以及字特征到输出层的权重训练过程
通过反向梯度计算用于输出层的第i个单元
隐藏层权重H训练过程
反向传播更新隐藏层权重
在1和h之间进行k次循环
输入词特征向量训练过程Leabharlann 表示连接词序列X 的第k个块
模型优化
随机梯度上升
Distributed Representation
《Natural Language Processing (Almost) from Scratch》 Ronan Collobert 和 Jason Weston
稀疏方式存储 配合上最大熵、SVM、CRF 等等算法
NLP领域中的主流任务
文本朗读 语音合成 语音识别 中文自动分词 句法分析
自然语言生成 文本分类 信息检索 信息抽取 文字校对
问答系统 机器翻译 自动摘要 文字蕴涵
词性标注Part-of-speech tagging（POS） 程序分块（Chunking） 命名实体识别：Named Entity Recognition (NER) 语义角色标注Semantic Role Labeling (SRL)
语言模型
上海大学是一所知名大学。 上海大学是一所知名电影院。 上海大学是一所知名跑步。
语言模型其实就是看一句话是不是正常人说出来的。
语言模型
语言模型形式化的描述就是给定一个字符串，看它是 自然语言的概率 P(w1,w2,…,wt)。w1 到 wt 依次表 示这句话中的各个词。 P(w1,w2,…,wt)=P(w1)×P(w2|w1)×P(w3|w1,w 2)×…×P(wt|w1,w2,…,wt−1) ≈P(W1)P(W2|W1)P(W3|W2)…P(Wn|Wn-1) P(wt|wt−n+1,…,wt−1)
中国 1：美国 俄罗斯 日本 缺 乏 对 词 语 的 理 解
2：北京 华盛顿 上海 台湾
神经语言程序学NLP：研究我们的大脑如何工作
将自然语言理解的问题转化为机器学习的问题
第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。
NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ...]
LOGO
词向量
徐欣辰
北京 上海 橘子 中国 美国 俄罗斯 台湾 华盛顿 汽车 日 本 电影 学生 黑猫
方法？ 基于概念路径的计算方法 基于概念信息量的计算方法
对词性进行了分类和标注
基于语料库的最短路径相似度计算
……
城市 北京 华盛顿 上海 台湾
国家 中国 美国 俄罗斯 日本
橘 子 汽 车 学 生 黑 猫
“话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...] “麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ...]
“词汇鸿沟”
Distributed Representation（主要内容）
表示的一种低维实数向量。这种向量一般长成这个样子： [0.792, −0.177, −0.107, 0.109, −0.542, ...]。维 度以 50 维和 100 维比较常见。
j w 1,1
h w1,1 . j . . w1,m . yj h wm ,1
内积基本上就可以反应相似度，如果各词向量的 模基本一致的话，内积的大小能直接反应两个向 量的 cos 夹角的大小。
Log-Bilinear Language Model
X MY
T
C（wi）表示第i个词的词向量 Hi可以理解为第i个词经过Hi转变后对第t个词产生的贡献 h表示为根据前t-1个词获得的预测向量 Yj表示下一个词为j的log概率
w1,1 t 1 i 1
. .
i h w1,1 w1,1 i h wm,m wm,1 wm,1
1、每个词与具有特征矢量的词表Rm相互关联 2、通过词序列中的词向量来表示词序列的联合概率分布 3、同时学习词的特征向量以及概率函数的参数
对一个具有正常含义的词语序列w1…wt能 够通过学习获得一个良好的模型，使样本 外的词也能符合这个模型。
模型分为两步： 1、同过映射函数C将每一个属于Rm的词向量映射入函数f中 2、选择词表中第i词作为wt，用于估计概率P（wt=i|w1…wt-1）
个人感觉大致思想就是作者设立了一个迁移得分：用 于表示连续词之间的词向量每个标签i对于这两个词之 间的联系能力，之后加上各个词向量的标签值，最后 加权。
横轴：隐藏单元数 纵轴：F1值 节点：进行训练时 选择的单元数
训练过程
∑x∈X∑w∈Dmax{0,1−f(x)+f(x(w))}
pair-wise 的方法训练词向量
语言模型：N-GRAM
数据稀疏问题！假设词表中有20000个词， Bi-Gram模型：N-Gram为400000000个 Tri-Gram模型：N-Gram为8000000000000个
低维的词向量可以解决在构建语言模型中的 维数灾难问题
Distributed Representation词向量表示
《Three New Graphical Models for Statistical Language Modelling》 Andriy Mnih Geoffrey Hinton
FRBM（Factored RBM） Temporal FRBM
Log-Bilinear Language Model
Distributed Representation
在实际操作中，他们并没有去求一个字符串的概率，而是 [A]i，j 求窗口连续 n 个词的打分 f(wt−n+1,…,wt−1,wt)。打 分 f 越高的说明这句话越是正常的话；打分低的说明这句 话不是太合理；如果是随机把几个词堆积在一起，那肯定 是负分（差评）。打分只有相对高低之分，并没有概率的 特性。（打分过程非常复杂）