詞向量演算法

Ⅰ 文本自動分類演算法有哪些呢

文本自動分類演算法主要有樸素貝葉斯分類演算法、支持向量機分類演算法、KNN演算法和決策樹演算法。
樸素貝葉斯分類演算法主要是利用文本中詞的特徵項和類別的組合概率來估算文本屬於哪個類別的概率。
支持向量機分類算分主要是採用特徵提取技術把文本信息轉換為詞向量，然後用詞向量與訓練好的類別數據進行相似度計算。
KNN演算法是在訓練集中找到離它最近的k個文本，並根據這些文本的分類來預測待分類文本屬於哪一個類別。
決策樹演算法是首先建立一個基於樹的預測模型，根據預測模型來對文本進行預測分類。

Ⅱ 詞向量 rnn 矩陣是什麼樣的

矩陣是高等代數學中的常見工具，也常見於統計分析等應用數學學科中。[2] 在物理學中，矩陣於電路學、力學、光學和量子物理中都有應用；計算機科學中，三維動畫製作也需要用到矩陣。 矩陣的運算是數值分析領域的重要問題。將矩陣分解為簡單矩陣的組合可以在理論和實際應用上簡化矩陣的運算。對一些應用廣泛而形式特殊的矩陣，例如稀疏矩陣和准對角矩陣，有特定的快速運算演算法。關於矩陣相關理論的發展和應用，請參考矩陣理論。在天體物理、量子力學等領域，也會出現無窮維的矩陣，是矩陣的一種推廣。

Ⅲ 在神經網路中應用詞向量也是一種遷移學習嗎

人工神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的

Ⅳ word2vec 詞向量怎麼來的

2013年，Google開源了一款用於詞向量計算的工具——word2vec，引起了工業界和學術界的關注。首先，word2vec可以在百萬數量級的詞典和上億的數據集上進行高效地訓練；其次，該工具得到的訓練結果——詞向量（word embedding），可以很好地度量詞與詞之間的相似性。隨著深度學習（Deep Learning）在自然語言處理中應用的普及，很多人誤以為word2vec是一種深度學習演算法。其實word2vec演算法的背後是一個淺層神經網路。另外需要強調的一點是，word2vec是一個計算word vector的開源工具。當我們在說word2vec演算法或模型的時候，其實指的是其背後用於計算word vector的CBoW模型和Skip-gram模型。很多人以為word2vec指的是一個演算法或模型，這也是一種謬誤。接下來，本文將從統計語言模型出發，盡可能詳細地介紹word2vec工具背後的演算法模型的來龍去脈。

詳情：網頁鏈接

Ⅳ 訓練詞向量有哪些演算法

剛用 gensim 完成訓練。中文的wiki語料，整理->簡繁轉換->分詞 (這過程比較耗時)。整理完，大概1g語料，訓練的話，CBOW演算法訓練了半個小時不到。訓練後的模型大概是2g左右，載入起來也是比較慢，不過還能接受。

Ⅵ word2vec和word embedding有什麼區別

個人理解是，word embedding 是一個將詞向量化的概念，來源於Bengio的論文《Neural probabilistic language models》，中文譯名有"詞嵌入"。
word2vec是谷歌提出一種word embedding 的工具或者演算法集合，採用了兩種模型(CBOW與skip-gram模型)與兩種方法(負采樣與層次softmax方法)的組合，比較常見的組合為 skip-gram+負采樣方法。
可以查看以下兩個來源，
word embedding ：Word embedding - Wikipedia
word2vec中的數學原理詳解：word2vec 中的數學原理詳解（一）目錄和前言
對於起源與其他的word embedding方法可以查看 Deep Learning in NLP （一）詞向量和語言模型

Ⅶ embedding projector怎麼用

降維的方法

Embedding Projector 提供了三種常用的數據降維（data dimensionality rection）方法，這讓我們可以更輕松地實現復雜數據的可視化，這三種方法分別是 PCA、t-SNE 和自定義線性投影（custom linear projections）：

PCA 通常可以有效地探索嵌入的內在結構，揭示出數據中最具影響力的維度。

t-SNE 可用於探索局部近鄰值（local neighborhoods）和尋找聚類（cluster），可以讓開發者確保一個嵌入保留了數據中的所有含義（比如在 MNIST 數據集中，可以看到同樣的數字聚類在一起）。

自定義線性投影可以幫助發現數據集中有意義的「方向（direction）」，比如一個語言生成模型中一種正式的語調和隨意的語調之間的區別——這讓我們可以設計出更具適應性的機器學習系統。
Embedding Projector 這個工具使用起來很簡單，它可以實現數據的 2D 或 3D 效果展示。輕點滑鼠，便可實現數據的旋轉、縮放。我們按照 word2vec 教程在 TensorFlow 上訓練了一些詞向量，將這些詞向量通過我們的工具進行可視化展示，點擊圖中任意一點（表示詞向量的點），那麼通過這種演算法算出的，與這個詞語義相關的詞以及其向量空間距離就會羅列出來。它給我們提供了一種非常重要的探究演算法性能的方法

Ⅷ word2vec詞向量加權的方法有哪些

‍‍我對詞向量加權這個還真的不太了解，也沒怎麼接觸過，不過你可以考慮一下fastText，可能會讓你滿意。‍‍

Ⅸ word2vec是如何得到詞向量的

word2vec是一個將單詞轉換成向量形式的工具。可以把對文本內容的處理簡化為向量空間中的向量運算，計算出向量空間上的相似度，來表示文本語義上的相似度。

一、理論概述：

1.詞向量是什麼？自然語言理解的問題要轉化為機器學習的問題，第一步肯定是要找一種方法把這些符號數學化。NLP 中最直觀，也是到目前為止最常用的詞表示方法是 One-hot Representation，這種方法把每個詞表示為一個很長的向量。這個向量的維度是詞表大小，其中絕大多數元素為 0，只有一個維度的值為 1，這個維度就代表了當前的詞。

舉個栗子：

「話筒」表示為 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...]

「麥克」表示為 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ...]

每個詞都是茫茫 0 海中的一個 1。這種 One-hot Representation 如果採用稀疏方式存儲，會是非常的簡潔：也就是給每個詞分配一個數字 ID。比如剛才的例子中，話筒記為 3，麥克記為 8（假設從 0 開始記）。如果要編程實現的話，用 Hash 表給每個詞分配一個編號就可以了。這么簡潔的表示方法配合上最大熵、SVM、CRF 等等演算法已經很好地完成了 NLP 領域的各種主流任務。當然這種表示方法也存在一個重要的問題就是「詞彙鴻溝」現象：任意兩個詞之間都是孤立的。光從這兩個向量中看不出兩個詞是否有關系，哪怕是話筒和麥克這樣的同義詞也不能倖免於難。Deep Learning 中一般用到的詞向量並不是剛才提到的用One-hot Representation 表示的那種很長很長的詞向量，而是用Distributed Representation（不知道這個應該怎麼翻譯，因為還存在一種叫「Distributional Representation」(類似，LDA中用topic表示詞語的詞向量的表示方法）表示的一種低維實數向量。這種向量一般是這個樣子：[0.792, −0.177, −0.107, 0.109, −0.542, ...]。維度以50維和 100 維比較常見。

2.詞向量的來歷？Distributed representation 最早是 Hinton 在 1986 年的論文《Learning distributed representations of concepts》中提出的。雖然這篇文章沒有說要將詞做 Distributed representation但至少這種先進的思想在那個時候就在人們的心中埋下了火種，到 2000 年之後開始逐漸被人重視。

3. 詞向量的訓練：要介紹詞向量是怎麼訓練得到的，就不得不提到語言模型。到目前為止我了解到的所有訓練方法都是在訓練語言模型的同時，順便得到詞向量的。這也比較容易理解，要從一段無標注的自然文本中學習出一些東西，無非就是統計出詞頻、詞的共現、詞的搭配之類的信息。而要從自然文本中統計並建立一個語言模型，無疑是要求最為精確的一個任務（也不排除以後有人創造出更好更有用的方法）。既然構建語言模型這一任務要求這么高，其中必然也需要對語言進行更精細的統計和分析，同時也會需要更好的模型，更大的數據來支撐。目前最好的詞向量都來自於此，也就不難理解了。詞向量的訓練最經典的有 3 個工作，C&W 2008、M&H 2008、Mikolov 2010。當然在說這些工作之前，不得不介紹一下這一系列中 Bengio 的經典之作

4. 詞向量的評價：詞向量的評價大體上可以分成兩種方式，第一種是把詞向量融入現有系統中，看對系統性能的提升；第二種是直接從語言學的角度對詞向量進行分析，如相似度、語義偏移等。

Ⅹ 有誰可以解釋下word embedding

可以翻譯成詞向量。
傳統的對於每個詞，抽象成詞向量形式是0，1的形式，比如：【0,0,0,1,0.。。。0】並且向量的長度是整個詞集數量大小。
而詞向量word embedding是通過某中學習演算法學習出來的新的向量形式。該向量的長度是可以認為指定的，並且其中的每個維度值為離散的。比如，【0.5432,0.4567，-0.984，0.623】