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CBOW和skip-gram词向量模型的Python代码，并包含分层softmax和负采样学习算法。

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简介：
利用 Python 语言对连续词袋 (CBOW) 和 skip-gram 神经网络架构进行了具体的实现，同时，还包含了用于高效词向量学习的层级 softmax 算法以及负采样学习策略。这些技术结合运用，能够有效地提升词向量的学习效率。

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  • Python中CBOW与skip-gram词向量模型的实现及分层softmax与负采样学习算法
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    本文深入探讨了自然语言处理中的两个核心词嵌入技术——CBOW和skip-gram模型，并详细介绍了它们在Python中的具体实现方法，同时讲解并实现了优化大规模词汇表训练时使用的分层softmax及负采样技巧。 本段落介绍了连续词袋（CBOW）和 skip-gram 神经网络架构的 Python 实现方法，并探讨了用于高效学习词向量的分层 softmax 和负采样学习算法的应用。
     
  • PyTorch实现Word2Vec的CBOW和Skip-Gram模型
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    本项目通过Python深度学习框架PyTorch实现了自然语言处理中的经典词嵌入方法Word2Vec的两种模式：连续词袋(CBOW)和跳字(Skip-gram)，用于生成高质量的文本向量表示。 1. 概述 使用Pytorch语言实现word2vec中的CBOW和Skip-gram模型，并基于矩阵运算完成Negative Sampling 和 Hierarchical Softmax两种形式的实现。 2. 实验环境： 个人笔记本配置为Intel(R) Core(TM) i5-8250U CPU @ 1.60GHz，内存容量为8GB，在Windows 10 64位操作系统上运行。Python版本为3.6.10。
     
  • 人工智能项目实践中的词向量：CBOW、Skip-Gram、Word2Doc Matrix与Word2Word Matrix
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    本项目深入探讨了人工智能领域中词向量模型的应用，包括CBOW和Skip-Gram两种经典方法，并创新性地提出了Word2Doc Matrix及Word2Word Matrix，以增强文本理解和处理的效率与精度。 Self-complemented word embedding methods using CBOW, skip-gram, word2doc matrix, and word2word matrix.
     
  • CBOW_Word2Vec: 使用PyTorch实现的连续词袋(CBOW)模型。 CBOW与Skip-gram同为利用深度学习进行自然语言处理的关键技术...
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    CBOW_Word2Vec是一个基于PyTorch框架的连续词袋(CBOW)模型实现，用于通过深度学习技术捕捉文本中的语义信息，是自然语言处理领域的重要工具。 在自然语言处理（NLP）领域，深度学习常用连续词袋（CBOW）和Skip-gram模型。给定目标词前后各N个上下文词范围后，这些模型会尝试预测当前的目标词。 该代码是基于PyTorch教程中的“获取密集的词嵌入”练习所实现的内容。 对于进一步研究单词嵌入，请阅读以下文章： 《有效估计向量空间中单词表示》 《word2vec解释：推导Mikolov等人的负采样词嵌入方法》 《分布式表示形式及其组成，适用于单词和短语》
     
  • 深度解析 Word2vec 中的 Skip-Gram 模型
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    本篇文章深入剖析了Word2vec中的Skip-Gram模型，详细解释其原理、架构及在词向量表示上的优势，并探讨实际应用案例。 ### Word2Vec与Skip-Gram模型详解 #### 一、Word2Vec与Embeddings概念解析 Word2Vec是一种从大规模文本语料库中无监督学习语义知识的模型，在自然语言处理（NLP）领域应用广泛。其核心在于能够通过学习文本数据，将词汇表中的词转换成词向量的形式，以此表征词语的语义信息。 **Embeddings**本质上是一种映射机制，即将词从原始的符号空间映射到一个新的多维向量空间中。在这个新空间里，语义上相近的词会呈现出相近的位置关系。例如，“cat”和“kitten”在语义上更为接近，而与“iphone”相比，它们之间的相似度更高。通过这种词向量的表示方式，可以进行各种基于向量的操作，例如词向量的加减运算（如 kitten - cat + dog ≈ puppy），这反映了词汇间的语义关联。 #### 二、Skip-Gram模型解析 在Word2Vec模型中，主要有两种模型架构：Skip-Gram和Continuous Bag-of-Words (CBOW)。本段落主要关注Skip-Gram模型。 ##### **1. 基础形式** - **Skip-Gram模型**的基本思想是以某个中心词为中心，预测其周围的上下文词。与之相反，CBOW模型则是利用上下文词来预测中心词。 - **输入**：假设我们有一个句子“Thedogbarkedatthemailman”，从中选择一个词作为输入词，例如“dog”。 - **窗口设置**：定义skip_window参数来确定考虑上下文词的数量。例如，如果设置skip_window为2，则包括“dog”的上下文词分别为“the”、“barked”和“at”。 ##### **2. 训练过程** - **训练目标**：给定一个中心词（输入词），预测其周围的上下文词。这意味着对于每个输入词，都会产生多个预测目标（即多个上下文词）。 - **生成训练样本**：以“dog”为例，设定skip_window为2，num_skips为2，那么可以生成的训练样本为(dog, the)和(dog, barked)。 - **网络结构**：Skip-Gram模型通常采用简单的神经网络结构，包含输入层、隐藏层和输出层。其中，隐藏层的权重矩阵实际上是我们想要学习的词向量。 ##### **3. 假设任务** - **模型构建**：构建神经网络作为“假想任务”，训练模型以预测给定输入词的上下文词。 - **参数提取**：一旦模型训练完成，我们将关注的是隐藏层的权重矩阵。这些权重矩阵构成了我们最终所需的词向量。 - **与自编码器的关系**：这一过程类似于自编码器的工作原理，其中隐藏层用于编码输入，但最终目的是提取隐藏层的权重，而非重建输入。 #### 三、模型的数学表示 - **输入向量**：每个词对应一个唯一的输入向量。 - **隐藏层**：输入向量经过隐藏层转换，这里的权重矩阵是我们要学习的词向量。 - **输出层**：通过softmax函数计算各个词成为上下文词的概率。 #### 四、Skip-Gram模型的优势与局限性 - **优势**：能够较好地捕捉到词语间的复杂关系，如语法关系和语义关系。 - **局限性**：训练效率相对较低，因为每次输入词都要更新所有词的词向量。 #### 五、总结 Word2Vec之Skip-Gram模型通过预测上下文词的方式，有效地捕捉到了词语之间的语义联系，为后续的自然语言处理任务提供了强大的支持。其背后的数学原理和训练过程不仅体现了深度学习的强大能力，也为理解自然语言处理中的其他高级技术打下了坚实的基础。
     
  • L-Softmax算法代码包.zip
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    本资源提供L-Softmax算法的实现代码，适用于深度学习中分类任务的优化。包含详细的文档和示例，帮助用户快速理解和应用该算法。 在Caffe框架下使用L-softmax代替传统的softmax损失函数，并在MNIST数据集上进行测试，最后绘制出测试效果的图表。
     
  • 词向量数据和代码.zip
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    本资源包含用于自然语言处理任务的预训练词向量数据以及相关的Python代码示例。下载后可直接应用于文本分类、情感分析等项目中。 这篇文章介绍了一段代码及其相关的数据集。文章内容主要围绕如何使用这些资源进行研究或开发工作展开，并提供了详细的步骤指导读者理解和应用其中的技术细节。通过阅读此文，读者可以了解到具体的实现方法以及可能遇到的问题解决方案。
     
  • 使用Python实现skip-gram算法：AAAI-14录用论文（NLP）分类任务
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    本文介绍了利用Python编程语言实现的skip-gram算法，并探讨了其在自然语言处理领域内的AAAI-14会议收录论文中的应用，特别是在文本分类任务上的表现。 我用Python编写了一个简易版本的word2vec中的skip-gram方法，并将生成的特征向量与TF-IDF特征和gensim库提供的word2vec方法进行了比较。详细内容可以参考我的个人博客。
     
  • Python数学建模算法及应用源代码，涵盖线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机和预测方法、层次分析法
    优质
    本书提供Python实现的数学建模算法，包括线性规划、排队论、微分方程等模型及支持向量机预测与层次分析法等内容。 在数字化信息社会里有两个显著特点：一是计算机技术的快速发展及其广泛的应用；二是数学方法向其他领域的不断渗透。随着计算机技术的进步，科学计算的能力得到了极大的提升，并且科学研究与工业应用之间的联系越来越紧密。新的算法被不断地提出、验证和改进。 数学建模是指为了特定的目的，对现实世界中的某个具体对象进行抽象化处理，根据其内在规律性建立一个合适的数学模型的过程。这包括了多种技术方法的应用，如线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列分析以及支持向量机等，并且还涵盖了预测技术和层次分析法的使用。