Advertisement

PyTorch实现Word2Vec的CBOW和Skip-Gram模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PyTorch实现Word2Vec的CBOW和Skip-Gram模型
    优质
    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。
     
  • 深度解析 Word2vec 中的 Skip-Gram 模型
    优质
    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。
     
  • CBOW模型训练word2vec
    优质
    CBOW模型是词嵌入技术word2vec中的一种方法，通过预测中心词来分析上下文信息，广泛应用于自然语言处理任务。 本例将使用CBOW模型来训练word2vec，并最终将所学的词向量关系可视化出来。
     
  • 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...
    优质
    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》
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 14 - 使用TensorFlow实现Word2Vec连续词袋(CBOW)模型
    优质
    本教程介绍如何使用TensorFlow框架来构建和训练Word2Vec的连续词袋（CBOW）模型，涵盖数据处理及模型优化。 Continuous Bag of Words（CBOW）是一种用于学习词嵌入的神经网络模型，属于Word2Vec框架的一部分。其目标是通过上下文中的词语来预测目标词语，并且具有简单的结构和高效的训练方式。本教程将带你深入了解CBOW模型的工作原理、实现细节及其应用。
     
  • 人工智能项目实践中的词向量：CBOW、Skip-Gram、Word2Doc Matrix与Word2Word Matrix
    优质
    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.
     
  • Word2Vec-PyTorch：在PyTorch中的Word2Vec实现
    优质
    Word2Vec-PyTorch 是一个利用 PyTorch 框架实现 Word2Vec 词嵌入模型的项目。该项目为自然语言处理任务提供了高效的词语向量表示方法，助力于文本分类、情感分析和机器翻译等应用。 在PyTorch中实现word2vec包括连续词袋模型和Skipgram模型，并且实现了单词的二次采样以及否定采样。
     
  • Word2Vec词袋模型的实现.zip
    优质
    本资源提供了一个关于如何使用Python实现Word2Vec词袋模型的教程和代码示例。通过该资源，学习者能够掌握基于词向量的文本处理技术，并应用于自然语言处理项目中。 在自然语言处理领域，word2vec是一种广泛应用的算法，它能将词语转化为向量表示，以便计算机能够理解和处理文本数据。这个word2vec词袋模型实现.zip压缩包提供了一个仅使用numpy库的简单实现，没有依赖如Tensorflow或Pytorch这样的深度学习框架。下面我们将深入探讨word2vec的基本概念、CBOW模型以及Hierarchical Softmax。 **1. word2vec介绍** word2vec是由Google的研究人员Tomas Mikolov等人提出的，它通过神经网络模型来学习词的分布式表示。这种表示方法捕捉到了词与词之间的语义和语法关系，使得词汇间的相似度可以通过向量的余弦相似度来衡量。word2vec主要有两种训练模型：Continuous Bag of Words (CBOW)和Skip-gram。 **2. CBOW模型** CBOW是word2vec的主要模型之一，它的基本思想是通过上下文词来预测目标词。在训练过程中，CBOW模型会将一个词的上下文窗口内的多个词的向量加权平均，形成一个上下文向量，然后用这个上下文向量去预测目标词的向量。这个过程可以看作是“词猜词”，通过周围环境的信息推测出中心词。 **3. Hierarchical Softmax** Hierarchical Softmax是一种在word2vec中加速训练和减少计算复杂性的技术。传统的Softmax层在预测时需要对所有词汇进行计算，而Hierarchical Softmax则构建了一棵二叉树，每个叶子节点代表一个词汇，中间节点则作为分类决策点。预测一个词时，模型沿着树路径进行一系列二分查找，这大大减少了计算时间，尤其对于词汇量较大的情况。 **4. numpy实现** 在不使用深度学习框架的情况下，利用numpy库可以有效地进行矩阵运算。numpy提供了高效的多维数组操作，这对于训练word2vec模型中的向量表示非常适合。这个实现可能包含以下步骤：预处理文本数据，构建词汇表，初始化词向量，训练CBOW模型，以及保存和加载模型。 **5. 单线程与并行计算** 由于本实现使用单线程，这意味着模型训练是在一个CPU核心上顺序执行的。对于大规模数据集，这可能会限制训练速度。在多核CPU环境下，可以考虑使用多线程或多进程来并行化计算，提高训练效率。 这个压缩包提供的CBOW模型实现结合Hierarchical Softmax为理解word2vec的基本原理和numpy实现提供了一个很好的起点。通过阅读和实践这个代码，你可以更深入地了解词向量的生成过程，并为进一步的自然语言处理任务打下基础。不过，为了应对大规模数据和提升训练速度，未来可以考虑引入多线程和更强大的计算框架。
     
  • 使用PyTorch实现的中英文语料训练CBOW模型以获取词向量
    优质
    本项目采用PyTorch框架，通过结合中文和英文语料库来训练连续词袋(CBOW)模型，旨在生成高质量的词语向量表示。 自然语言处理第二次作业：data文件夹包含语料（包括老师提供的中文和英文语料以及一份中文停用词语料）。output文件夹用于存储生成的词向量文件。script文件夹内有CBOW脚本，可以同时处理中英文语料。运行步骤如下：在脚本中选择训练语言后直接执行即可。