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词向量的开创性研究——高效估算向量表示...

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简介：
作为词向量研究的奠基之篇，本书第一章详细阐述了作者首次提出的词向量概念。在自然语言处理领域，首要的任务便是探究词汇如何在计算机系统中进行表达。目前，常用的两种表达方法包括一热编码（one-hot representation）以及分布表示（distribution representation）。

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  • 词向量表示（word2vec）
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    词向量表示（word2vec）是一种用于自然语言处理的技术，通过神经网络模型将单词转换为连续数值向量，捕捉词汇间的语义关系。 词嵌入（word2vec）是自然语言处理领域的一项关键技术，它将词语转换成连续的、低维度向量形式，并使语义相近的词在向量空间中距离更近，从而为后续NLP任务提供高效的数据表示方法。本教程旨在深入探讨word2vec的具体实现过程，包括原始数据预处理和词向量训练。 首先，在进行Word2Vec之前需要对原始文本数据进行一系列预处理步骤： 1. 数据清洗：去除无关字符、标点符号以及诸如“的”、“是”、“在”等常见但意义不大的停用词。 2. 分词：将句子拆解成单个词语，这一步骤对于中文尤其重要，因为中文文本没有明显的空格分隔符来区分单词。 3. 构建词汇表：统计所有出现过的不同词语，并为每个不同的词分配一个唯一的ID号码。 4. 文本编码：使用步骤三中创建的唯一ID替换原始文本中的每一个词语，以便计算机能够处理这些输入数据。 接下来是word2vec模型训练阶段。该过程主要有两种架构： 1. CBOW（连续词袋）模型：这种模式通过预测目标词汇来学习上下文窗口内的单词分布情况。它假设给定一个特定的上下文环境后可以准确地推断出中心词语的概率。 2. Skip-gram 模型：与CBOW相反，skip-gram尝试根据当前的目标词去预测周围的邻近词汇；这种方法更加注重稀有词的学习效果。 在训练过程中，word2vec利用诸如负采样和层次softmax等优化技术来提高效率。例如，在负采样的方法中通过随机选取少量的“噪声”词来进行反例训练以减少计算量；而层次softmax则采用二叉树结构对词汇表进行分层处理，使得每个预测任务只需考虑对数级别的词语。 完成模型训练后生成的词向量可以应用于各种下游NLP任务如情感分析、文档分类和相似度评估等。比如通过计算两个词向量之间的余弦距离可找出语义上最接近的相关词汇。 总之，word2vec是一种基于大量文本数据学习语言模式并输出高质量词嵌入的有效方法，在多个自然语言处理领域内表现出色。掌握其具体实现过程对于从事NLP相关工作的人员来说至关重要，并且可以通过使用开源工具如Gensim或TensorFlow等来简化模型训练流程，同时根据实际应用场景调整参数以获得最佳性能表现。
     
  • 中文的FastText词向量
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    中文的FastText词向量是一种高效的词嵌入技术，它通过字符n-gram建模来捕捉词汇信息，尤其适用于处理大量文本数据和低资源语言环境。 著名的fasttext词向量包含上亿个词汇，每个词有N维表示，可以用于深度学习模型的初始化。即使在BERT出现之后，fasttext仍然具有其独特价值。
     
  • 中文Word2Vec词向量
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    中文Word2Vec词向量是一种自然语言处理技术，用于将文本中的汉字转换成数值型向量，捕捉词汇间的语义关系，广泛应用于机器翻译、情感分析等领域。 使用gensim对维基百科作为预训练语料（约1.6G语料），生成词汇量约为13000个词的模型，维度为300，文件大小为45.6MB。参考相关博客可以了解具体实现方法。
     
  • 中文GloVe词向量
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    中文GloVe词向量是一种基于全局矩阵分解和双向神经网络语言模型的自然语言处理工具，用于捕捉词汇间的语义关系，在多项NLP任务中表现出色。 使用Glove预训练词向量（基于1.6GB的维基百科语料），维度为300，词汇量约为13000，文件大小为41.2MB。
     
  • GloVe 6B (词向量).zip
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    GloVe 6B 是一个基于全局矩阵因子化的预训练词向量模型，包含840百万词汇和总共42GB的词嵌入数据，广泛应用于自然语言处理任务中。 注意这里的“GloVe 6B (词向量).zip”通常指的是该模型压缩文件，上述简介没有提到具体的文件格式与大小，只针对模型本身做了介绍。若需要提及具体文件名或关注点，请进一步明确需求 GloVe.6B的词向量包含了常用英文单词在50d、100d、200d和300d维度上的表示形式，这些词向量来源于维基百科和Gigaword数据集。
     
  • 词向量模型Word2Vec
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    Word2Vec是一种用于计算文本中词语表达式的深度学习模型，通过上下文信息来训练词汇表中的每个单词的分布式向量表示。这些向量能捕捉语义和语法关系，在自然语言处理任务中有广泛应用。 希望在需要的时候能够找到资源进行下载，并与大家分享。欢迎大家共同交流学习。
     
  • GloVe 42B 300d 词向量
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    GloVe 42B 300d 是一种预训练词向量模型，基于42亿个单词的庞大语料库，每个词汇包含300维特征表示，广泛应用于自然语言处理任务中。 著名的Glove词向量包含数十亿词汇，并且每个词具有N维表示形式，适用于深度模型的初始化。即使在BERT出现之后，Glove仍然具有重要的价值。
     
  • Word2Vec词向量初探
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    《Word2Vec词向量初探》旨在介绍Word2Vec模型的基本原理和应用方法，帮助读者理解如何通过神经网络学习语言中的词汇关系，构建高质量的词嵌入。 word2vec词向量是一种用于生成文本数据中词汇表示的深度学习方法。它能够捕捉词语之间的语义关系，并且被广泛应用于自然语言处理任务之中。通过分析大量文本，word2vec可以为每个单词创建一个密集型的数值向量，这些向量能反映出词语在实际使用中的上下文信息和意义相近程度。这种方法不仅简化了传统基于词袋模型的方法所面临的稀疏性问题，还提高了诸如情感分析、机器翻译等任务的效果。
     
  • GloVe 840B 300D 词向量
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    GloVe 840B 300D词向量是一种大规模预训练词嵌入模型，基于840B token Wikipedia和Common Crawl数据集，提供高质量的词汇表示。 著名的GloVe词向量包含数十亿个词汇，并为每个词提供了N维表示形式，适用于深度模型的初始化工作。即使在BERT出现之后，GloVe仍然具有其独特的价值。
     
  • 随机单位向量生成工具：各向同性的|n|=1向量-MATLAB开发
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    该MATLAB工具用于生成具有各向同性特性的随机单位向量。通过此程序可以方便地在任何维度中得到长度为1的随机向量，满足各种科研和工程需求。 函数 `random_unit_vector` 用于生成随机向量，并且可以调整矢量的数量和维度。测试脚本 `zz_test_tmp.m` 可以用来比较 `random_unit_vector` 的结果与简单的生成方法：v=2*rand(2,1)-1; n=v/sqrt(v(1)^2+v(2)^2)。 然而，这种简单的方法有一个缺点：它是各向异性的。在二维情况下，它的角度分布的最大值出现在45、135、225和315度的位置。 `random_unit_vector` 函数采用不同的方法来生成随机单位向量：v=randn; n=v/sqrt(v(1)^2+v(2)^2)。由于正态分布在许多维度中具有该特性，因此组合成半径向量时可以保持各向同性：f(x)=exp(-x^2); f(y)=exp(-y^2); F(x,y)=exp(-x^2)*exp(-y^2)，这样生成的随机单位向量在各个方向上都是均匀分布的。