中心词分布式表示技术
35页1、数智创新变革未来中心词分布式表示技术1.分布式表示技术概述1.中心词分布式表示方法分类1.基于词袋模型的中心词分布式表示1.基于神经网络的中心词分布式表示1.基于主题模型的中心词分布式表示1.基于图模型的中心词分布式表示1.中心词分布式表示的应用领域1.中心词分布式表示的研究进展Contents Page目录页 分布式表示技术概述中心中心词词分布式表示技分布式表示技术术分布式表示技术概述分布式表示技术概述:1.分布式表示技术是一种将文本数据表示为向量的方法,每个向量都反映了文本的语义信息。2.分布式表示技术可以有效地捕获文本的语义信息,并且可以用于各种自然语言处理任务,如文本分类、文本相似度计算、文本生成等。3.分布式表示技术有多种不同的方法,包括词袋模型、n-gram模型、词嵌入模型等。词袋模型:1.词袋模型是分布式表示技术中最简单的一种方法,它将文本表示为一个由词频组成的向量。2.词袋模型可以有效地捕获文本的主题信息,但它不能捕捉文本的词序信息。3.词袋模型通常用于文本分类任务。分布式表示技术概述n-gram模型:1.n-gram模型是分布式表示技术的一种更复杂的方法,它将文本表示
2、为一个由n个连续词语组成的向量。2.n-gram模型可以有效地捕获文本的词序信息,但它会产生大量的特征,这会导致模型的训练和预测速度变慢。3.n-gram模型通常用于文本相似度计算任务。词嵌入模型:1.词嵌入模型是分布式表示技术中的一种最先进的方法,它将词语表示为一个低维度的向量。2.词嵌入模型可以有效地捕获词语的语义信息,并且可以用于各种自然语言处理任务,如文本分类、文本相似度计算、文本生成等。3.词嵌入模型的训练通常使用神经网络,并且需要大量的数据。分布式表示技术概述分布式表示技术的应用:1.文本分类:分布式表示技术可以用于将文本分类到不同的类别中,例如新闻分类、垃圾邮件分类等。2.文本相似度计算:分布式表示技术可以用于计算两个文本之间的相似度,例如文本复制检测、推荐系统等。3.文本生成:分布式表示技术可以用于生成新的文本,例如机器翻译、文本摘要等。中心词分布式表示方法分类中心中心词词分布式表示技分布式表示技术术中心词分布式表示方法分类1.将中心词与背景词之间的共现关系表示为矩阵,并通过矩阵分解技术得到中心词的分布式表示。2.代表性方法有:奇异值分解(SVD)、潜在语义分析(LSA
3、)、非负矩阵分解(NMF)等。3.SVD和LSA将矩阵分解为正交矩阵的乘积,而NMF将矩阵分解为非负矩阵的乘积。基于神经网络的中心词分布式表示方法1.利用神经网络模型学习中心词与背景词之间的关系,并将中心词映射到一个低维的分布式空间。2.代表性方法有:连续词袋模型(CBOW)、Skip-gram模型、GloVe模型等。3.CBOW模型和Skip-gram模型都是浅层神经网络模型,而GloVe模型是深度神经网络模型。基于矩阵分解的中心词分布式表示方法中心词分布式表示方法分类基于聚类的中心词分布式表示方法1.将中心词与背景词聚类成多个簇,并用簇的中心向量表示中心词的分布式表示。2.代表性方法有:K-均值聚类、层次聚类、密度聚类等。3.K-均值聚类和层次聚类是经典的聚类算法,而密度聚类是一种基于密度的聚类算法。基于图的中心词分布式表示方法1.将中心词与背景词构建成一个图,并利用图的结构信息学习中心词的分布式表示。2.代表性方法有:PageRank算法、HITS算法、深度图嵌入(DGE)等。3.PageRank算法和HITS算法都是基于连入和连出的边数来计算节点的重要性,而DGE是一种基于随机
4、游走的图嵌入算法。中心词分布式表示方法分类基于主题模型的中心词分布式表示方法1.将中心词与背景词的共现关系建模为一个主题模型,并通过主题模型学习中心词的分布式表示。2.代表性方法有:隐含狄利克雷分布(LDA)、概率潜在语义分析(PLSA)、词嵌入主题模型(WTM)等。3.LDA和PLSA都是经典的主题模型,而WTM是一种结合了词嵌入技术的主题模型。基于多语言的中心词分布式表示方法1.将中心词在不同语言中的不同形式映射到同一个分布式空间中,从而实现多语言的中心词分布式表示。2.代表性方法有:跨语言词嵌入(CWE)、投影词嵌入(PE)、多语言词嵌入(ME)等。3.CWE利用双语词典将不同语言中的词映射到同一个分布式空间中,PE利用投影矩阵将不同语言中的词映射到同一个分布式空间中,而ME利用多语言语料库直接学习多语言的词嵌入。基于词袋模型的中心词分布式表示中心中心词词分布式表示技分布式表示技术术基于词袋模型的中心词分布式表示基于词袋模型的中心词分布式表示1.中心词分布式表示模型的基本思想是将中心词和周围单词共现情况进行统计,形成一个向量来表示中心词。2.基于词袋模型的中心词分布式表示模型,只
5、考虑单词的共现信息,并不考虑单词之间的先后顺序。3.基于词袋模型的中心词分布式表示模型,简单易于实现,而且具有可扩展性。CBOW模型1.CBOW模型(连续词袋模型)是一种基于词袋模型的中心词分布式表示模型。2.CBOW模型通过预测给定上下文单词集合的情况下,中心词出现的概率来训练模型。3.CBOW模型可以通过使用不同的优化算法进行训练,如梯度下降法或随机梯度下降法。基于词袋模型的中心词分布式表示Skip-gram模型1.Skip-gram模型是一种基于词袋模型的中心词分布式表示模型。2.Skip-gram模型通过预测给定中心词的情况下,周围单词出现的概率来训练模型。3.Skip-gram模型可以通过使用不同的优化算法进行训练,如梯度下降法或随机梯度下降法。负采样1.负采样是一种用于训练中心词分布式表示模型的采样方法。2.负采样通过对负样本进行采样,来降低模型的训练复杂度。3.负采样可以有效提高模型的训练速度,同时还能提高模型的准确率。基于词袋模型的中心词分布式表示层次Softmax1.层次Softmax是一种用于训练中心词分布式表示模型的输出层。2.层次Softmax通过将输出层划分为
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