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【程序员 NLP 入门】词嵌入 - 如何基于计数的方法表示文本? (★小白必会版★)

🌟 嗨,你好,我是 青松 !

🌈 希望用我的经验,让“程序猿”的AI学习之路走的更容易些,若我的经验能为你前行的道路增添一丝轻松,我将倍感荣幸!共勉~


【程序员 NLP 入门】词嵌入 - 如何基于计数的方法表示文本? (★小白必会版★)


词嵌入核心问题:

一、动因篇

  • 💯 什么是词向量化技术?
  • 💯 如何让向量具有语义信息?

二、基于统计的方法

  • 💯 如何基于计数的方法表示文本?
  • 💯 上下文中的窗口大小是什么意思?
  • 💯 如何统计语料的共现矩阵?
  • 💯 基于计数的表示方法存在哪些问题?

三、基于推理的方法

  • 💯 Word2Vec的两种模型分别是什么?
  • 💯 Word2Vec 中 CBOW 指什么?
  • 💯 Word2Vec 中 Skip-gram 指什么?
  • 💯 CBOW 和 Skip-gram 哪个模型的词嵌入更好?

四、问题优化篇

  • 💯 Word2Vec训练中存在什么问题?
  • 💯 Word2Vec如何优化从中间层到输出层的计算?
    • 用负采样优化中间层到输出层的计算
    • 负采样方法的关键思想
    • 负采样的采样方法
  • 💯 为什么说Word2vec的词向量是静态的?
  • 💯 Word2vec的词向量存在哪些问题?

💯 如何基于计数的方法表示文本?

重要性:★

基于分布式假设使用向量表示单词,最直截了当的实现方法是对周围单词的数量进行计数。具体来说,在关注某个单词的情况下,对它的周围出现了多少次什么单词进行计数,然后再汇总,汇总后所得的矩阵称之为共现矩阵。我们将这种做法称为“基于计数的表示方法”。

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