CS224n 词的向量表示word2vec 之skipgram （softmax）

CS224n 词的向量表示word2vec 之skipgram：

word2vec是google的一个NLP工具，将词向量化，挖掘词之间的联系，本案例通过Skip-Gram模型,softmax交叉熵计算损失度cost及对权重参数W（inputVectors）、W'（outputVectors）计算梯度 gradIn、gradOut。

cs231 softmax函数求导参考：

https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/82925795


def skipgram(currentWord, C, contextWords, tokens, inputVectors, outputVectors,dataset, word2vecCostAndGradient=softmaxCostAndGradient):""" Skip-gram model in word2vecImplement the skip-gram model in this function.Arguments:currrentW

CS224n 词的向量表示word2vec 之skipgram （softmax）相关推荐

CS224n 词的向量表示word2vec 之skipgram （Negative sampling ）
CS224n 词的向量表示word2vec 之skipgram (Negative sampling ) #!/usr/bin/env pythonimport numpy as np import ...
CS224n 词的向量表示word2vec 之cbow（softmax negSampling ）
CS224n 词的向量表示word2vec 之cbow(softmax negSampling ): #!/usr/bin/env pythonimport numpy as np import r ...
nlp-tutorial代码注释1-2，词向量、Word2Vec、Skip-gram简述
系列语:本系列是nlp-tutorial代码注释系列,github上原项目地址为:nlp-tutorial,本系列每一篇文章的大纲是相关知识点介绍 + 详细代码注释. one-hot 传统的自然语言处 ...
word2vec原理（一）：词向量、CBOW与Skip-Gram模型基础
word2vec原理(一): CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二):基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三): 基于Negative ...
【word2vec】篇一：理解词向量、CBOW与Skip-Gram等知识
文章目录词向量基础 One-hot represention Distributed Representation word2vec 基础知识 CBOW 和 Skip-gram 霍夫曼树系列文章: ...
系统学习NLP（十三）--词向量（word2vec原理）
词向量简介自然语言是一套用来表达含义的复杂系统.在这套系统中,词是表义的基本单元.在机器学习中,如何使用向量表示词? 顾名思义,词向量是用来表示词的向量,通常也被认为是词的特征向量.近年来,词向量已 ...
词向量工具——word2vec
# 词向量 > 词向量(word embedding)是为了让计算机能够处理的一种词的表示. 自然语言处理(NLP)相关任务中,要将自然语言交给机器学习中的算法来处理,通常需要首先将语言数学化, ...
NLP(词向量、word2vec和word embedding）
最近在做一些文本处理相关的任务,虽然对于相关知识有所了解,而且根据相关开源代码也可以完成相应任务:但是具有有些细节,尤其是细节之间的相互关系,感觉有些模糊而似懂非懂,所以找到相关知识整理介绍,分享如下 ...
NLP从词袋到Word2Vec的文本表示
目录 1.离散表示 1.1 One-hot表示 1.2 词袋模型 1.3 TF-IDF 1.4 n-gram模型 1.5 离散表示存在的问题 2. 分布式表示 2.1 共现矩阵 3.神经网络表示 3. ...

CS224n 词的向量表示word2vec 之skipgram （softmax）

CS224n 词的向量表示word2vec 之skipgram （softmax）相关推荐

最新文章

热门文章