【Pytorch】学习记录分享8——PyTorch自然语言处理基础-词向量模型Word2Vec
【Pytorch】学习记录分享7——PyTorch自然语言处理基础-词向量模型Word2Vec
- 1. 词向量模型Word2Vec)
- 1. 如何度量这个单词的？
- 2.词向量是什么样子？
- 3.词向量对应的热力图：
- 4.词向量模型的输入与输出
- 2.如何构建训练数据
- 2.1 构建训练数据
- 2.2 不同模型对比(传入中间词预测上下文，传入上下文，预测中间词汇)
- 3.如何训练
- 3.1 如何设计驯联网络
- 3.2 改进方案：加入一些负样本（负采样模型）
- 3.3 词向量训练过程
1. 词向量模型Word2Vec)
1. 如何度量这个单词的？
2.词向量是什么样子？
3.词向量对应的热力图：
4.词向量模型的输入与输出
2.如何构建训练数据
2.1 构建训练数据
类似wiki与合乎说话逻辑的文本均可以作为训练数据
2.2 不同模型对比(传入中间词预测上下文，传入上下文，预测中间词汇)
CBOW:
Skip-gram模型所需训练数据集 :
3.如何训练
3.1 如何设计驯联网络
如果一个语料库稍微大一些，可能的结果简直太多了，最后一层相当于softmax，计算起来十分耗时，有什么办法来解决嘛？
初始方案：输入两个单词，看他们是不是前后对应的输入和输出，也就相当于一个二分类任务，但是这样做之后
出发点非常好，但是此时训练集构建出来的标签全为1，无法进行较好的训练
3.2 改进方案：加入一些负样本（负采样模型）
3.3 词向量训练过程
1.初始化词向量矩阵
2.通过神经网络返向传播来计算更新，此时不光更新权重参数矩阵W，也会更新输入数据
