CBOW词向量模型课件
词向量
算法架构
1
Skip-gram (SG)
训练策略
1
Hierarchical Softmax
2
Continuous Bags of Words （CBOW）
2
Negative Sampling
去掉了计算资源昂贵的中间层
改
进
运用语言模型来更多地考虑上下文
特定的训练策略
2–算 法 与 模 型
② Word2Vec模型-算法架构
模型特点：1,从深度学习的RBM模型出发，构建出Log-bilinear纯线性模型
2.隐藏层到输出层复用词向量，减少了变量使用 3.训练和预测速度得到提升
RNNLM模型
Mikolov,2012,” Statistical Language Models based on Neural Networks”
2–算 法 与 模 型
③ GloVe模型
Pennington,2014,”GloVe: Global Vectors for Word Representation”
训练速度快 统计信息利用充分 主要只用于词相似性分析 不适用于大规模语料分析
训练速度和效果取决于语料库大小
统计信息未得到充分利用 可进行更复杂的模式分析 可提升其他学习任务效果
xX wV
C&W 的词向量特点：1.避免了对于 softmax 层的昂贵计算 2.词表中只有小写单词 3.词向量是二次优化得到
2–算 法 与 模 型
①早 期 模 型
HLBL模型
03
Minh & Hinton,2007,” Three new graphical models for statistical language modelling” Minh & Hinton,2008,” A scalable hierarchical distributed language model”
《商务数据分析》第九章——复杂数据分析方法
• 主题模型是用来在大量的文档中发现潜在主题的一种统计模型。
• 一个文档通常包含多个主题且每个主题所占比例各不相同，主题模型能够统计文档中
的词语，根据文档中词的信息判断文档包含的主题以及各个主题所占比重。
• 一种典型的词袋模型：LDA
• 基本设想为一篇文档是由一组词组成的集合，词与词之间没有顺序和先后关系。同时，
• 为了将文本处理为模型可用的数据，需要先对文本进行预处理。一般预
处理步骤为分词、清洗、标准化、特征提取，然后将提取出来的特征应
用下游任务中，如分类、情感分析等。
商务数据分析
1. 文本预处理
• （1）文本分词
• 组成文本的词，被认为是重要的特征。因此文本分析首先要做的
是对文本进行分词。
• 对于英文来说，文本本来就是根据空格分开的，可以直接以空格
• Word2vec词向量模型
• 是一个小型的神经网络，目前较为流行的有两种模型：
• （1）CBOW模型：用上下文单词作为输入来预测目标词语，对于小型数据比较合适。
• （2）skip-gram模型：用一个词语作为输入来预测它周围的上下文，在大型语料中表
现更好。
• 两个模型均是一个三层的神经网络，分别包含输入层、隐藏层和输出层，输入层以词
出现的频率，它默认文档中的每个单词都是独立的。不依赖于其他单词是否出现。
• （1）词袋模型之TF-IDF算法（Term Frequency–Inverse Document Frequency,TF-IDF）
• 特征关键词应该是那些在某个文本中出现频率高而在整个语料库的其他文档中出现频率少的词或短语。
• 首先用d表示待处理的文档，t表示文档分词后的词语，用D表示语料库。TF(t, d)是词语t在文档d中出现的次数：
word2vec模型原理与实现
word2vec模型原理与实现word2vec是Google在2013年开源的⼀款将词表征为实数值向量的⾼效⼯具.gensim包提供了word2vec的python接⼝.word2vec采⽤了CBOW(Continuous Bag-Of-Words，连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型.模型原理为了便于进⾏定量的分析，我们通常使⽤向量来代表我们研究的对象(如单词)。
常⽤的向量化形式有两种:one-hot编码：⼀个词⽤⼀个长度为词典长度的向量表⽰。
词向量中仅⼀个元素为1其它均为0。
这种⽅式的缺点在于向量⽆法反映对象之间的关系，且维度较多计算量较⼤。
分布编码: 该编码将词语映射为固定长度的向量, 即N维向量空间中的⼀点。
理想状况下，两个对象越相似，它们词向量的相似度也越⾼，空间中两点的距离越近。
Word2Vec模型即是⼀种典型的分布编码⽅式。
统计语⾔模型N-gram模型N-Gram模型是⼀种统计语⾔模型。
简单来讲，统计语⾔模型是计算语料库中某个句⼦出现概率的模型。
假设句⼦W是由T个单词w_1, w_2, w_3 … w_T 按照顺序构成的，那么句⼦W出现的概率可以认为是T个单词依次出现的联合概率：p(W) = p(w_1,w_2,…,w_T) = p(w_1)p(w_2 |w_1)p(w_3 |w_1^2),…p(w_T |w_1^T)其中，w_i^j表⽰单词w_i, w_{i+1}, w_{i+2}, … w_j组成的序列, p(w_2|w_1)表⽰在出现w_1的条件下，下⼀个单词为w_2的条件概率。
那么，p(w_T|w_1^T)表⽰在出现序列w_1^T的条件下，下⼀个单词为w_T的条件概率。
根据贝叶斯定理, 可以得到:p(w_k | w_1^{k-1}) = \frac{p (w_1^k)}{p(w_1^{k-1})}在句⼦较长的情况下，根据上⾯两式计算P(W)计算量⼗分巨⼤。
根据经验可知，⼀个词出现的概率并⾮与前⾯所有词都相关，距离越远相关性越低。
词向量原理
词向量原理词向量原理是自然语言处理中的重要概念，它通过将文本转化为向量表示，实现了计算机对文本的理解和处理。
本文将从词向量原理的基本概念、训练方法和应用领域三个方面进行阐述。
一、词向量原理的基本概念词向量是用来表示词语语义信息的向量，它能够将词语转化为计算机能够理解和处理的形式。
词向量的基本思想是通过将词语嵌入到一个高维空间中，使得具有相似语义的词语在该空间中距离较近。
常用的词向量表示方法有one-hot编码、词袋模型和分布式表示。
二、词向量的训练方法词向量的训练方法有基于统计的方法和基于神经网络的方法。
基于统计的方法主要有词频统计、共现矩阵和主题模型等。
其中，共现矩阵方法通过计算词语之间的共现频次来构建词向量。
基于神经网络的方法主要有CBOW和Skip-gram两种模型。
CBOW模型通过上下文预测目标词语，而Skip-gram模型则是通过目标词语预测上下文。
三、词向量的应用领域词向量在自然语言处理领域有广泛的应用。
其中，词语相似度计算是词向量应用的重要方向之一。
通过计算词向量之间的距离或相似度，可以实现词语的语义比较和相关性分析。
此外，词向量还可以用于文本分类、情感分析、信息检索等任务。
通过将文本转化为词向量表示，可以提高模型的表达能力和性能。
词向量原理是自然语言处理中的重要概念，它通过将词语转化为向量表示，实现了计算机对文本的理解和处理。
词向量的训练方法有基于统计的方法和基于神经网络的方法，而词向量的应用领域涵盖了词语相似度计算、文本分类、情感分析等任务。
词向量的应用为自然语言处理提供了重要的工具和方法，也为人们的语言交流和信息处理带来了便利。
NLP之word2vec：word2vec简介、安装、使用方法之详细攻略
NLP之word2vec：word2vec简介、安装、使用方法之详细攻略NLP之word2vec：word2vec简介、安装、使用方法之详细攻略word2vec简介word distributed embedding最早是Bengio 03年的论文"A Neural Probabilistic Language Model"提出来,rnn lm 在10年被mikolov提出。
word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取词向量（word vector）的工具包，它简单、高效。
word2vec也叫word embeddings，中文名“词向量”，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量Dense Vector。
所谓的word vector，就是指将单词向量化，将某个单词用特定的向量来表示。
将单词转化成对应的向量以后，就可以将其应用于各种机器学习的算法中去。
一般来讲，词向量主要有两种形式，分别是稀疏向量和密集向量。
word2vec的思想类似于antodecoder，但是并不是将自身作为训练目标，也不是用RBM来训练。
word2vec将 context和word5:别作为训练目标，Wskip-gram和CBOW。
word2vec其实就是two layer shallow neural network,减少了深度神经网络的复杂性，快速的生成word embedding.Skip-gram: works well with small amount of the training data, represents well even rare words or phrases.CBOW: several times faster to train than the skip-gram, slightly better accuracy for the frequent wordsThis can get even a bit more complicated if you consider that there are two different ways how to train the models: the normalized hierarchical softmax, and the un-normalized negative sampling. Both work quite differently.1、稀疏向量One-Hot Encoder在word2vec出现之前，自然语言处理经常把字词转为离散的单独的符号，也就是One-Hot Encoder。
doc2vec原理
Doc2Vec原理解析1. 引言Doc2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的算法，它是Word2Vec的扩展。
Word2Vec算法将单词映射为固定长度的向量，而Doc2Vec则将整个文档映射为向量。
Doc2Vec广泛应用于文本分类、信息检索、推荐系统等领域。
2. Word2Vec回顾在介绍Doc2Vec之前，我们先回顾一下Word2Vec的基本原理。
Word2Vec是一种用于学习单词向量表示的算法，它有两个变体：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。
2.1 CBOW模型CBOW模型通过上下文预测中心词。
假设我们有一个句子”the cat sat on the mat”，我们希望通过上下文”the”, “sat”, “on”, “mat”来预测中心词”cat”。
CBOW模型的目标是最大化给定上下文条件下中心词的概率。
具体来说，CBOW模型将上下文中的单词向量进行平均，并通过一个全连接层将其转换为中心词的预测向量。
然后使用softmax函数计算预测向量对应每个单词的概率分布，并最大化实际中心词的概率。
2.2 Skip-gram模型Skip-gram模型与CBOW相反，它通过中心词预测上下文。
假设我们有一个句子”the cat sat on the mat”，我们希望通过中心词”cat”来预测上下文”the”, “sat”, “on”, “mat”。
Skip-gram模型的目标是最大化给定中心词条件下上下文单词的概率。
具体来说，Skip-gram模型将中心词向量通过一个全连接层转换为预测向量，并使用softmax函数计算预测向量对应每个上下文单词的概率分布。
然后最大化实际上下文单词的概率。
3. Doc2Vec原理Doc2Vec是Word2Vec的扩展，它不仅可以学习单词向量表示，还可以学习整个文档（或段落）的向量表示。
Doc2Vec有两个变体：PV-DM（Paragraph Vector - Distributed Memory）和PV-DBOW（Paragraph Vector - Distributed Bag of Words）。
在python下实现word2vec词向量训练与加载实例
在python下实现word2vec词向量训练与加载实例项⽬中要对短⽂本进⾏相似度估计，word2vec是⼀个很⽕的⼯具。
本⽂就word2vec的训练以及加载进⾏了总结。
word2vec的原理就不描述了，word2vec词向量⼯具是由google开发的，输⼊为⽂本⽂档，输出为基于这个⽂本⽂档的语料库训练得到的词向量模型。
通过该模型可以对单词的相似度进⾏量化分析。
word2vec的训练⽅法有2种，⼀种是通过word2vec的官⽅⼿段，在linux环境下编译并执⾏。
在github上下载word2vec的安装包，然后make编译。
查看demo-word.sh脚本，得到word2vec的执⾏命令：./word2vec -train text8 -output vectors.bin -cbow 1 -size 200 -window 8 -negative 25 -hs 0 -sample 1e-4 -threads20 -binary 1 -iter 15参数解释：1）-train：需要训练的语料库，text8为语料库⽂件名2）-output：输出的词向量⽂件，vectors.bin为输出词向量⽂件名，.bin后缀为⼆进制⽂件。
若要以⽂档的形式查看词向量⽂件，需要将-binary参数的值由1改为03）-cbow：是否使⽤cbow模型进⾏训练。
参数为1表⽰使⽤cbow，为0表⽰不使⽤cbow4）-size：词向量的维数，默认为200维。
5）-window：训练过程中截取上下⽂的窗⼝⼤⼩，默认为8，即考虑⼀个词前8个和后8个词6）-negative：若参数⾮0，表明采样随机负采样的⽅法，负样本⼦集的规模默认为25。
若参数值为0,表⽰不使⽤随机负采样模型。
使⽤随机负采样⽐Hierarchical Softmax模型效率更⾼。
7）-hs：是否采⽤基于Hierarchical Softmax的模型。
参数为1表⽰使⽤，0表⽰不使⽤8）-sample：语料库中的词频阈值参数，词频⼤于该阈值的词，越容易被采样。
word2vec词向量模型 ppt课件
实现时可以用0,1,2,3等对词语进行计算，这样的“话筒”可以用4表示，麦克 可以用10表示
问题： 1. 维度很大，当词汇较多时，可能会达到百万维，造成维度灾难 2. 词汇鸿沟：任意两个词之间都是孤立的，不能体现词与词之间的关系。
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4
词向量
• Distributional Representation
两个语言模型 CBOW：Continuous Bag-of-Words Skip-Gram：Continuous Skip-Gram Model
两种优化方法 Hierarchical Softmax Negative Sampling
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8
CBOW and Skip-Gram
初始化值是零向量， 叶节点对应的单词的词向量是 随机初始化的。 CBOW 的目 标 是 根 据 上 下 文 来 预 测 当 前 词 语 的 概率Skip-Gram恰好相反， 它是根据当前词语来预测上下文的概率。这 两 种 方 法 都 利 用 人 工 神 经 网 络 作 为它们的分类 算法。起 初， 每 个 单 词 都 是 一 个 随 机 N 维 向 量，经过训练之后， 利用 CBOW 或者 SkipGram方法获得每个单词的最优向量。
ppt课件
1
前言
计算机
人类
VS
老外来访被请吃饭。落座后，一中国人说： “我先去方便一下。”老外不解，被告知 “方便”是“上厕所”之意。席间主宾大 悦。道别时，另一中国人对老外发出邀请： “我想在你方便的时候也请你吃饭。”老 外愣了，那人接着说： “如果你最近不 方便的话，咱找个你我都方便的时候一起 吃。
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CBOW模型结构
输入层是上下文的词语的词 向量，是CBOW模型的一 个参数。训练开始的时候， 词向量是个随机值，随着训 练的进行不断被更新。当模 型训练完成之后可以获得较 为准确的词向量。
句向量知识点总结
句向量知识点总结一、词向量（Word Embedding）词向量是句向量的基础，它是将词语表示为一个高维度的实数向量。
词向量的研究始于2003年的“Distributional Hypothesis”，该假设认为上下文相似的词在语义上也是相似的。
基于这一假设，研究者开始利用词语的上下文信息来学习词向量。
其中比较有名的模型有Word2Vec、GloVe等。
Word2Vec是由Google在2013年提出的一种词向量模型，它有两种训练方法，分别是CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。
CBOW是根据一个词的上下文词语来预测该词，而Skip-gram则是根据一个词来预测其上下文词语。
GloVe是由斯坦福大学提出的一种词向量模型，它利用了全局的词-词共现矩阵来学习词向量。
这些模型都能够学习到词语之间的相似性关系，并将词语表示为高维度的实数向量。
二、句子表示（Sentence Representation）句子表示是将句子表示为一个实数向量，其目的是捕捉句子的语义信息。
句子表示的研究有很多方法，常见的方法有基于短语结构树的方法、基于递归神经网络的方法、基于卷积神经网络的方法以及基于长短期记忆网络（LSTM）的方法等。
基于短语结构树的方法将句子表示为树形结构，根据树的结构来捕捉句子的语义信息。
基于递归神经网络的方法利用递归神经网络来对句子进行编码，递归神经网络能够捕捉句子的层次结构信息。
基于卷积神经网络的方法利用卷积神经网络提取句子的局部特征，从而能够学习到句子的语义信息。
基于LSTM的方法则利用长短期记忆网络来捕捉句子的时序信息，LSTM能够较好地捕捉句子的长距离依赖关系。
这些方法都能够将句子表示为一个实数向量，从而能够进行句子的比较、分类等任务。
三、文本相似度计算（Text Similarity Calculation）文本相似度计算是句向量的一个重要应用，其目的是比较两个句子的语义相似性。
词向量介绍
词向量的生成----基于统计方法--共现矩阵
则其共现矩阵如下
矩阵定义的词向量在一定程度上缓解了one-hot向量相似度为0的问题，但没有解决数据稀疏 性和维度灾难的问题。
分布式表示将词表示成一个定长的连续的稠密向量。 – 词表示为：
• [0.792, −0.177, −0.107, 0.109, 0.542, ...] • 常见维度50或者100 – 解决“词汇鸿沟”问题 • 可以通过计算向量之间的距离（欧式距离、余弦距离等）来体现词与
词的相似性
6
词向量----为什么要用分布式表示
– 存在两个问题
• 向量维度会随着词表增大而增大 存储效率低 若任务过程中词表扩容，则每个词维度也必须相应增加 若某个词出现次数很少的话，则相应的权重会容易被错误估计
• 词汇鸿沟：任意两个词之间都是孤立的，不能体现词和词之间的关系
• 分布式表示-Distributional Representation
9
词向量的生成
• 如何生成词向量 生成词向量的方法有很多，这些方法都依照一个思想：任一词的含义可 以用它的周边词来表示。生成词向量的方式可分为：基于统计的方法和 基于语言模型(language model)的方法。
– 基于统计方法 – 基于语言模型
通过训练语言模型的同时，得到词向量
10
词向量的生成----基于统计方法
8
词向量----为什么分布式表示能表示词向量
单词的意思是由上下文决定的。
举个例子来说， 花园里的 玫瑰 真香 花园里的 牡丹 真香
这里，玫瑰与牡丹具有相同的上下文，那么它们的词向量应该是很接近的。尽管计 算机不知道它们到底是什么，但能通过训练学到它们都具有相同的特征——都是花 的品种。 因此，我们的目的在于，如何通过有限的样本词及其上下文，让计算机自动学习到 从输入空间到嵌入空间的映射函数 f 。
自然语言处理中的词向量模型设计教程
自然语言处理中的词向量模型设计教程自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要研究方向，旨在使计算机能够理解、处理人类语言。
在NLP中，词向量模型设计是一项关键任务，其目标是将单词转化为一组数值表示，以便计算机能够对其进行分析和处理。
本文将介绍常用的词向量模型设计方法，并提供相应示例。
1. 独热编码（One-Hot Encoding）独热编码是最简单的词向量表示方法之一。
它将每个单词表示为一个稀疏向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0。
具体而言，为了表示一个由N个单词组成的词汇表中的单词，独热编码使用了一个N维的向量空间，其中每个单词对应唯一的维度。
这种方法简单直观，但存在维度灾难（curse of dimensionality）问题。
2. 统计语言模型（Statistical Language Model）统计语言模型是一种基于概率统计的词向量表示方法。
它通过分析文本语料库中单词的出现频率和上下文关系来建模单词之间的关联性。
常用的统计语言模型包括n-gram模型和基于马尔可夫过程的模型。
这些模型可以通过计算条件概率来预测给定上下文的下一个单词，从而获得单词的向量表示。
3. 基于分布假设的方法（Distributional Hypothesis）基于分布假设的方法认为具有相似上下文的单词具有相似的语义。
这种方法通过计算单词在不同上下文中的分布情况来构建词向量。
其中，词袋模型（Bag-of-Words）和词共现矩阵（Co-occurrence Matrix）是常用的基于分布假设的方法。
词袋模型将文本表示为单词的频率向量，而词共现矩阵则通过计算单词在上下文中的共现次数来构建向量表示。
4. 神经网络模型（Neural Network Models）随着深度学习的兴起，神经网络模型成为了词向量模型设计中的主流方法。
其中最著名的是Word2Vec模型。
Word2Vec模型基于神经网络，在大规模语料库上进行训练，通过预测给定上下文的目标单词来学习单词的向量表示。
NLP-文本分类之词向量-word2vec概念和公式理解
NLP-⽂本分类之词向量-word2vec概念和公式理解不积跬步⽆以⾄千⾥，不积⼩流⽆以成江海！每天⼀点点，以达到积少成多之效！word2vec----概念，数学原理理解1.数据集 Kaggle上的电影影评数据，包括unlabeledTrainData.tsv，labeledTrainData.tsv，testData.tsv三个⽂件 Strange things： kaggle，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习⽐赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。
tsv，即tab separated values（制表符分隔值），就是数据集按照⼀个tab键的空格⼤⼩分开的，如下， csv，即comma separated values(逗号分隔值)，csv数据集常见些，就是⽤逗号分隔的数据集，如下 2.pandas等包的函数理解 Strange things： pandas.DataFrame类似于excel，是⼀种⼆维表，DataFrame的单元格可以放数值、字符串等。
pandas.DataFrame(data，index，columns，dtype，copy)，data：接受的数据的形式，如ndarry，series，map，lists，dict，constant和另⼀个DataFrame。
参考博客(超好理解)：index：⾏标签。
columns：列标签。
dtype：每列的数据类型。
copy：若默认值为False，则此命令⽤于复制数据 BeautifulSoup：和lxml⼀样，是⼀个HTML/XML的解析器，主要就是如何解析和提取HTML/XML数据。
它⾃动把输⼊⽂档转换为Unicode编码，输出⽂档转换为utf-8编码 BeautifulSoup.get_text()：get_text()⽅法返回BeautifulSoup对象或标签对象中的⽂本内容，其为⼀个Unicode字符串，如中所⽰如下 DataFrame.apply(function,axis)：对DataFrame⾥⼀⾏或⼀列做出⼀些操作（axis=1则为对某⼀列进⾏操作，此时，apply函数每次将dataframe的⼀⾏传给function，然后获取返回值，将返回值放⼊⼀个series)，返回⼀个新的⾏(列)。
人工智能基础复习题含参考答案
人工智能基础复习题含参考答案1、在“小米的创始⼈是谁”这个问题中，关系词是：A、谁B、小米C、创始人答案：C2、以下哪个任务通常不可以通过词向量实现A、单词相似性计算B、文本相似性计算C、词语类比D、中文分词答案：D3、利用下游任务的有标注数据，对GPT模型进行精调时，通常使用模型中的哪一层来完成预测任务A、第1层B、第2层C、中间层D、最后一层答案：D4、在神经网络中，（）通过反向传播计算得到的梯度来更新网络的参数，达到训练的目的，从而降低目标函数的值。
A、优化器B、损失函数C、激活函数D、迭代次数答案：A5、BERT主要使用了什么模型作为基本结构A、RNNB、LSTMC、TransformerD、GRU答案：C6、OpenAI提出的GPT主要使用了什么模型作为基本结构A、RNNB、LSTMC、TransformerD、GRU答案：C7、以下关于端到端的问答系统说法错误的是：A、可以通过基于深度学习的方法来实现。
B、无需人工编写大量模板。
C、中间的过程类似于黑盒操作。
D、中间的过程类似于白盒操作。
答案：D8、常见的CBOW词向量模型有几层神经网络组成A、1B、2C、3D、4答案：C9、以下哪个函数能实现将深度神经网络的输出分布标准化，且加和为1A、sigmoidB、softmaxC、reluD、adam答案：B10、（）通过残差块构建跨层的数据通道，是计算机视觉中最流行的体系架构。
A、VGGB、AlexNetC、ResNetD、DenseNet答案：C11、（）是指模型的描述能力太弱，以至于不能很好地学习到数据中的规律。
A、模型退化B、欠拟合C、过拟合D、梯度爆炸答案：B12、以下哪项属于OCR技术落地难点A、文字弯曲B、实时处理C、背景干扰D、尺度过小答案：B13、首次将 Attention 引入文本识别领域的算法为？A、SAR算法B、R^2AM算法C、NRTR算法D、Mask TextSpotter 算法答案：B14、自然语言处理包括语言识别、语音合成和（）A、语言翻译B、语言理解C、语言交流D、语言训练答案：B15、有关图像融合评价指标的说法中，不正确的是：A、一般可以从主客观结合的角度进行评价B、以熵为标准的评价指标都是越大越好C、不存在标准的一套量化指标用于评估图像质量D、可以从信息论角度入手进行图像质量评估答案：B16、OpenAI提出的GPT全称是什么A、Generative Pre-TrainingB、Generative Pre-TuningC、Generative Post-TrainingD、Generative Post-Tuning答案：A17、以下哪个任务不属于词法分析A、中文分词B、词性标注C、命名实体识别D、文本分类答案：D18、下列算法中减少了常用词的权重，增加了文档集合中不常用词的权重的是A、词频B、逆文档频率C、Word2VecD、隐狄利克雷分布答案：B19、什么是机器翻译A、将一门人类语言转换成另一门人类语言B、将人类语言转换成机器语言C、将任意一门人类语言转换成英语D、将机器语言转换成人类语言答案：A20、可以从新闻文本数据中分析出名词短语，动词短语，主语的技术是？A、词性标注B、依存分析和句法分析C、N-Gram抽取D、词袋模型答案：B21、以下关于问答系统与对话系统的说法错误的是：A、问答系统是一种特殊的对话系统。
中文的词向量模型
中文的词向量模型
词向量模型是一种将词汇转化为向量表示的技术，它在自然语言处理中扮演着重要角色。
中文的词向量模型同样受到广泛关注。
中文的词向量模型相比于英文有着独特的挑战。
首先，中文的词汇量较大，且存在大量的多音字和同音字，这使得词向量的准确性受到影响。
其次，中文的语法结构较为复杂，例如中文中的词序和词性等因素对句子的意思产生了较大的影响。
目前，中文的词向量模型主要有两种方法：基于统计的方法和基于神经网络的方法。
其中，基于统计的方法包括词频-逆文档频率(TF-IDF)方法和潜在语义分析(LSA)方法；而基于神经网络的方法包括word2vec和fastText等。
在应用中，中文的词向量模型被广泛地应用于文本分类、关键词提取和情感分析等任务中。
同时，词向量模型也经常被用于中文文本的相似度计算和聚类分析中。
总的来说，中文的词向量模型在中文自然语言处理领域中具有重要的应用价值，对于构建更加智能化的中文自然语言处理系统具有重要的作用。
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CBOW与Skip-Gram模型
CBOW与Skip-Gram模型1.词向量基础 用词向量来表示词并不是word2vec的首创，在很久之前就出现了。
最早的词向量是很冗长的，它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小，对于每个具体的词汇表中的词，将对应的位置置为1。
比如我们有下面的5个词组成的词汇表，词"Queen"的序号为2，那么它的词向量就是(0,1,0,0,0)。
同样的道理，词"Woman"的词向量就是(0,0,0,1,0)。
这种词向量的编码方式我们一般叫做1-of-N representation或者one hot representation.One hot representation用来表示词向量非常简单，但是却有很多问题。
最大的问题是我们的词汇表一般都非常大，比如达到百万级别，这样每个词都用百万维的向量来表示简直是内存的灾难。
这样的向量其实除了一个位置是1，其余的位置全部都是0，表达的效率不高，能不能把词向量的维度变小呢？Dristributed representation可以解决One hot representation的问题，它的思路是通过训练，将每个词都映射到一个较短的词向量上来。
所有的这些词向量就构成了向量空间，进而可以用普通的统计学的方法来研究词与词之间的关系。
这个较短的词向量维度是多大呢？这个一般需要我们在训练时自己来指定。
比如下图我们将词汇表里的词用"Royalty","Masculinity", "Femininity"和"Age"4个维度来表示，King这个词对应的词向量可能是(0.99,0.99,0.05,0.7)。
当然在实际情况中，我们并不能对词向量的每个维度做一个很好的解释。
有了用Dristributed representation表示的较短的词向量，我们就可以较容易的分析词之间的关系了，比如我们将词的维度降维到2维，有一个有趣的研究表明，用下图的词向量表示我们的词时，我们可以发现：King→−Man→+Woman→=Queen→ 可见我们只要得到了词汇表里所有词对应的词向量，那么我们就可以做很多有趣的事情了。
人工智能基础模拟考试题含答案
人工智能基础模拟考试题含答案一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、从句子中删除“and”、“is”、“a”、“an”、“the” 这样的词的过程被称为A、以上所有B、去停用词C、词干提取D、词形还原正确答案：B2、以下哪个下游任务，在使用GPT时，输入只需要单独的一条文本A、选择型阅读理解B、相似度计算C、文本分类D、文本蕴含正确答案：C3、OpenAI提出的GPT全称是什么A、Generative Post-TuningB、Generative Post-TrainingC、Generative Pre-TrainingD、Generative Pre-Tuning正确答案：C4、以下几种优化算法中，哪一种最快（）A、梯度下降法B、BFGSC、AdamD、牛顿法正确答案：B5、自然语言处理中的情感分析技术有很高的应用价值，常用于情感分析的方法有。
A、A、B、C以上都是B、基于深度学习的方法C、基于情感词典的方法D、基于机器学习的方法正确答案：A6、Faster RCNN中用于区分前景背景和修正proposals的组件是什么？A、ClassifierB、VGGC、RPND、Roi Pooling正确答案：C7、常用的短语映射方法包括：A、语义相似度映射B、以上都是C、字符串相似度映射D、本体映射正确答案：B8、以下哪项属于OCR技术落地难点A、背景干扰B、文字弯曲C、实时处理D、尺度过小正确答案：C9、出现过拟合时，模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测得很差。
而应对过拟合的最优方案就是（）。
A、调节模型允许存储的信息量B、对模型允许存储的信息加以约束C、获取更多的训练数据D、L2正则化正确答案：C10、以下哪种词向量模型是动态词向量模型A、Word2vecB、ELMoC、GloVeD、BOW正确答案：B11、卷积神经网络中，在特征响应图某个区域上指定一个值来代表整个区域的操作是（）A、卷积B、池化C、全连接D、Dropout正确答案：B12、基于Jaccard距离的映射属于哪种短语映射方法：A、字符串相似度映射B、基于语义相似度的映射C、本体映射D、实体映射正确答案：A13、常见的CBOW词向量模型有几层神经网络组成A、4B、2C、3D、1正确答案：C14、下面哪个是NLP用例A、从图像中检测物体B、语音生物识别C、文本摘要D、面部识别正确答案：C15、在“小米的创始⼈是谁”这个问题中，实体词是：A、谁B、小米C、创始人正确答案：B16、首次将 Attention 引入文本识别领域的算法为？A、NRTR算法B、SAR算法C、Mask TextSpotter 算法D、R^2AM算法正确答案：D17、以How开头的问句通常属于哪种问题类型：A、解决方案类B、事实类C、原因类D、定义类正确答案：A18、（）是基于LeNet，但使用了更多的卷积层和参数来拟合大规模的ImageNet数据集。
词向量6种方法
词向量6种方法词向量是自然语言处理中常用的一种技术，通过将文本表示为向量的形式，可以用于文本分类、情感分析、语义相似性计算等任务。
本文将介绍六种常见的词向量生成方法，并对其原理和应用进行简要说明。
一、词袋模型（Bag of Words）词袋模型是一种简单而常用的词向量表示方法。
它将文本视为一组词的集合，忽略词与词之间的顺序关系，只关注词的频率信息。
词袋模型可以通过统计文本中每个词的出现次数来生成词向量，常用的方法有计数向量和TF-IDF向量。
二、N-gram模型N-gram模型是一种基于连续N个词的上下文信息的词向量表示方法。
它通过将文本划分为连续的N个词组成的片段，来捕捉词与词之间的顺序关系。
N-gram模型可以通过统计每个N-gram在文本中的出现次数来生成词向量。
三、Word2Vec模型Word2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法，它通过训练一个两层的神经网络来学习词的分布式表示。
Word2Vec模型有两种实现方式：Skip-gram和CBOW。
Skip-gram模型通过给定一个词预测它周围的上下文词，而CBOW模型则相反，通过给定上下文词预测中心词。
Word2Vec模型可以生成具有语义关联的词向量，常用于词义相似度计算、词性标注等任务。
四、GloVe模型GloVe是一种基于全局词共现统计的词向量表示方法。
它通过统计词与词之间的共现次数来生成词向量，同时考虑了词的出现频率以及其在上下文中的重要性。
GloVe模型可以生成更加准确的词向量，常用于词义消歧、情感分析等任务。
五、FastText模型FastText是一种基于字符级别的词向量表示方法。
它将词视为字符的集合，通过学习字符级别的n-gram表示来生成词向量。
FastText 模型可以捕捉词内部的语义信息，对于词形变化较大的词具有较好的表示效果，常用于词性标注、命名实体识别等任务。
六、BERT模型BERT是一种基于Transformer网络的预训练语言模型，它可以生成上下文相关的词向量表示。
词向量发展综述
词向量发展综述严红【摘要】随着深度神经网络在自然语言处理领域的应用,仅仅用独热编码等向量空间模型表示单词的方式已经不能满足模型理解文本的需求.自从词向量和深度神经网络结合的模型在自然语言处理领域的应用,提升很多子任务的准确率,从而也使得词向量的研究数剧增.词向量的发展和意义,值得研究和归纳总结.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2019(000)008【总页数】3页(P50-52)【关键词】词向量;词表示;独热编码;自然语言处理【作者】严红【作者单位】四川大学计算机学院,成都 610065【正文语种】中文0 引言在自然语言处理领域，文本作为非结构化的字符数据，首先需要转化为可计算的数值数据，所以首先将文本分割为单独的单词，将单词作为文本的原子单位。
而每个单词则被表示为词汇表中的一个索引或者只有对应索引位置为1其余为0的独热编码向量。
这样的表示方法具有简单性和健壮性的优点，然而单词表示之间没有相似性，互相没有联系，不包含任何语义语法信息。
独热编码是稀疏向量，如果在词汇表特别大的情况，会使模型的计算量剧增造成维数灾难。
所以针对这些问题，有人提出了词的分布式表示法——词向量。
词向量是一个维度相对来说较低的稠密向量，也就是说它的每个维度都有实数，而非大多数为0。
自从词向量被提出并结合神经网络应用在自然语言处理子任务中，例如命名实体识别、事件抽取、病历去识别化、机器翻译和自动问答等，许多任务的准确率得到很大的提升，可见它对于现有自然处理领域的重要性。
词向量作为词的分布式表示方法自从1986年被Hinton[1]提出后，经过多年的研究，产生了非常多的词向量的生成模型。
不同的模型由于其输入输出的不同，使得词向量具有不同含义和影响。
例如Skip-Gram模型[5]中的词向量，词向量之间可以做简单的算术运算来类比词之间的相似性，例如vector(“King”)-vector(“Man”)+vector(“Woman”)的结果近似于Queen的词向量。