结合全局词向量特征的循环神经网络语言模型_李华
词向量空间模型
词向量空间模型词向量空间模型概述词向量空间模型（Word Embedding）是一种将单词映射到向量空间的技术，它将每个单词表示为一个固定长度的实数向量，使得在这个向量空间中，相似的单词距离更近。
这种技术可以用于自然语言处理中的各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
原理在传统的自然语言处理中，通常使用基于人工设计的特征来表示单词或句子。
例如，在文本分类任务中，可以使用单词出现频率、TF-IDF 值等作为特征。
但是，这种方法存在以下几个问题：1. 特征维度过高：对于一个包含大量单词的文本，其特征维度会非常高，导致计算复杂度增加。
2. 特征不具有泛化性：由于特征是基于人工经验设计的，因此可能无法适应新颖语料库中出现的新单词或新语言。
3. 特征之间缺乏关联性：由于特征是独立设计的，在表示文本时可能无法充分考虑不同特征之间的关系。
针对以上问题，词向量空间模型采用了一种基于神经网络的方法，将单词表示为一个向量，使得相似的单词距离更近。
具体来说，词向量模型通过训练一个神经网络，将每个单词映射到一个低维实数向量空间中。
训练过程在训练过程中，模型输入是一段文本序列，输出是每个单词在向量空间中的表示。
具体来说，模型首先将每个单词表示为一个one-hot向量（即只有一个元素为1，其余都为0），然后通过一个全连接层将其映射到向量空间中。
全连接层的权重矩阵就是我们需要学习的参数。
在训练过程中，我们使用大量的文本数据来调整权重矩阵，使得每个单词在向量空间中的表示能够最好地反映其含义。
具体来说，在训练过程中，我们使用上下文窗口（Context Window）来定义每个单词周围的上下文信息，并将这些信息作为输入序列传递给模型。
例如，在下图所示的句子“the cat sat on the mat”中，我们可以定义一个大小为3的上下文窗口，并将其分别应用于每个单词上：对于每个单词，我们将其one-hot向量作为输入，经过全连接层后得到其在向量空间中的表示。
词向量空间模型
词向量空间模型词向量空间模型是自然语言处理中常用的一种技术，用于将文本表示为向量形式，从而实现对文本的语义理解和相关计算。
本文将介绍词向量空间模型的基本原理、应用场景以及发展趋势。
一、词向量空间模型的基本原理词向量空间模型基于分布假设，即在大量文本中，具有相似语境的词语往往具有相似的语义。
通过对大规模文本语料进行训练，词向量空间模型能够将每个词语表示为一个实数向量，使得语义相似的词语在向量空间中距离较近，而语义不相似的词语距离较远。
具体而言，词向量空间模型通过计算词语之间的共现概率或相似度，构建词语之间的语义关系。
常用的词向量模型包括基于矩阵分解的潜在语义分析（LSA）方法、基于预测的连续词袋模型（CBOW）和Skip-gram模型等。
这些模型能够从大规模语料中学习到词语之间的语义关系，并将其表示为高维向量。
词向量空间模型在自然语言处理领域有着广泛的应用。
其中，最重要的应用之一是词语的相似度计算。
通过计算词向量之间的距离，可以判断两个词语之间的语义相似度，从而实现词语的聚类、分类等任务。
此外，词向量空间模型还可以用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等自然语言处理任务，提升模型的性能和效果。
三、词向量空间模型的发展趋势随着深度学习的发展，词向量空间模型也得到了进一步的改进和扩展。
近年来，基于神经网络的词向量模型，如Word2Vec、GloVe 等，取得了很大的成功。
这些模型能够更好地捕捉词语之间的语义关系，并提供更加丰富的语义表示。
随着深度学习技术的不断发展，词向量空间模型也在不断拓展应用范围。
例如，将词向量与其他特征进行联合训练，可以实现更复杂的自然语言处理任务。
同时，将词向量与其他模型结合，如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等，可以进一步提升模型的性能。
总结起来，词向量空间模型是自然语言处理中的重要技术之一。
通过将文本表示为向量形式，实现了对文本的语义理解和相关计算。
词向量空间模型在词语相似度计算、文本分类、情感分析等任务中有着广泛的应用，并且随着深度学习技术的发展，词向量空间模型也在不断改进和拓展。
基于深度学习的领域实体属性词聚类抽取研究
基于深度学习的领域实体属性词聚类抽取研究苏丰龙;谢庆华;邱继远;岳振军【摘要】属性词的聚类是领域实体属性抽取中的一个重要步骤.在未知领域和大量文本中,人工标注寻找十分困难.本文将一种基于深度学习框架的词语嵌入表示方法(Word Embedding)引入到领域实体属性词聚类研究中,在无监督条件下解决大规模语料、领域实体属性词表人工参与构建代价较高的问题,并进行了适当的扩展,取得了较好的效果,可以为信息抽取等后续高级任务提供较好服务.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2016(035)001【总页数】4页(P53-55,59)【关键词】词向量;深度学习;词语聚类;属性抽取【作者】苏丰龙;谢庆华;邱继远;岳振军【作者单位】解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;解放军理工大学国防工程学院,江苏南京210007;解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007【正文语种】中文【中图分类】TP391随着机器学习理论的发展，基于自然语言处理的传统信息抽取技术面临着各种机遇和挑战。
特别是有监督的学习方法需要大量人工去标注语料，代价昂贵，成本较高，在现行的机器学习应用研究当中，逐步被半监督、无监督和混合学习方法取代。
在领域实体属性抽取这一课题中，数据来源广泛，载体形式多样，大量的信息载体在互联网上生成和传播，从结构化的数据库，半结构化的百科网页，到完全非结构化的自由文本，给信息抽取工作带来了各种挑战和机遇。
传统的监督学习方法通过对大量已经标注的样本来学习得到映射模型，然后再对未知样本进行标签预测。
本文针对前人在使用监督学习过程中语料标注工作量大、代价高的实际，提出了一种基于词语嵌入式表示的无监督词语聚类方法。
假设同类别的属性词在文本中具有相同或相近的语用和语境，利用深层神经网络架构学习出词语的嵌入式表示，也称词向量(Word Embedding)，使其带上文本空间的各种特征信息，有助于降低大规模语料人工寻找构建属性词表的困难。
循环智能 大语言模型
循环智能大语言模型
循环智能大语言模型是一种基于深度学习的人工智能技术，它可以通过学习大量的语言数据，自动生成符合语法和语义规则的文本。
这种技术已经被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别等领域，成为了人工智能领域中的重要技术之一。
循环智能大语言模型的核心是循环神经网络（RNN），它可以处理序列数据，如文本、音频、视频等。
RNN的特点是可以将前面的信息传递到后面，从而实现对序列数据的建模。
在循环智能大语言模型中，RNN可以将前面的文本信息作为输入，然后根据学习到的模型，生成后面的文本。
循环智能大语言模型的训练需要大量的语言数据，这些数据可以来自于互联网、书籍、新闻等。
在训练过程中，模型会不断地学习语言的规则和模式，从而提高生成文本的质量和准确性。
同时，循环智能大语言模型还可以通过迁移学习的方式，将已经训练好的模型应用到新的领域中，从而加速模型的训练和优化。
循环智能大语言模型的应用非常广泛，例如在自然语言处理中，可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务；在机器翻译中，可以将一种语言翻译成另一种语言；在语音识别中，可以将语音转换成文本。
此外，循环智能大语言模型还可以用于生成文本，如自动写作、自动摘要等。
循环智能大语言模型是一种非常有用的人工智能技术，它可以帮助我们更好地理解和处理语言数据，从而实现更加智能化的应用。
随着技术的不断发展和应用的不断扩展，循环智能大语言模型将会在更多的领域中发挥重要作用。
在自然语言处理中使用循环神经网络的技巧
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在实现计算机对自然语言的理解和处理。
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种深度学习技术，被广泛应用于NLP中。
本文将探讨在自然语言处理中使用循环神经网络的一些技巧和方法。
一、序列建模循环神经网络是一种适用于序列数据的神经网络模型，适合处理自然语言中的序列信息。
在NLP中，文本通常被看作是一个序列，每个单词或字符都是序列中的一个元素。
循环神经网络通过对序列数据进行建模，能够捕捉到文本中的时序关系和上下文信息，从而更好地理解和处理自然语言。
二、长短时记忆网络传统的循环神经网络在处理长序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型难以捕捉长距离依赖关系。
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络结构，通过门控机制有效地解决了这一问题。
在NLP中，LSTM能够更好地处理长文本序列，更准确地捕捉文本中的语义和逻辑关系，因此被广泛应用于文本生成、语言建模等任务。
三、双向循环神经网络双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network，Bi-RNN）是一种结合了前向和后向信息的循环神经网络模型。
在NLP中，文本的理解和处理通常需要考虑上下文信息，而双向循环神经网络能够同时考虑文本的前后信息，从而更全面地理解文本的语义和逻辑关系。
在词性标注、命名实体识别等NLP任务中，双向循环神经网络能够显著提升模型的性能。
四、注意力机制注意力机制（Attention Mechanism）是一种模拟人类注意力的机制，能够使模型在处理序列数据时更加关注重要的信息。
在NLP中，注意力机制被广泛应用于机器翻译、文本摘要等任务，能够使模型更好地理解和处理长文本序列。
通过引入注意力机制，循环神经网络能够更加准确地对文本进行建模，捕捉到文本中的重要信息，提高模型的性能。
自然语言处理中常见的语言模型训练方法(Ⅲ)
在自然语言处理领域，语言模型是一种重要的技术，它可以帮助计算机更好地理解和处理人类语言。
语言模型的训练方法多种多样，本文将介绍一些常见的语言模型训练方法。
一、基于统计的语言模型训练方法基于统计的语言模型是早期的语言模型训练方法，它的核心思想是利用大规模文本数据来统计单词或者短语的出现频率，从而推断出文本的语言规律。
其中最著名的方法是n-gram模型，它通过统计n个连续单词的出现概率来建模语言。
n-gram模型的训练方法包括基于频率的最大似然估计和平滑技术，通过这些方法可以有效地训练出一个较为准确的语言模型。
二、基于神经网络的语言模型训练方法随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐成为主流。
这类语言模型的训练方法一般包括两个阶段：首先是将文本数据转换成离散的表示，比如词向量或者字符向量；然后是利用神经网络模型对这些表示进行训练，从而学习文本的语言规律。
目前最流行的神经网络语言模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer模型等，它们在语言模型训练中取得了显著的成果。
三、迁移学习在语言模型训练中的应用迁移学习是一种利用已有知识来加速新任务学习的方法，它在语言模型训练中也被广泛应用。
一种常见的迁移学习方法是使用预训练的语言模型来初始化目标任务的模型参数，然后通过微调的方式对其进行训练。
这种方法能够显著减少目标任务的训练时间，并且通常能取得更好的效果。
目前，预训练的语言模型比如BERT、GPT等已经成为了许多自然语言处理任务的标配模型。
四、无监督学习在语言模型训练中的应用无监督学习是一种不依赖标注数据而进行模型训练的方法，它在语言模型训练中有着独特的优势。
例如，一种常见的无监督学习方法是使用自编码器来学习文本数据的低维表示，然后再利用这些表示进行语言模型的训练。
这种方法在缺乏大规模标注数据的场景下尤为有用，它能够帮助我们训练出更具泛化能力的语言模型。
五、结合知识图谱的语言模型训练方法知识图谱是一种用于表示丰富知识的图形结构，它在语言模型训练中也得到了广泛的应用。
人工智能自然语言技术练习(试卷编号181)
人工智能自然语言技术练习(试卷编号181)1.[单选题]以下是softmax函数的是（）A)概率B)归一化C)损失函数D)空间答案:B解析:2.[单选题]关于距离空间其主要目的是A)求相关性B)构成线性空间C)度量后比较D)求信息熵答案:C解析:3.[单选题]语料库的加工方式不包括A)人工方式B)半自动方式C)自动方式D)干预方式答案:D解析:4.[单选题]如果对数据的特征做了归一化，会有什么优点A)提高复杂关系的拟合能力B)不确定C)训练数据归一化后，容易更快地通过梯度下降找 到最优解。
D)以上都正确答案:C解析:5.[单选题]常用的激活函数relu，下列对该激活函数描述正确的是？A)引用了无效的单元格地址B)过滤无效神经元C)不是激发函数D)将正数保留，将负数置06.[单选题]LSTM可以做特征提取，在以下的几个模型当中，哪个模型中使用到了A)bertB)GPTC)GPT-2D)ELMO答案:D解析:7.[单选题]集成学习是机器学习的重要组成部分，以下说法正确的是A)通过变量和因变量之间的一次函数关系构建的B)通过找到一个最优的超平面去完美的分类C)就是将多个机器学习模型组合起来，共同工作以达到优化算法的目的D)以上都正确答案:C解析:8.[单选题]在做传统NLP中的情感分析中，我们可以如何去思想这类人物A)使用机器学习的算法获取最终的情感B)使用深度学习的知识获取情感C)使用神经网络进行判断D)手工手机情感极性词典答案:D解析:9.[单选题]RNN和CNN下面说法正确的是A)RNN在处理长依赖序列问题的时候效果会比较好B)RNN属于卷积神经网络C)CNN在处理长序列问题会更好D)CNN又叫循环神经网络答案:A解析:10.[单选题]使用的TensorFlow中的一个方法进行数据的计算tf.subtract，最终会返回什么类型的数据A)TensorB)数组C)矢量D)范数答案:A11.[单选题]向量空间的别称是：A)线性空间B)内积空间C)赋范空间D)希尔伯特空间答案:A解析:12.[单选题]国标码用（）个字节表示一个汉字，每个字节的ASCII码都大于（）。
神经语言程序(NLP)教学法的模型构建
神经语言程序(NLP)教学法的模型构建【摘要】神经语言程序（NLP）教学法的模型构建在教育领域中具有重要意义。
本文从神经网络在NLP教学法中的应用、语言模型的构建、情感分析模型的构建、文本生成模型的构建以及数据预处理与特征工程等方面展开讨论。
研究指出，通过构建有效的模型可以提高教学效果，帮助学生更好地理解和应用语言知识。
结合实际案例分析，本文总结了NLP教学法的模型构建在提升学习者语言能力和情感认知方面的积极作用。
未来，可以进一步探索更多的模型构建方法，推动NLP教学法在教育领域的应用前景。
神经语言程序（NLP）教学法的模型构建将为教育改革和语言教学带来新的发展机遇。
【关键词】神经语言程序(NLP)教学法、模型构建、神经网络、语言模型、情感分析模型、文本生成模型、数据预处理、特征工程、总结、未来发展、应用前景。
1. 引言1.1 神经语言程序(NLP)教学法的模型构建概述神经语言程序(NLP)是人工智能领域中一门重要的研究方向，它致力于实现计算机与人类自然语言的高效交互与理解。
在教学领域，NLP技术的应用也日益受到重视，通过构建NLP模型来辅助教育教学过程，提高学生的学习效果和教学效率已经成为一个热门研究方向。
神经网络作为NLP模型构建的核心技术，在教学法中发挥着重要作用。
神经网络可以通过大量的文本数据进行训练，从而学习语言中的规律和特征，实现自然语言处理和分析。
在NLP教学法中，利用神经网络构建各种模型，可以帮助教师和学生更好地理解语言、分析情感、生成文本等。
NLP教学法中还涉及到语言模型的构建、情感分析模型的构建、文本生成模型的构建等内容。
这些模型的构建需要对数据进行预处理和特征工程，以确保模型的准确性和有效性。
通过构建神经语言程序(NLP)教学法的模型，可以有效提升教育教学的质量和效率，为学生和教师提供更好的学习和教学体验。
神经语言程序(NLP)教学法的研究意义和应用前景将在接下来的内容中逐一展开。
结合全局词向量特征的循环神经网络语言模型_李华
［3 ］
， 因此在
提出了大规模分层神经
收稿日期： 2015－09－21 ； 修回日期： 2015－12－22
716
信
号
处
理
第 32 卷
针对模型的规模和训练数据的增 网络语言 模 型， 加， 通过切分语料、 并行化训练和减少每个子网络的 输出词汇大小， 在不影响词错误率的情况下大大缩减
［ 4 ］ 了训练时间。2013 年， 李海生等人 针对输出层结
图1
结合特征层的循环神经网络语言模型结构 The structure of recurrent neural network language model with feature layer
Fig． 1
第6 期
李
华 等： 结合全局词向量特征的循环神经网络语言模型
基于深度学习的自然语言处理研究
基于深度学习的自然语言处理研究自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的重要研究方向之一。
随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自然语言处理研究也日益受到关注。
本文将探讨基于深度学习的自然语言处理的研究进展和应用前景。
一、概述自然语言处理是指使机器能够理解、分析和生成自然语言的一门技术。
而深度学习则是一种模仿人类大脑神经网络结构进行计算的机器学习方法。
深度学习的特点是能够从大规模的数据中学习特征表示，进而提高模型的性能。
二、基于深度学习的自然语言处理方法1.词向量表示词向量表示是自然语言处理的基础。
传统的词袋模型无法很好地表示词语之间的语义关系。
而基于深度学习的词向量表示方法，如Word2Vec和GloVe，通过将每个词映射到一个向量空间中，使得语义相近的词在向量空间中距离较近，从而更好地捕捉词语的语义信息。
2.神经网络模型深度学习的神经网络模型在自然语言处理中得到广泛应用。
例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）可以用于句子分类、命名实体识别等任务。
另外，长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等模型也被用于处理长文本和序列任务。
3.语言模型语言模型是自然语言处理中的关键任务之一，其目标是根据给定的一段文本预测下一个单词。
基于深度学习的语言模型，如循环神经网络语言模型（RNNLM）和变换器模型（Transformer），能够更好地捕捉句子的上下文信息，提高语言模型的生成能力。
三、基于深度学习的自然语言处理应用1.文本分类文本分类是自然语言处理中的重要应用之一。
基于深度学习的文本分类模型能够从大规模的文本数据中学习文本的特征表示，从而提高分类的准确性。
如卷积神经网络和递归神经网络等模型被广泛应用于情感分析、新闻分类等任务。
2.机器翻译深度学习在机器翻译领域也取得了显著的进展。
通过建立端到端的神经网络模型，能够实现从一种语言到另一种语言的自动翻译。
自然语言处理中的文本分类方法
自然语言处理中的文本分类方法文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，其目标是将文本按照预定义的类别进行分类。
文本分类方法在信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等应用中被广泛使用。
本文将介绍自然语言处理中常用的文本分类方法，并对它们的原理及应用进行讨论。
一、传统的文本分类方法1. 词袋模型（Bag-of-words Model）词袋模型是文本分类中最基本的方法之一。
它将文本视为一组词的集合，忽略了词序和语法结构，只关注词汇的出现频率。
在词袋模型中，每个文本都表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词，该维度的取值表示该词在文本中出现的次数或权重。
常用的表示方式包括词频（Term Frequency，TF）和词频-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF）等。
2. 统计机器学习方法传统的文本分类方法中，统计机器学习方法是应用最广泛的一类。
其中，朴素贝叶斯分类器是常用的一种方法。
朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立假设进行分类。
它通过统计训练集中每个类别的先验概率和每个特征在各个类别中的条件概率来计算后验概率，从而实现文本分类。
3. 基于特征工程的方法特征工程是文本分类中非常重要的一环，它通过挖掘文本的各种特征来提取有效的信息。
特征工程可以包括词语级别的特征（如词频、TF-IDF），句子级别的特征（如句子长度、词性标注）、语义特征（如词义、主题模型）等。
通过将这些特征进行组合或权重调整，可以得到更好的文本表示，提高文本分类效果。
二、深度学习方法在文本分类中的应用深度学习方法近年来在文本分类任务中取得了显著的成果。
以下是几种常见的深度学习方法：1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）CNN在计算机视觉领域取得了巨大成功，它也被广泛应用于文本分类任务。
通过使用卷积核进行特征提取，CNN可以学习到文本局部和全局的特征。
自然语言处理中常见的语义相似度计算评估指标(Ⅰ)
自然语言处理中常见的语义相似度计算评估指标一、引言自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其研究的核心问题之一是语义相似度计算。
语义相似度计算是指对两个句子或词语之间的语义相似程度进行量化评估，是NLP领域的一个重要问题，也是许多NLP任务的基础。
为了准确度量语义相似度，研究人员提出了许多评估指标。
本文将对自然语言处理中常见的语义相似度计算评估指标进行介绍和分析。
二、基于词向量的语义相似度计算评估指标1. 余弦相似度余弦相似度是一种最基本的相似度计算方法，它衡量了两个向量方向的相似度。
在自然语言处理中，可以将词向量视为一个n维向量，而两个词之间的语义相似度则可以通过计算它们的词向量的余弦相似度来评估。
一般来说，余弦相似度的取值范围在-1到1之间，值越接近1表示两个词的语义越相似。
2. 欧氏距离欧氏距离是另一种常见的相似度计算方法，它用来衡量两个向量之间的距离。
在自然语言处理中，可以利用词向量的欧氏距离来评估两个词的语义相似度。
与余弦相似度不同，欧氏距离的取值范围在0到正无穷之间，值越小表示两个词的语义越相似。
三、基于语义网络的语义相似度计算评估指标1. 词义相似度词义相似度是一种基于语义网络的相似度计算方法，它通过计算两个词在语义网络中的相似程度来评估它们的语义相似度。
在自然语言处理中，常用的语义网络包括WordNet和ConceptNet等。
词义相似度的计算可以基于词语在语义网络中的层次位置、关联性和语义路径等因素，这种方法在一定程度上可以较为准确地评估词语之间的语义相似度。
2. 信息检索模型信息检索模型是一种基于语义网络的相似度计算方法，它通过计算两个词在语义网络中的关联性来评估它们的语义相似度。
在自然语言处理中，信息检索模型经常被用于文本相似度计算和推荐系统中。
这种方法可以综合考虑词语在语义网络中的关联性和权重，因此可以较为准确地评估词语之间的语义相似度。
文本情感分析研究
文本情感分析研究李青松【摘要】随着互联网的高速发展,在线评论数量爆炸式增长.用户在电商、微博、论坛等网站上发表大量的文本评论信息,其中包含他们对产品、服务、事件等的态度、观点以及情感倾向.如果能够从这些信息中获取用户的情感倾向,将会为商品推荐、市场分析、舆情控制等提供巨大的帮助.根据近年来文本情感分析的研究成果,可以将其分为基于词典的方法,基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法.通过梳理国内外研究现状,对目前文本情感分析方法进行介绍和总结.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2019(000)004【总页数】5页(P21-25)【关键词】文本情感分析;情感词典;机器学习;深度学习【作者】李青松【作者单位】四川大学计算机学院,成都610065【正文语种】中文0 引言文本情感分析又称意见挖掘，是自然语言处理领域的一项研究热点，目的在于从具有情感倾向的文本中提取出评论者的情感信息，并对其进行分析、处理、归纳和推理的过程。
文本情感分析已经被广泛应用于商品推荐、市场分析、舆论控制等领域，具有很高的商业和社会价值。
目前主流的情感分析方法可以分为三类，一类是基于情感词典的方法，这类方法主要依赖于情感词典，并通过特定的语义规则进行情感分析；第二类是基于传统机器学习的方法，这类方法首先要挖掘文本的特征，再使用支持向量机、朴素贝叶斯、最大熵等模型对文本进行情感分析；最后一类为基于深度学习的方法，首先将文本转换为文本向量，然后作为深度学习模型的输入进行训练，最后验证并保存训练好的模型。
1 基于情感词典的方法基于情感词典的方法主要通过情感词典对文本进行情感分析。
该方法通常不考虑文本中词与词间的关系，而是将文本看作多个词语或短语的集合。
该方法的一般步骤是：首先根据语料等构建情感词典，然后将1.1 相关技术在构建情感词典时，会经常用到点互信息算法（Pointwise Mutual Information，PMI）和隐含狄利克雷模型（Latent Dirichlet Allocation，LDA）。
神经网络中的特征融合方法及其应用
神经网络中的特征融合方法及其应用近年来，随着人工智能领域的快速发展，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等任务中取得了巨大的成功。
在这些任务中，特征融合是一个重要的环节，它能够将不同来源的特征信息有效地结合起来，提高模型的性能和鲁棒性。
本文将介绍神经网络中的特征融合方法及其应用。
一、特征融合方法的分类特征融合方法可以分为浅层融合和深层融合两类。
浅层融合主要通过级联、拼接、加权平均等方式将不同来源的特征进行简单的组合。
这种方法简单直观，计算效率高，但融合后的特征可能存在冗余信息。
深层融合则是通过设计专门的网络结构，将不同来源的特征进行更深层次的融合。
这种方法能够充分挖掘特征之间的关联，提高模型的表达能力，但计算复杂度也相应增加。
二、浅层融合方法的应用浅层融合方法广泛应用于图像领域。
例如，在目标检测任务中，可以将图像的颜色特征、纹理特征和形状特征进行拼接，构成一个更丰富的特征表示。
在人脸识别任务中，可以将不同尺度的图像进行级联，提取更全局和局部的特征。
此外，在自然语言处理任务中，可以将词向量和句法特征进行加权平均，得到更具语义信息的特征表示。
三、深层融合方法的应用深层融合方法在图像和语音领域有着广泛的应用。
在图像领域，深层融合方法可以通过设计特殊的网络结构，将不同层次的特征进行融合。
例如，残差网络（ResNet）通过跨层连接将浅层特征和深层特征进行相加，提高了模型的性能。
在语音领域，深层融合方法可以将语音信号的时域特征和频域特征进行融合。
例如，卷积神经网络（CNN）可以同时提取语音的时域和频域特征，并将它们进行拼接或加权平均。
四、特征融合方法的挑战与展望虽然特征融合方法在人工智能领域取得了很大的成功，但仍然存在一些挑战。
首先，如何选择合适的特征融合方法仍然是一个开放的问题。
不同任务和数据集可能需要不同的融合策略，因此需要进一步研究和探索。
其次，特征融合方法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源。
自然语言处理中常见的语义相似度计算工具(六)
自然语言处理中常见的语义相似度计算工具一、引言自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能的一个重要领域，它致力于使计算机能够理解、分析、处理和生成人类语言。
而语义相似度计算工具则是NLP领域中的一个重要工具，它可以帮助计算机理解和比较不同词语之间的语义相似度，从而实现更精准的自然语言处理。
本文将介绍自然语言处理中常见的语义相似度计算工具。
二、Word2VecWord2Vec是一种常见的词嵌入（Word Embedding）模型，它可以将词语映射到一个高维空间中的向量表示。
Word2Vec模型基于分布式假设，即相似上下文中的词语具有相似的语义。
通过训练Word2Vec模型，可以得到每个词语的向量表示，然后通过计算向量之间的相似度来实现语义相似度的计算。
Word2Vec模型在自然语言处理中被广泛应用，例如在词语聚类、文档分类等任务中发挥重要作用。
三、GloVeGloVe（Global Vectors for Word Representation）是另一种常见的词嵌入模型，它与Word2Vec类似，也是将词语映射到高维空间中的向量表示。
与Word2Vec不同的是，GloVe模型利用了全局的词语共现信息来学习词语的向量表示，从而更好地捕捉词语之间的语义关系。
GloVe模型在语义相似度计算中表现出色，特别适用于大规模语料库的处理。
四、BERTBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，它在自然语言处理领域取得了重大突破。
BERT模型通过大规模语料库的预训练，可以捕捉丰富的语言知识，并在各种NLP任务中取得了state-of-the-art的效果。
在语义相似度计算中，BERT模型可以通过计算词语之间的余弦相似度来实现对词语语义相似度的准确计算。
汉语词向量模型的构建及其应用研究
汉语词向量模型的构建及其应用研究汉语是世界上最为古老、最为庞大的语言之一，它在世界范围内拥有着广泛的使用群体，然而，由于其自身的复杂性和多义性，汉语自然语言处理方面一直是学术界面临的难题之一。
近年来，汉语词向量模型的构建与应用研究成为热门话题，引起了广泛的学术关注。
本文将从汉语词向量模型的构建方法、应用场景和未来发展等方面进行探讨。
一、汉语词向量模型的构建方法汉语词向量模型是一种将汉语词语转换为数学向量的模型，该模型的构建需要从数据预处理、特征提取、模型训练三个方面进行。
其中，数据预处理是指对原始文本数据进行清洗和转换，使其能够适应模型的训练需求；特征提取则是指从文本中抽取出相关特征，用以表示词的语义信息；模型训练则是将特征向量输入到机器学习模型中，用以学习汉语词语之间的语义关系。
目前，常见的汉语词向量模型主要有word2vec、GloVe和FastText等。
其中，word2vec是由Google提出的一种基于神经网络的词向量模型，它通过神经网络的训练来学习汉语词语之间的语义关系；GloVe则是由斯坦福大学提出的一种基于全局矩阵分解的词向量模型，它通过矩阵分解技术来学习汉语词语之间的语义关系；而FastText则是由Facebook提出的一种基于字符级别的词向量模型，它不仅能够学习词语的语义关系，还能够对词语的内部结构进行建模。
在构建汉语词向量模型时，需要根据具体需求选取适合的模型进行训练，并对训练结果进行评估和调优。
二、汉语词向量模型的应用场景汉语词向量模型可以应用于自然语言处理、文本分类、信息检索、推荐系统等多个领域。
在自然语言处理领域，汉语词向量模型可以实现文本语义分析、语义相似度计算、文本分类等任务。
例如，在搜索引擎中，可以使用词向量模型对用户搜索的关键词进行语义分析，从而提高搜索效果；在情感分析领域，可以使用词向量模型来分析文本中的情感倾向，例如判断某篇新闻的正负面情感。
在文本分类领域，汉语词向量模型可以应用于文本分类模型中，例如，将文本转换为词向量，然后将词向量输入到分类器中进行分类，可以实现对网站评论、新闻文章、微博等文本的自动分类。
CBOW词向量模型
输出层
赫夫曼编码：左边记 为1，右边记为0 分类：分到左边为负 类，右边为正类
被分为正类的概率用 下式表示
对于“足球”这个叶子节点来说，经历了4次二分类 赫夫曼编码为1001
对于词典中的任意词w，赫夫曼树中必定存在一条从根节点到其 对应的叶子节点的一条路径，每个节点都有两个分支，可以看 成是一个二分类问题，将每一次分类所产生的概率相乘，得到 了最终的词w在上下文中的概率。
参数初始化
Thank you
cbow模型简介及若干源码细节目录神经网络语言模型cbow模型简介若干源码细节神经网络语言模型神经网络语言模型即是用神经网络模型训练词向量使生成的词向量能够捕获语义信息如语义相近的词它们的词向量也相一种比较常见的模型其输入是某个词的上下文输出为这个词的概率通过使这个概率最大进行参数的更新其中参数包括词向量
CB型 CBOW模型简介 若干源码细节
神经网络语言模型
神经网络语言模型即是用神经网络模型训练词向量，使生成的 词向量能够捕获语义信息，如语义相近的词它们的词向量也相 似。
一种比较常见的模型，其输入是某个词的上下文，输出为这个 词的概率，通过使这个概率最大进行参数的更新，其中参数包 括词向量。如Bengio提出的模型。
因此，条件概率p(w|Context(w))的一般公式为
其中
即
得到的对数似然函数如下 用随机梯度下降法可以得到
CBOW模型更新参数的伪代码
若干源码细节
词典的存储
由于需要根据词的内容确定其对应的赫夫曼编码和获得该词的 词频，因此会有在词典中查找某个词的操作。
为了节省查找时间，将词典用哈希表进行存储。
Bengio提到的未来工作
他提出可以将条件概率用树结构进行表示，其中树的每个节点 表示在当前上下文下对词进行一次分类的概率，叶子节点表示 词在上下文下的条件概率。
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所示， 由输入层 （ Input Layer ） 、 隐含层 （ Hidden Layer） 、 输出层 （ Output Layer ） 及 其 相 应 的 权 重 组 成。 hot 编码方式来 其中， 输入词向量 w （ t ） 可采用 One表示， 即当前位置的词为 1 ， 其他词为 0 ， 因此词向量 hot 编码方式给每个 维数与词汇表尺寸相同。 One词分配一个数字 ID， 这种方法简单易用， 因此广泛 应用于自然语言处理任务中。 循环神经网络的训 练过程大致为： 输入词向量 w （ t ） 经过隐含层的处 理， 在输出层产生待预测词的概率分布 。 其中， 隐 含层状态 s（ t ） 包含了历史信息。 因此， 网络的输入 是由输入向量w （ t） 和上一时刻的隐含层的输出 s （ t －1 ） 构成， 用于计算当前隐含层的状态 s（ t） ； 而 s （ t ） 加入到网络的训 又作为下一时刻词w （ t +1 ） 的历史， 练中。通过隐含层的不断循环， 在词预测的过程中 充分利用了历史信息。 循环神经网络的训练算法 使得在训练的过程中， 实际输出和期望输出之间会 产生一个误差信号， 误差信号向后传播至隐含层， 并随着时间不断减弱， 由此造成梯度消失问题， 限 制了网络对无限长距离历史信息的学习能力 。 为了增强网络学习长距离历史信息的能力 ， 本 文采用改进的循环神经网络结构， 即在传统循环神 经网络 模 型 的 基 础 上 加 入 了 特 征 层 （ Feature Layer） ， 网络结构如图 1 分别与隐含层和输出层相连， （ b） 所示。特征层 f （ t ） 表示额外的输入向量， 包含 了对输入词向量的补充信息。
（ 解放军信息工程大学信息系统工程学院 ，河南郑州 450002 ） 摘 要： 针对循环神经网络语言模型对长距离历史信息学习能力不足的问题 ， 本文提出了结合全局词向量特征
的循环神经网络语言模型 。首先利用 GloVe（ Global Word Vectors ） 算法训练出全局词向量， 然后将其作为特征向 量输入到引入特征层的循环神经网络中进行训练 。 相对于局部词向量方法， 全局词向量能够利用全局统计信息 来训练出含有更加丰富的语义和句法信息词向量 。 为了验证新方法的性能， 本文在 Penn Treebank 和 Wall Street Journal 语料库上分别进行困惑度和连续语音识别实验 。实验结果表明结合全局词向量的循环神经网络语言模型 的困惑度相比传统的循环神经网络语言模型降低了 20. 2 % ，同时语音识别系统的词错误率降低了 18. 3 % 。 关键词： 循环神经网络； 语言模型； 全局词向量； 语音识别 中图分类号： TN912． 3 文献标识码： A DOI： 10． 16798 / j． issn． 1003-0530． 2016． 06． 011
图1
结合特征层的循环神经网络语言模型结构 The structure of recurrent neural network language model with feature layer
Fig． 1
第6 期
李
华 等： 结合全局词向量特征的循环神经网络向量 y （ t ） 与词汇表大小 V 有相同的维度。网络的参数训练采用通过时间的 反 向 传 播 算 法 （ BackPropagation Through Time ， BPTT） 。输出向量 y（ t） 代表在给定当前词 w （ t ） 、 上 下文向量 s（ t －1 ） 和特征向量 f （ t ） 的情况下， 词汇表 中待预测词的概率分布。 隐含层和输出层的计算公式如下 ： s （ t ） = σ （ Uw （ t ） + Ws （ t － 1 ） + F f （ t ） ） y（ t） = g（ Vs（ t） + Gf（ t） ） σ（ z） 为 sigmoid 激活函数 σ （ z ） = 其中， 为 softmax 激活函数 g（ z m ） = （ 1） （ 2） 1 ， g （ z） 1+e －z
表明， 本文提出的方法不仅能够降低语言模型的困 惑度， 而且能够提高语音识别系统的识别率 。
2
结合特征层的循环神经网络语言模型
循环神经网络语言模型的网络结构如图 1 （ a ）
构进行了优化， 利用一些子层来代替标准的输出层， 输出结构采用词聚类方法， 因此能够处理任意大小的 词汇量， 同时降低了前馈神经网络的运算量。 在前馈神经网络中， 信息是从输入单元到输出单 元的单向流动， 而现实生活中信息之间有着复杂的时 间关联性， 尤其对于语音信号这种序列输入的任务， 在对其进行建模时需要能够同时处理高维度的多种 输入信息， 但前馈神经网络缺乏学习输入信息的整体 Mikolov 等人 在 逻辑序列的能力。针对这一问题， 2010 年提 出 了 循 环 神 经 网 络 语 言 模 型 （ Ｒecurrent Neural Network Language Model，ＲNNLM ） ， 通过循环 层的定向循环， 能够实现对之前信息的有效利用， 因而能够充分分析输入信息之间的整体逻辑序列 ， 具有对时间序列进行显性建模的能力。 为了降低 Mikolov 等人 对输 隐含层和输出层之间的运算量， 出层的结构进行了改进， 引入了分类层， 有效地提 高了网络的运算效率。 但是循环神经网络存在梯
［3 ］
， 因此在
提出了大规模分层神经
收稿日期： 2015－09－21 ； 修回日期： 2015－12－22
716
信
号
处
理
第 32 卷
针对模型的规模和训练数据的增 网络语言 模 型， 加， 通过切分语料、 并行化训练和减少每个子网络的 输出词汇大小， 在不影响词错误率的情况下大大缩减
［ 4 ］ 了训练时间。2013 年， 李海生等人 针对输出层结
810］ 息。文献［ 采用在循环神经网络中引入长短时 Term Memory ，LSTM ） 单元来避免 记忆（ Long Short该问题， 用 LSTM 单元替代循环神经网络的隐含层 单元， 通过门控单元来控制信息的读写和存储 ， 还 可以用 于 时 序 分 析 中 上 下 文 信 息 的 提 取 。 文 献 ［ 11］ 采用了基于局部词向量的神经网络语言模型 进行建模， 但仍然存在词向量所涵盖的语义和句法 信息受限的问题。 本文针对循环神经网络语言模型对历史信息 学习能力不足的问题， 首先利用语料库的全局统计 ［12 ］ 再将词向量作为特征向量输 信息训练出词向量 ， 入到循环神经网络中， 以增强模型对长距离信息的 学习能力。 由于词向量在实际训练过程中使用了 上下文信息来编码词汇， 相对于局部词向量而言， 在代数运算下表现出更加丰富的语义和语法相似 性。为了验证本文算法的性能， 采用 Penn Treebank 语料库和 Wall Street Journal 语料库， 分别对困惑度 和连续语音识别的词错误率进行实验。 实验结果
第 32 卷 第 6 期 2016 年 6 月
文章编号： 1003－0530 （ 2016 ） 06－0715－09
信
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处
理
JOUＲNAL OF SIGNAL PＲOCESSING
Vol． 32 No． 6 Jun． 2016
结合全局词向量特征的循环神经网络语言模型
李 华 屈 丹 张文林 王炳锡 梁玉龙
Ｒecurrent Neural Network Language Model with Global Word Vector Features
LI Hua QU Dan ZHANG Wenlin WANG Bingxi LIANG Yulong
（ Institute of Information System Engineering，PLA Information Engineering University，Zhengzhou，Henan 450002 ，China） Abstract ： Aiming at the insufficient learning ability of long distance information for neural network based language model， a recurrent neural network language model with the global word vectors （ GloVe） is proposed in this paper． Firstly，global word vectors are trained by GloVe algorithm． Secondly，global word vectors are regarded as feature vector inputs to the recurrent neural network with feature layer． Compared with that of incorporating local word vectors， the GloVe based language model captures the semantic and syntactic information using global statistical information． Experiments on perplexity and continuous speech recognition are performed on Penn Treebank and Wall Street Journal corpus respectively． The results show that the relative perplexity improvement over the conventional recurrent neural network language model reaches 20. 2 % and the word error rate of speech recognition system decreases 18. 3 % ． Key words： recurrent neural network； language model； global word vector； speech recognition