词向量的运用-用词向量理解词组的含义-低调大师

词向量的运用-用词向量理解词组的含义

2016-11-17 608

  之前花了5篇介绍了word2vec的方法。词向量最大的意义是把原来的字符串变成了一个数字形式的向量，也就是说现在词和图像变得非常相近，因为图像也就是例如255*255的像素点，而每个像素也是一个数字。因此，词向量被很多任务作为初始的输入，从这开始，我将以轻松的形式来介绍词向量的运用场景。

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本着先进性的原则，我会介绍最新的16年的论文，以较轻松的形式。今天分析这篇：
用词向量理解词组的含义http://aclweb.org/anthology/Q/Q16/Q16-1002.pdf

Key Idea

作者的核心思想：用词典的定义来训练词组，
如 Piano：
A large keyboard musical instrument with a wooden case enclosing a soundboard and metal str

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word2vec深入浅出，保证你一看就会（3）

上一期介绍了word2vec中的模型更新优化的比较“弱”的形式NEGATIVE SAMPLING。这一期将推出另一种优化方案，Hierarchical Softmax。 Hierarchical Softmax 我们的目标是加速project->output层的计算。下图描述了新的project->output层情况回到我们的初衷，我们的目的是对于一个输入词，把周围词作为输出词，期待输出词的值是最大的。假设我们期待的输出词（答案）是\(w_2\)(不是权值矩阵 \(w2\))。那么我们扔一个小球从root开始，有向左滚概率0.8，向右0.2，然后继续滚，最后总会滚到低，我们期望滚到\(w_2\)洞的概率最大。图示的情况下，滚到\(w_2\)的概率为0.80.40.7，显然滚到所有洞的概率和为1。明确每个部分的含义：每个白色

2016-11-18

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本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。以下为译文：日常新闻标题能用来精准地预测股市动向吗？这是Jiahao针对本次访谈中提及的数据集所提出的挑战。Jiahao从公开信息源中创建了面向股市预测的日常新闻数据集，用于一门他所教授的关于深度学习与自然语言处理的课程，并在Kaggle社区中分享。在本次聚焦开放数据栏目中，Jiahao谈论了作为一名教师在Kaggle开放数据分析平台上共享数据集的理由，迄今为止Kaggle用户实现的一些重大的基准预测，以及他对基于新闻标题实现交易算法的可行性的看法。作为一名有AI创业经验的研究者和工程师，Jiahao是Kaggle's Datasets等开源平台与社区的积极倡导者。因此，公开自己的数据集，和Kaggle上的数据科学家一起讨论新的想法和创意，对他来说是一个很自然的举动。访谈开始您能向我们简单介绍下自己和一些经历吗？我是一名研究人员，同时也是一名专注于深度学习与人工智能的工程师。从牛津大学毕业后，我加入了欧洲最好的（当然，至少我是这么认为的）创业孵化器Entrepreneur First公司。在我就职于EF期间，我成...

2016-11-20

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。