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用深度学习来获取文本语义: 词向量应用于自然语言处理

◆◆◆ 序 词向量是一种把词处理成向量的技术,并且保证向量间的相对相似度和语义相似度是相关的。这个技术是在无监督学习方面最成功的应用之一。传统上,自然语言处理(NLP)系统把词编码成字符串。这种方式是随意确定的,且对于获取词之间可能存在的关系并没有提供有用的信息。词向量是NLP领域的一个替代方案。它把词或短语映射成实数向量,把特征从词汇表大小的高维度空间降低到一个相对低的维度空间。 例如,让我们看看四个词:“woman”(女人)、“man”(男人)、“queen”(女王)和“king”(国王)。我们把它们都向量化,再使用简单的代数运算来发现它们之间的语义相似度。计算向量间的相似度可以采用诸如余弦相似度的方法。当我们把词“woman”的向量减去词“man”后,这个差值的余弦相似度应该和词“queen”的向量减去“king”的向量的差值

当人工智能遇上「刻板印象」

社交媒体的用词,能够影响别人对你的印象,从性别到教育程度。来自美国宾夕法尼亚大学、德国和澳大利亚的社会心理学家及计算机科学家通过推特(Twitter)的用词选择来对相关刻板印象进行了剖析。研究者使用了一种名为自然语言处理(NLP)的人工智能方法,来揭示刻板印象。 该研究于本月发表在Social Psychological and Personality Science上。 在一系列实验中,参与者被要求仅根据推特内容来对博主进行归类判断,包括性别、年龄、教育程度和政治倾向等。 研究者采用NLP技术来分析人们分类的过程。尽管刻板印象与人们的假设往往相符,但也有一些情况是违背的。 本研究第一作者Jordan Carpenter表示:“这些不准确的刻板印象往往是由于夸张引起的。举个栗子,人们会认为没上过大学的人比博士更喜欢咒骂,但如果说博士从不咒

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