word2vec的負取樣演算法
請檢視如上連線,有相關圖片
負取樣演算法
任何取樣演算法都應該保證頻次越高的樣本越容易被取樣出來。基本的思路是對於長度為1的線段,根據詞語的詞頻將其公平地分配給每個詞語:
counter就是w的詞頻。
於是我們將該線段公平地分配了:
接下來我們只要生成一個0-1之間的隨機數,看看落到哪個區間,就能取樣到該區間對應的單詞了,很公平。
但怎麼根據小數找區間呢?速度慢可不行。
word2vec用的是一種查表的方式,將上述線段標上M個“刻度”,刻度之間的間隔是相等的,即1/M:
接著我們就不生成0-1之間的隨機數了,我們生成0-M之間的整數,去這個刻度尺上一查就能抽中一個單詞了。
在word2vec中,該“刻度尺”對應著table陣列。具體實現時,對詞頻取了0.75次冪:
這個冪實際上是一種“平滑”策略,能夠讓低頻詞多一些出場機會,高頻詞貢獻一些出場機會,劫富濟貧。
相關推薦
word2vec的負取樣演算法
請檢視如上連線,有相關圖片 負取樣演算法 任何取樣演算法都應該保證頻次越高的樣本越容易被取樣出來。基本的思路是對於長度為1的線段,根據詞語的詞頻將其公平地分配給每個詞語: counter就是w的詞頻。 於是我們將該線段公平地分配了: 接下來我們只要生成一
【轉載】負取樣演算法
任何取樣演算法都應該保證頻次越高的樣本越容易被取樣出來。基本的思路是對於長度為1的線段,根據詞語的詞頻將其公平地分配給每個詞語: counter就是w的詞頻。 於是我們將該線段公平地分配了: 接下來我們只要生成一個0-1之間的隨機數,看看落到哪個區間,就能取樣到該區間對應的單詞了,很公平。 但
word2vec 負取樣思路
詞典中的每個詞在語料庫中出現的頻次有高有低,理論上來說,對於那些高頻詞,被選為負樣本的概率較大,對於那些低頻詞,被選為負樣本的概率較小。 基於這個基本事實,可以通過帶權取樣方法來實現,假設每個詞的詞頻
word_embedding的負取樣演算法,Negative Sampling 模型
Negative Sampling 模型的CBOW和Skip-gram的原理。它相對於Hierarchical softmax 模型來說,不再採用huffman樹,這樣可以大幅提高效能。 一、Negative Sampling 在負取樣中,對
深度學習語言模型(3)-word2vec負取樣(Negative Sampling) 模型(keras版本)
目錄: 深度學習語言模型(1)-word2vec的發展歷程 深度學習語言模型(2)-詞向量,神經概率網路模型(keras版本) 深度學習語言模型(3)-word2vec負取樣(Negative Sampling) 模型(keras版本) 程式碼參考了:https://spaces.a
Word2vec負采樣
比較 最大值 概率 repr 詞向量 [1] 直接 wid 證明 下文中的模型都是以Skip-gram模型為主。 1、論文發展 word2vec中的負采樣(NEG)最初由 Mikolov在論文《Distributed Representations of Words a
蓄水池取樣演算法
目錄 問題描述分析 演算法過程 證明過程 證法1: 證法2: 程式碼示例 問題描述分析 取樣問題經常會被遇到,比如: 從 100000 份調查報告中抽取 1000 份進行統計。 從一本很厚的電話簿中抽取 1000 人進行姓氏統計。
【番外】負取樣原理
本來不想先寫這篇的,有個任務要用到,就花了一天時間弄清楚,然後總覺得要寫點什麼,就寫了。 NCE(噪聲對比估計) 負取樣可以看成 NCE 的特化,所以有必要先講一下 NCE。 在 Softmax 迴歸中,樣本屬於某個分類的概率是:
文字主題模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs取樣演算法
本文是LDA主題模型的第二篇,讀這一篇之前建議先讀文字主題模型之LDA(一) LDA基礎,同時由於使用了基於MCMC的Gibbs取樣演算法,如果你對MCMC和Gibbs取樣不熟悉,建議閱讀之前寫的MCMC系列MCMC(四)Gibbs取樣。 1. Gibbs取樣演算法求解LDA的思
機器學習 —— 類不平衡問題與SMOTE過取樣演算法
轉自:https://www.cnblogs.com/Determined22/p/5772538.html 在前段時間做本科畢業設計的時候,遇到了各個類別的樣本量分佈不均的問題——某些類別的樣本數量極多,而有些類別的樣本數量極少,也就是所謂的類不平衡(class-imbala
Word2vec加TextRank演算法生成文章摘要
依賴包:https://download.csdn.net/download/dreamzuora/10853874 程式碼: String document = "演算法可大致分為基本演算法、資料結構的演算法、數論演算法、計算幾何的演算法、圖的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演
基於負取樣的skip-garm的語言模型實現-R
基本思路: 已知詞w,在文章中統計其上下文u1,u2。。。在負樣本集中選取負樣本u3、u4。。。 詞w的詞向量與其對應的每個樣本向量乘積,利用sigmod函式求得概率估計值。與標記值target的殘差求梯度下降,優化輸入詞向量、權值向量、偏置向量。 問題: 初始化輸入詞向量
[DeeplearningAI筆記]序列模型2.7負取樣Negative sampling
5.2自然語言處理 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 2.7 負取樣 Negative sampling Mikolov T, Sutskever I, Chen
ctr預估的負取樣比率修正公式
p=c1p′−1+cp=c1p′−1+c c∼(0,1]c∼(0,1]: 負樣本取樣比例。如果正負樣本都取樣,取樣比分別為c1,c2c1,c2, 則 c=c2/c1c=c2/c1 p′p′:使用有采
帶有負權值的單源最短路徑-bellman-ford演算法
https://baike.baidu.com/item/Bellman-Ford%E7%AE%97%E6%B3%95/1089090?fr=aladdin&fromid=6039406&fromtitle=bellman-ford 參考百科的c++實現版本 import java.
NLP 相關演算法 Word2Vec embedding
在做NLP處理時,作為輸入的文字或語料不應以原始文字形式輸入,需要進行一定的數字化處理以方便機器進行計算(樹類演算法可以不進行處理)。Word2Vec本質上就是將原始文字進行數字化處理的一種方式。 最為簡單的文字數字化處理方式是one-hot方法,也就是建立一個長度等於字典長度的全零向量,向
Spark Word2Vec演算法程式碼實現
1 import com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer 2 import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text} 3 import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
machine learning Knn演算法 最鄰近規則取樣(三)自己實現演算法
import csv import random import math import operator #匯入資料集,split將資料分為兩部分,訓練集和測試集 def loadDataset(filename,split,trainingSet=[],testSet=[]):
K-Means演算法、非負矩陣分解(NMF)與影象壓縮(Python)
K-Means演算法是最基礎的聚類演算法、也是最常用的機器學習演算法之一。 本教程中,我們利用K-Means對影象中的畫素點進行聚類,然後用每個畫素所在的簇的中心點來代替每個畫素的真實值,從而達到影象壓縮的目的。 非負矩陣分解(Non-negative Matrix Fac
SPFA 最短路演算法 及求負環(POJ3259)
什麼是 SPFA Bellman-ford的佇列優化,即SPFA 本質思想:每次從佇列中取出一個點,利用這個點出發的所有邊更新所有的終點距離,若更新成功,且被更新的點不在佇列裡,就把它放入佇列。 實現:佇列初始只放第一個點,也是用一個dis陣列,然後跑個不停。