1. 问题描述 给你若干篇文档,找出这些文档中最相似的两篇文档? 相似性,可以用距离来衡量.而在数学上,可使用余弦来计算两个向量的距离. \[cos(\vec a, \vec b)=\frac {\vec a*\vec b}{||\vec a||*||\vec b||}\] 因此,用向量来表示文档,然后就可以用余弦来计算两篇文章之间的相似度了. 2. 词袋模型 一篇文档里面有很多很多句子,每个句子又是由一个个的词组成.词袋模型,通俗地讲,就是:把一篇文档看成词袋,里面装着一个个的词. 从而,将一

使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似度计算 字符匹配层次计算句子相似度 计算两个句子相似度的算法有很多种,但是对于从未了解过这方面算法的人来说,可能最容易想到的就是使用字符串匹配相关的算法,来检查两个句子所对应的字符串的字符相似程度.比如单纯的进行子串匹配,搜索 A 串中能与 B 串匹配的最大子串作为得分,亦或者用比较常见的最长公共子序列算法来衡量两个串的相似程度,使用编辑距离算法来衡量等. 上述基于字符匹配层次的算法一定程度上都可以计算出两个句子的相似度,不过他们只是单纯的从字符

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适

一.简介: 1.概念:glove是一种无监督的Word representation方法. Count-based模型,如GloVe,本质上是对共现矩阵进行降维.首先,构建一个词汇的共现矩阵,每一行是一个word,每一列是context.共现矩阵就是计算每个word在每个context出现的频率.由于context是多种词汇的组合,其维度非常大,我们希望像network embedding一样,在context的维度上降维,学习word的低维表示.这一过程可以视为共现矩阵的重构问题,即recon

在自然语言处理和文本分析的问题中,词袋(Bag of Words, BOW)和词向量(Word Embedding)是两种最常用的模型.更准确地说,词向量只能表征单个词,如果要表示文本,需要做一些额外的处理.下面就简单聊一下两种模型的应用. 所谓BOW,就是将文本/Query看作是一系列词的集合.由于词很多,所以咱们就用袋子把它们装起来,简称词袋.至于为什么用袋子而不用筐(basket)或者桶(bucket),这咱就不知道了.举个例子: 文本1:苏宁易购/是/国内/著名/的/B2C/电商/之一

例句: Jane wants to go to Shenzhen. Bob  wants to go to Shanghai. 一.词袋模型 将所有词语装进一个袋子里,不考虑其词法和语序的问题,即每个词语都是独立的.例如上面2个例句,就可以构成一个词袋,袋子里包括Jane.wants.to.go.Shenzhen.Bob.Shanghai.假设建立一个数组(或词典)用于映射匹配 [Jane, wants, to, go, Shenzhen, Bob, Shanghai] 那么上面两个例句就可以用

基于word2vec的文档向量模型的应用 word2vec的原理以及训练过程具体细节就不介绍了,推荐两篇文档:<word2vec parameter learning explained>.和<word2vec中的数学>. 在<word2vec中的数学>中谈到了训练语言模型的一些方法:比如n-gram和神经网络.在使用神经网络训练语言模型时得到的"副产物",就是word2vec词向量.基于神经网络训练语言模型有2种方案:cbow和skip-gram,

注意:Oa其实在OK的延长线上,上图只是为了好看才把Oa和OK分开了 算法需求如图所示: 已知空间向量OA和空间向量OB 我想算出OA向OB按某角度或者某时间移动 变成空间向量Oa的算法 先说废话:我一开始尝试了:空间平面.矩阵.四元素等等方式都能算出来,但是很繁琐. 然后发现,其实向量之间的算法完全能满足需求: 1.先求出向量AB 2.然后按某时间,某角度或者某百分比 乘以AB向量得到向量:AK 3.OA+AK=OK 4.将OK的向量归一化,乘以OA的模(长度)得到Oa 注意:Oa其实在OK的

目录 第五章:久期向量模型 思维导图 久期向量的推导 久期向量 广义久期向量 一些想法 第五章:久期向量模型 思维导图 久期向量的推导 \[ V_0 = \sum_{t=t_1}^{t_n} CF_t e^{-\int_0^t f(s)ds} \] \[ V^\prime_0 = \sum_{t=t_1}^{t_n} CF_t e^{-\int_0^t f^\prime(s)ds} \] \[ \begin{aligned} \frac{V_0^{\prime} - V_0}{V_0} &= \

起因 项目中有如下代码: word2vec = KeyedVectors.load_word2vec_format('./GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) 于是我去网上想下载一个Google训练的词向量模型,于是找到了这个链接:https://s3.amazonaws.com/dl4j-distribution/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz 下载,导入,运行,报错,行云流水,报错信息如

目录 前言 1.背景知识 1.1.词向量 1.2.one-hot模型 1.3.word2vec模型 1.3.1.单个单词到单个单词的例子 1.3.2.单个单词到单个单词的推导 2.CBOW模型 3.skim-gram模型 4.Hierarchical Softmax 4.1.CBOW中的Hierarchical Softmax 4.2.CBOW中的梯度计算 5.Negative Sampling 5.1.Negative Sampling计算思路 5.2.Negative Sampling的方法

自然语言处理与深度学习: 语言模型: N-gram模型: N-Gram模型:在自然语言里有一个模型叫做n-gram,表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列.在进行自然语言分析时,使用n-gram或者寻找常用词组,可以很容易的把一句话分解成若干个文字片段 词向量: 神经网络模型: 注:初始化向量,可以先随机初始化. 传统神经神经网络只需要优化输入层与隐层,隐层与输出层之间的参数. 神经网络模型的优势:一方面可以得到词语之间近似的含义,另一方面求解出的空间符合真实逻辑规律 CBOW求解目标: 预备

词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性

函数说明: 1. from gensim.model import word2vec  构建模型 word2vec(corpus_token, size=feature_size, min_count=min_count, window=window, sample=sample) 参数说明:corpus_token已经进行切分的列表数据,数据格式是list of list , size表示的是特征向量的维度,即映射的维度, min_count表示最小的计数词,如果小于这个数的词,将不进行统计,

本文用C++实现一个简单的Vector3类的功能,暂时有的功能是: 1 + - * /算术运算 2 向量的数量积,又叫:点乘 3 向量的向量积,又叫:叉乘 4 向量单位化(normalization)   //Vecotr3.h #pragma once extern const double uZero; class Vector3 { float x, y, z; public: Vector3():x(), y(), z(){} Vector3(float x1, float y1, fl

P1209 - 拦截导弹 From admin    Normal (OI)总时限:6s    内存限制:128MB    代码长度限制:64KB 背景 Background 实中编程者联盟为了培养技术精湛的后备人才,必须从基础题开始训练. 描述 Description 某国为了防御敌国的导弹袭击,研发出一种导弹拦截系统.但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度.某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭.由于该系统还在试验阶段,所以只有

目录 题意 输入格式 输出格式 思路 代码 题意 给定一个长度为n的序列A[],你需要确定一个长度为n的排列P[],定义当前排列的值为: \[\sum_{i=1}^{n}{A[i]P[i]}\] 现在给定一个整数k,需要你求出,在所有可能的排列中(显然有n!种),最小的k个"排列的值"是多少?依次输出.排列不同,值相同的,算不同的方案. 1<=n<=100000 输入格式 第一行为两个整数n,k,含义如题意所示.接下来n行为n个整数,代表A[]数组. 输出格式 输出k个整数

WiredTiger是一种高性能的开源存储引擎,现已在MongoDB中作为内模式应用.WiredTiger支持行存储.列存储两种存储模式,采用LSM Tree方式进行索引记录 WiredTiger支持事务的ACID特性(原子性.一致性.隔离性.持久性).对数据的存储方式可采用简易的key/value形式进行存储,也可以使用包含索引映射的数据模式层的方式进行存储. WiredTiger存储引擎可应用于现代多核CPU架构之上.采用多种实现方式,如风险指针(hazard pointers).无锁算法(

转自:http://www.2cto.com/kf/201311/260139.html ector2,3,4类在DirectX中都有现成的可以调用,不过要实现其中的功能其实也不难,也都是一些简单的数学知识罢了. 本文用C++实现一个简单的Vector3类的功能,暂时有的功能是: 1 + - * /算术运算 2 向量的数量积,又叫:点乘 3 向量的向量积,又叫:叉乘 4 向量单位化(normalization)   [cpp]  //Vecotr3.h   #pragma once      e

Brief Description 给你N个互不相同的字符串,记\(S_i\)为第i个字符串,现在要求你指定N个串的出现顺序,我们用\(V_i\)表示第i个字符串是第几个出现的,则V为1到N的一个排列.我们希望你指定的出现顺序可以使总代价最小 一个出现顺序的代价的计算方法如下依次考虑第i个串\(S_i\)对代价的贡献: 假如存在一个串\(S_j\), \(S_j\)为\(S_i\)的后缀: 假如存在一个串\(S_j\), \(S_j\)为\(S_i\)的后缀,且\(V_j>V_i\)则第i个串对