word2vec

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 传统的数据开放共享方式，很多是将原始数据以明文的方式直接输出，这样在数据安全和隐私保护方面存在显著风险，不符合日益完善的法律法规要求，也越来越不能满足当今数据体量、规模日益庞大而复杂的应用需求。另外，也存在加工为标签类的数据再进行输出的方式，但通常存在信息漏损，使用这类数据进行建模，效果大打折扣。 经过实践，TalkingData 借助机器学习技术探索出一套新的方案，通过对原始数据进行分布式的隐含表征提取计算（一种数据变换方式），再将变换后的数据用于开放共享，既可以满足数据输出的安全性要求，又提升了大数据输出的处理速度。该数据输出方式主要基于机器学习的分布式 embedding 算法（嵌入算法）。Embedding 算法是一系列算法的统称，该类算法能够对原始数据进行变换，并挖掘其中的潜在关联。Embedding 算法处理后的数据由于信息漏损较少，相对标签数据有更好的建模效果，被广泛用于推荐系统、自然语言处理等领域。 TalkingData 将该类算法应用到数据安全输出领域，使得原始数据在经过变换后，能够以不具备可识别性的方式输出，而数据获取方无法从中提取到与个人身份相关的敏感信息，也就实现了对隐私数据的匿名化保护。 基于保护用户隐私

Word2Vec简明教程 1. 特征向量 2. 词向量 2.1 例1：King- Man + Woman = Queen 2.2 例2：跨语言同义词共现 3. NNLM 4. Word2Vec 4.1 SkipGram （1）基本概念 （2）数据模型 4.2 CBoW 4.3 Negative Sampling 4.4 Hierarchical Softmax 5. 使用gensim 1. 特征向量 近年来，研究者通过词汇学方法，发现约有五种特质可以涵盖人格描述的所有方面，提出了人格的 大五模式（Big Five） ，俗称人格的海洋（OCEAN），包括以下五个维度： 开放性（Openness）：具有想象、审美、情感丰富、求异、创造、智能等特质。 责任心（Conscientiousness）：显示胜任、公正、条理、尽职、成就、自律、谨慎、克制等特点。 外倾性（Extroversion）：表现出热情、社交、果断、活跃、冒险、乐观等特质。 宜人性（Agreeableness）：具有信任、利他、直率、依从、谦虚、移情等特质。 神经质性（Neuroticism）：难以平衡焦虑、敌对、压抑、自我意识、冲动、脆弱等情绪的特质，即不具有保持情绪稳定的能力。 通过NEO-PI-R测试可以得出每个维度的打分（1-100），然后将其缩放到 [ − 1 , 1 ] [-1,1] [ − 1 , 1 ]

机器学习使我们能够训练一个可以将数据转换为标签的模型，从而把 相似的 数据映射到 相似 或相同的标签。 例如，我们正在为电子邮件构建一个垃圾邮件过滤器。我们有很多电子邮件，其中一些标记为垃圾邮件，另一些标记为正常邮件(INBOX)。我们可以构建一个模型，该模型学习识别垃圾邮件。被标记为垃圾邮件的邮件在某种程度上类似于已经标记为垃圾邮件的邮件。 相似性 的概念对于机器学习至关重要。在现实世界中，相似性的概念与某个主题相关，它取决于我们的 知识 。 另一方面，数学模型定义了相似性的概念。通常，我们将数据表示为多维向量，并测量向量之间的距离。 https://www.quora.com/Why-do-we-use-cosine-similarity-on-Word2Vec-instead-of-Euclidean-distance 特征工程是将我们对现实世界中的某个对象的知识转换为数字表示的过程。我们认为相似的对象转化为数字后的向量也会很靠近。 例如，我们正在估算房价。我们的经验告诉我们，房屋是由卧室的数量，浴室的数量，房龄，房屋面积，位置等来定义的。位于同一社区，具有相同大小和房龄的房屋的价格应该大致相同。我们将对房屋市场的了解转化为表征房屋的数字，并用它来估算房屋的价格。 不幸的是，如上所述，手动特征工程在将我们的知识转换为描述性特征的能力方面存在局限性。 有时

1 大纲概述 　　文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： 　　 word2vec预训练词向量 　　 textCNN 模型 　　 charCNN 模型 　　 Bi-LSTM 模型 　　 Bi-LSTM + Attention 模型 　　 RCNN 模型 　　 Adversarial LSTM 模型 　　 Transformer 模型 　　 ELMo 预训练模型 　　 BERT 预训练模型 　　 jupyter notebook代码均在 textClassifier 仓库中，python代码在 NLP-Project 中的text_classfier中。 2 数据集 　　数据集为IMDB 电影影评，总共有三个数据文件，在/data/rawData目录下，包括unlabeledTrainData.tsv，labeledTrainData.tsv，testData.tsv。在进行文本分类时需要有标签的数据（labeledTrainData），数据预处理如 文本分类实战（一）—— word2vec预训练词向量 中一样，预处理后的文件为/data/preprocess/labeledTrain.csv。 3 textCNN 模型结构 　　 textCNN 可以看作是n

参考文章： 推荐系统——用户画像 1. 用户画像 1.1 用户画像定义 用户画像：也叫用户信息标签化、客户标签；根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。从电商的角度看，根据你在电商网站上所填的信息和你的行为，可以用一些标签把你描绘出来，描述你的标签就是用户画像。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。 用户画像不是推荐系统的目的，而是在构建推荐系统的过程中产生的一个关键环节的副产品，包括但不仅限于用户的注册资料、标签，各种深度学习得到的 embedding 向量。 用户画像是对现实世界中用户的数学建模，主要包括两方面： 描述用户，即用户在业务信息维度中的信息投射 通过分析挖掘用户尽可能多的数据信息，对用户信息数据进行抽象，提炼，转化。 用户画像关键元素： 维度、量化 按照对用户向量化的手段来分，用户画像构建方法分成三类： 第一类就是原始数据。直接使用原始数据作为用户画像的内容，如注册资料，行为轨迹等信息，除了数据清洗等工作，数据本身并没有做任何抽象和归纳。这种方法实现简单，但通常对于用户冷启动等场景非常有用。 第二类就是统计分析。方法就是通过大量数据进行统计分析，这是最常见的用户画像数据，常见的兴趣标签，就是这一类。 第三类就是机器学习。通过机器学习，可以得出人类无法直观理解的稠密向量

这一篇将会举两个例子说明怎么应用递归模型，包括文本情感分类和预测股价走势。与前几篇不同，这一篇使用的数据是现实存在的数据，我们将可以看到更高级的模型和手法🤠。 例子① - 文本感情分类 文本感情分类是一个典型的例子，简单的来说就是给出一段话，判断这段话是正面还是负面的，例如淘宝或者京东上对商品的评价，豆瓣上对电影的评价，更高级的情感分类还能对文本中的感情进行细分。因为涉及到自然语言，文本感情分类也属于自然语言处理 (NLP, Nature Langure Processing)，我们接下来将会使用 ami66 在 github 上 公开的数据 ，来实现根据商品评论内容识别是正面评论还是负面评论。 在处理文本之前我们需要对文本进行切分，切分方法可以分为按字切分和按单词切分，按单词切分的精度更高但要求使用分词类库。处理中文时我们可以使用开源的 jieba 类库来按单词切分，执行 pip3 install jieba --user 即可安装，使用例子如下： # 按字切分 >>> words = [c for c in "我来到北京清华大学"] >>> words ['我', '来', '到', '北', '京', '清', '华', '大', '学'] # 按单词切分 >>> import jieba >>> words = list(jieba.cut("我来到北京清华大学")) >>

1、初始TextCNN CNN可参考之前的文章： https://www. zhihu.com/people/xianya ng94 最近在做寿命预测问题的研究中，拿到的数据为一维的数据，传统的数据预处理方法主要有PCA、LDA、LLE等，考虑到应用CNN进行特征的提取，从而提高预测的精度。但之前了解到的CNN多应用于图像处理，其输入数据为二维或者多维的数据，因此进一步了解学习应用于文本分类的TextCNN。下一篇文章会通过期刊论文来介绍几篇CNN的具体应用实例，主要介绍模型的网络结构。 TextCNN模型是Yoon Kim在2014年 《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》中提出的，利用卷积神经网络（CNN）来对处理文本分类问题（NLP）。该算法利用多个不同大小的kernel来提取句子中的关键信息，从而能更加高效的提取重要特征，实现较好的分类效果。 2、TextCNN结构 该模型的结构如下图：（下图引用于原文） TextCNN的详细过程见下：（以一句话为例） （1）输入：自然语言输入为一句话，例如【wait for the video and don't rent it】。 （2）数据预处理：首先将一句话拆分为多个词，例如将该句话分为9个词语，分别为【wait, for, the, video,

Skip-gram模型 最大化似然函数： 损失函数在最大似然函数上取log，同时取反： 给定中心词的周边词的概率函数使用softmax定义： 负例采样 假设中心词生成背景词是由多个独立事件联合组成来近似： 中心词和背景词同时出现在窗口中； 中心词和第1个噪声词不同时出现在窗口中； 中心词和第2个噪声词不同时出现在窗口中； ... 中心词和第K个噪声词不同时出现在窗口中； 们假设中心词和其周边词 同时出现在窗口时的事件定义为D=1 ，并使用sigmoid函数进行定义， 中心词和不在同一窗口的背景词出现的事件定义为D=0 : 中心词和周边词同时出现在窗口的概率P(D=1)的sigmoid函数定义如下： 联合概率函数 损失函数定义如： 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4228078/blog/4411039

词向量 one hot 编码 在自然语言处理中，为了将自然语言转化为计算机所能识别的语言，就要对它重新编码，起初使用one hot编码。 一共能产生14901维。 问题：占用太大空间，词和词之间的相识度无法体现。也就是所说的稀疏化。 one hot代码如下： from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # lables = ['ni','号','ni','meimei'] lables = [0,1,0,4] lables = np.array(lables).reshape(len(lables),-1) enc = OneHotEncoder() enc.fit(lables) target = enc.transform(lables).toarray() print(target) 词向量编码思想 我们需要将上面的one hot 编码转化为如图所示的编码： 主要有两种假说，今天我们只谈当今的主流思想： Distributed models Word2Vec Word2vec 是代码项目的名字，只是计算词嵌入（word embedding）的一个工具，是CBOW和Skip-Gram这两个模型的合体，目前这套工具完全开源。 CBOW是利用词的上下文预测当前的单词；而Skip-Gram则是利用当前词来预测上下文。

大家好，我是贪心学院的小编。自从今年二月份举办的火爆的BERT、XLNet专题课以来，已经三个月没有跟大家见面了。这一次我们又给大家带来了重磅级的系列公开课， 由贪心学院和京东智联云联合打造，共四次公开课、为期两周时间， 感兴趣的朋友们可以 扫码加入。 ???? N L P公开课直播活动 ???? 这次的系列课程我们又选择了近几年NLP领域最火的话题， 包括GNN, GCN, Word2Vec, ELMo, GPT, BERT, 对话系统，个性化文本生成，知识图谱等内容。 作为一名NLP工程师，这些内容逐步在成为必修课。 在本次专题活动，我们会通俗易懂地讲解每一个核心知识点，让大家知道背后的原理，这也是贪心学院一贯的讲授风格。 本次的专题活动，我们有幸邀请到了 多位国内外NLP领域的专家， 均在各自领域中 发表过数篇顶会文章， 也有幸邀请到了京东相关领域的专家。我们希望通过本次活动，给大家带来一些认知上的提升，充实自我！ 下 面 是 关 于 本 次 专 题 课 程 的 详 细 介 绍 以 及 安 排 ， 你 可 以 通 过 扫 描 下 方 的 二 维 码 来 进 行 报 名 。 未 报 名 专 题直播活动 的 同 学 请 扫 描 下 方 二 维 码 ???? ???? ???? ???? 前 方 高 能 ???? 史 上 最 干 干 货 ！ 来 咯 ！ 本 次 直 播 分4 大 主