包含wav2vec2的词条

by tatn.cn ca 亚马逊 on 2024-04-23

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相似词查找词的特征扩充在termweight里很有用关系挖掘序列点击数据的分析相关词挖掘用在品牌词和品牌相似词挖掘中作为系列的初始化输入特征8，模型简单，效率高，易调参。

我觉得，它的应用主要还是数据分析这一块。 Word2vec本质上是一个矩阵分解模型。 Word2evc本质它简单地指出，矩阵是每个单词和它的上下文的一组词的特征。要分解这个矩阵，只需要在隐含空间中取对应于向量的每个词。

所以，负采样策略是对模型的效果影响很大，word2vec常用的负采样策略有均匀负采样、按词频率采样等等。

word2vec将词表示成一个定长的向量，并通过上下文学习词的语义信息，使得这些向量能表达词特征、词之间关系等语义信息。

word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。

另外一种基于词相邻关系的表达方式就是word2vec(Mikolov et al. 2013)，其主题思想是通过每一个词本身来预测其相邻的词。

所以Word2vec的一些比较精细的应用，LDA是做不了的。比如：1）计算词的相似度。

那么word2vec向量到底在哪儿？其实这些词向量就是神经网络里的参数，生成词向量的过程就是一个参数更新的过程。

word2vec——ELMo：结果：上下文无关的static向量变成上下文相关的dynamic向量，比如苹果在不同语境vector不同。操作：encoder操作转移到预训练产生词向量过程实现。

one-hot可看成是1 N（N是词总数）的矩阵，与这个系数矩阵（N M， M是word2vec词向量维数）相乘之后就可以得到1 M的向量，这个向量就是这个词对应的词向量了。那么对于那个N M的矩阵，每一行就对应了每个单词的词向量。

然后得到了word2vec的词向量后，可以通过简单加权/tag加权/tf-idf加权等方式得到文档向量。这算是一种方法。当然，加权之前一般应该先干掉stop word，词聚类处理一下。

相比而言，基于共现矩阵的词向量表达方式训练速度快、充分利用了统计信息，主要用于计算词与词的相似度；而 word2vec 词向量表达方式训练速度相对较慢，并没有充分利用统计信息，但能表达出更加复杂的信息。

影响因素很多举个例子：我用544M的商品标题语料训练，需要60个小时。

整理完，大概1g语料，训练的话，CBOW算法训练了半个小时不到。训练后的模型大概是2g左右，加载起来也是比较慢，不过还能接受。

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