磨刀老中医
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NLP 学习笔记

NLP 学习笔记

NLP入门：
自然语言处理入门——范永勇

Word2vec初探

构建 共现矩阵

词嵌入工具GloVe：
先贴一个GloVe项目链接
宏观理解GloVe就是在考虑上下文的角度，构建词于词之间的关系

类似于统计词A出现的情况下词B出现的次数，并且不是根据概率，而是根据概率比，来判断两个词之间的关联程度

非监督的方法，目标是构建共现矩阵

GloVe详解

Glove与LSA、word2vec的比较
LSA（Latent Semantic Analysis）是一种比较早的count-based的词向量表征工具，它也是基于co-occurance matrix的，只不过采用了基于奇异值分解（SVD）的矩阵分解技术对大矩阵进行降维，而我们知道SVD的复杂度是很高的，所以它的计算代价比较大。还有一点是它对所有单词的统计权重都是一致的。而这些缺点在GloVe中被一一克服了。而word2vec最大的缺点则是没有充分利用所有的语料，所以GloVe其实是把两者的优点结合了起来。从这篇论文给出的实验结果来看，GloVe的性能是远超LSA和word2vec的，但网上也有人说GloVe和word2vec实际表现其实差不多。

同时参考这几篇看
论文分享–>GloVe: Global Vectors for Word Representation

训练GloVe中文词向量

A GloVe implementation in Python

理解GloVe模型（+总结）

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