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PPMI
采用推理的方法认知单词、CBOW模型
基于计数的方法使用整个语料库的统计数据(共现矩阵、
PPMI
),通过一次处理(SVD)获得单词的分布式表示。
算法技术博客
·
2023-04-19 18:31
学习笔记
nlp
CBOW
使用
PPMI
改进共现矩阵
使用
PPMI
改进共现矩阵共现矩阵的元素表示两个单词同时出现的次数,这里的次数并不具备好的性质,举个例子,有短语叫thecar,因为the是个常用词,如果以两个单词同时出现的次数为衡量相关性的标准,与drive
算法技术博客
·
2023-04-19 18:30
学习笔记
nlp
PPMI
《自然语言处理综论(Speech and Language Processing)》第六章笔记
每个向量中的值是共现频率的函数,可通过TF-IDF或
PPMI
等方式加权。密集向量模型中常见算法为word2vec和GloVe等,前者通过skip-gram方法训练
Hannah2425
·
2023-01-03 13:20
笔记
人工智能
深度学习
【学习笔记】VoxelMorph 进行的实验与总结
实验设置:1.数据集:使用八个公开数据集的T1加权值MRI图像(OASIS,ABIDE,ADHD200,MCIC,
PPMI
,HABS,HarvardGSP,FreeSurferBuckner40),所有图像被重采样为
喝鸡汤
·
2022-11-25 09:10
计算机视觉
人工智能
02、PMI点互信息 &
PPMI
(Positive PMI)
在词的向量化表示中,简单的One-Hot会遇到数据稀疏和无法计算词之间距离的问题;分布式频次表示会遇到高频词误导计算结果的问题。基于点互信息的词向量表示方式恰好可以解决上述问题。PMI点互信息1.概念和公式点互信息(PointwiseMutualInformation,PMI)是信息轮中用来衡量两个事物之间的相关性的一个指标。例如对于词A和词B的点互信息为:其中,表示词A和词B共同出现的频率,表示
祥祥2020
·
2022-11-24 01:18
自然语言处理
#
01
文本表示
机器学习
数据挖掘
自然语言处理
点互信息(PMI)和正点互信息(
PPMI
)
PMI的定义PMI(PointwiseMutualInformation)点互信息:这一指标用来衡量两个事物之间的相关性。如下:在概率论中,如果x和y无关,p(x,y)=p(x)p(y);如果x和y越相关,p(x,y)和p(x)p(y)的比就越大。从后两个条件概率可能更好解释,在y出现的条件下x出现的概率除以单看x出现的概率,这个值越大表示x和y越相关。log来自于信息论的理论,而且log1=0,
Sunny.T
·
2022-11-22 01:12
算法
算法
Deep Neural Networks for Learning Graph Representations——paper 笔记
展示两种word向量表示方法:1,负采样的skip-gram和基于
PPMI
矩阵的矩阵分解。矩阵分解,利用词和词的共现矩阵来产生词向量表示,主要缺点是一些没有语义价值的如
wang2008start
·
2022-07-06 07:26
深度学习
自然语言处理
NRL
中文词向量的训练
除了密集的单词向量(用SGNS训练)之外,我们还提供稀疏向量(用
PPMI
训练)。它们与liblinear的格式相同,其中“:
Jasminexjf
·
2020-08-25 11:37
文本分类
词向量源码解析:(5.8)ngram2vec源码解析之counts2
ppmi
等
我们下面要把共现矩阵加权,得到
PPMI
矩阵。counts2
ppmi
这个名字起得不是特别准确,这个文件实际上生成的是PMI矩阵。可能是为了统一,这个工具包把所有应该叫PMI的地方都变成了
PPMI
。
Sailing_ZhaoZhe
·
2020-06-27 02:12
词向量
Distributional Vector VS. Distributed Vector
思想使用相同的语料库Distributionalmodels(BOW,LSI,LDA)共现在同一文本区域中词(如同一语句)相关,在语料中的共现语句越多,越相关使用共现语句个数构建词与词(上下文)的PMI/
PPMI
一只鸟的天空
·
2016-08-15 12:15
自然语言处理
embedding
distribute
词向量
网络节点向量
数据挖掘与机器学习
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