BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。...Google 已经公开了 TensorFlow 版本的预训练模型和代码，可以用于生成词向量，但是还有更简单的方法：直接调用封装好的库 bert-as-service 。...使用 bert-as-service 生成词向量 bert-as-service 是腾讯 AI Lab 开源的一个 BERT 服务，它让用户可以以调用服务的方式使用 BERT 模型而不需要关注 BERT...BERT 的另一个特性是可以获取一对句子的向量，句子之间使用 ||| 作为分隔，例如： bc.encode(['First do it ||| then do it right']) 获取词向量 启动服务时将参数...处理中文是否要提前分词 在计算中文向量时，可以直接输入整个句子不需要提前分词。因为 Chinese-BERT 中，语料是以字为单位处理的，因此对于中文语料来说输出的是字向量。
前言 上一篇文章，我们介绍词向量(1)--从word2vec到ELMo，关注的角度是从静态的词向量到动态的词向量（该篇属于旧闻新写，构思的时候还没出现Bert等跨时代的思想）......从2013年出现的word2vec到如今的Bert，一个显著的转变是：从仅仅预训练词向量来初始化NLP模型的第一层发展到预训练整个NLP模型，预训练关注的不再仅仅是单个词汇信息，而是还有句子级别的信息，...6736 结束 至此，NLP领域与词向量技术相关的知识算是大体讲完了，从word2vec到Bert基本上覆盖了所有的主流方法。...当然，词向量除了在NLP领域被广泛的探究之外，在其它Machine Learning领域也有许多新颖的实践，后续还会结合词向量的思想，介绍一下其在推荐领域的一些尝试。...历史文章推荐 AI极客-机器学习|逻辑回归（LR） AI极客-NLP|词向量(1)--从Word2Vec到ELMo
输入层是上下文单词的one-hot编码，词典大小为V,第一个权重矩阵W为V行N列的词向量矩阵，N是词向量的维度，如常用的300维、400维等，暂且称W为"输入词向量"，它的作用是把上下文单词的词向量表示出来...此处的隐藏层并不经过非线性激活，只是将上下文单词用W表示出来的词向量的各维线性地传到下一层；矩阵W' 是W转置后的结果，暂且称为"输出词向量"，其作用是表示要预测的中心词的词向量；现在要做的就是计算词典中所有词的...论文中采用的方法是将上下文单词的词向量与中心词的词向量做点积来表示得分，即 ? 而我们知道两个向量的做点积的结果是可以反映它们的相似度的，我认为这也是为什么将词向量用来做相似词检测效果很好的原因。...输入层是中心词的one-hot编码，经过"输入词向量"得到其词向量表示，隐藏层为中心词词向量的各维： ?...C个分布共用同一个“输出词向量”，同样地计算每个分布中所有词的得分： ? 然后最小化损失函数 ? 得到最优词向量。
本周推文目录如下： 周三：【词向量】Hsigmoid加速词向量训练 周四：【词向量】 噪声对比估计加速词向量训练 周五：【RNN语言模型】使用RNN语言模型生成文本 词向量用一个实向量表示词语，向量的每个维都表示文本的某种潜在语法或语义特征...广义的，词向量也可以应用于普通离散特征。词向量的学习通常都是一个无监督的学习过程，因此，可以充分利用海量的无标记数据以捕获特征之间的关系，也可以有效地解决特征稀疏、标签数据缺失、数据噪声等问题。...在词向量任务中，我们向大家展示如何使用Hierarchical-Sigmoid 和噪声对比估计（Noise Contrastive Estimation，NCE）来加速词向量的学习。...这种表示方式比较简洁，但是当词表很大时，容易产生维度爆炸问题；而且任意两个词的向量是正交的，向量包含的信息有限。...网络输入为词在字典中的id，然后查询词向量词表获取词向量，接着拼接4个词的词向量，然后接入一个全连接隐层，最后是Hsigmoid层。详细网络结构见图2： ? 图2.
为什么要使用BERT的嵌入？ 在本教程中，我们将使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？...从教育的角度看，仔细查看BERT的词嵌入的是一个深入学习BERT及其迁移学习模型的很好的方法，我们设置了一些实用知识和上下文，以便在后面的内容中更好地理解模型的内部细节。...len(token_embeddings[0])) Number of tokens in sequence: 22 Number of layers per token: 12 从隐藏状态中构建词向量和句向量...词向量 为了给你一些例子，让我们用最后四层的连接和求和来创建单词向量： concatenated_last_4_layers = [torch.cat((layer[-1], layer[-2], layer...根据BERT作者Jacob Devlin: 我不确定这些向量是什么，因为BERT不能生成有意义的句子向量。
一、前言 词向量、词嵌入或者称为词的分布式表示，区别于以往的独热表示，已经成为自然语言任务中的一个重要工具，对于词向量并没有直接的方法可以评价其质量，下面介绍几种间接的方法。...二、评价方法 对于词向量的评价更多还是应该考虑对实际任务的收益，脱离的实际任务很难确定A模型就一定比B好，毕竟词向量方法更多是一种工具。...1、语义相关性任务 这个任务用来评价词向量模型在两个词之间的语义相关性，如：学生与作业，中国与北京等。...上述文件代表了词语之间的语义相关性，我们利用标注文件与训练出来的词向量相似度进行比较，如：词向量之间的cos距离等，确定损失函数，便可以得到一个评价指标。...任务中最相似的词，一般使用向量间距离来进行寻找，如： queen-king+man=women 同样需要准备标记文件，根据寻找出来的词的正确率判断词向量的质量。
NLP的相关任务中，要将我们能看懂的语言交给计算机来处理，通常需要首先将语言数学化，只有这样机器才能认得出，而词向量正是将我们看懂的词进行数学化的一种方法，就是把一个词语表示成一个向量。...不能很好地刻画词语与词语间的相似性，称为“词汇鸿沟”，因为从adore和respect的词向量，编号上，我们看不出它们之间是否存在某种关系，比如为同义词，反义词等，尽管adore和respect是一对同义词...，当然训练的预料库不一样，或者方法不一样，最终得到了某个词的向量长的也不一样。...显然，这种方法获得了 adore 和 respect 两个词的词向量，这样他俩组成了一个词向量空间，而每一个向量则为该空间中的一个点，即向量的终端点，那么adore和repect这两个点的距离，我们就可以拿来分析了...利用这个特性，可以用于机器翻译领域，通过向量空间，把一种语言转变成另一种语言，举个别人的例子，将英语中的one, two, ..., five自动转化为西班牙语，怎么做呢，首先得到这5个词的词向量，如下图所示
_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip 这里分两步介绍bert的使用：第一怎么使用bert的词向量，第二如何fine-tuning做其他任务。...如何使用bert的词向量 如何用fine-tuning作文本分类 如何使用bert的词向量 传统的句向量采用词向量的方式求加权平均，无法解决一词多义对句子的影响，bert向量由于包含了上下文信息，从理论来看要比传统方法好...方法一：直接生成词向量 1.下载bert项目 下载地址：https://github.com/google-research/bert 其中extract_features.py文件为bert句向量生成文件...方法二：bert-as-service两行代码加载词向量 详细介绍文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50582974 github地址：https://github.com...D:/数据/实体链接/bert相识度匹配/chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=1 4.直接加载词向量 from bert_serving.client import
本周推文目录如下： 周三：【词向量】Hsigmoid加速词向量训练 周四：【词向量】 噪声对比估计加速词向量训练 周五：【RNN】使用RNN语言模型生成文本 词向量用一个实向量表示词语，向量的每个维都表示文本的某种潜在语法或语义特征...在词向量任务中，我们向大家展示如何使用Hierarchical-Sigmoid 和噪声对比估计（Noise Contrastive Estimation，NCE）来加速词向量的学习。...02 噪声对比估计加速词向量训练 |1. 为什么需要噪声对比估计 语言模型是许多自然语言处理任务的基础，也是获得词向量表示的一种有效方法。...词向量层：id 表示通过词向量层作用得到连续表示的词向量表示，能够更好地体现词与词之间的语义关系。训练完成之后，词语之间的语义相似度可以使用词向量之间的距离来表示，语义越相似，距离越近。...词向量拼接层：将词向量进行串联，并将词向量首尾相接形成一个长向量。这样可以方便后面全连接层的处理。 全连接隐层：将上一层获得的长向量输入到一层隐层的神经网络，输出特征向量。
假设语料库中有V个词，那么语料库中的任一词都可以表示为一个长度为V的向量，另外，每个词都有一个unique的id，one-hot将向量中词id相应位置置为1，其他位置为0来表示这个词。...，m为词向量的维度。...映射层和输出层，输入层即为某个单词A周围的n-1个单词的词向量。...这个时候R=2,相对应的，那4个单词的词向量记为v(w(t-2)),v(w(t-1)),v(w(t+1)),v(w(t+2))。从输入层到映射层比较简单，将那n-1个词向量相加即可。...Skip-gram(Continuous Skip-gram Model) Skip-gram也是word2vec模型重要概念之一，与COBW不同是，Skip-gram的输入是当前词的词向量，而输出是周围词的词向量
将词语表示为向量的技术并不是最近几年的新思想。例如向量空间模型将词表示为词典维度的高维向量。这种表示带来的问题主要包括两个方面。一方面词与词之间相互独立，无法表达词语之间的关系。...有了低维的向量后，词之间可以进行相似度计算。将词向量作为底层输入时，词向量已经被证实有助于提高很多自然语言处理任务的性能，例如命名实体识别和情感分析等。 那么怎样将词表示为低维稠密实数向量呢？...本节即将介绍的第三种词向量方法ELMo，能够学习到一个模型，该模型能够实时针对单词序列预测每个单词的词向量。因此当一个词出现在不同的上下文时，可以得到不同的词向量表示。...GloVe是一种无监督学习算法，用于获得词向量表示。对来自语料库的聚合的全局词共现统计数据进行训练，得到的词向量展示了向量空间的有趣线性子结构。...也可以将这些词向量作为再次训练的初始值，基于自己的任务微调这些词向量。如果拥有大规模语料库，也可以完成从头开始训练自己的词向量。
词向量综述 one-hot by neighbor 基于全文档的词向量 基于window的词向量 SVD Skip-Gram 结构 输入输出 学习算法 优化角度 改进 word pair sub-sampling...过时性：新的词不可以及时更新 主观性 需要人力去创造词典集合 较难计算词之间的相似度 具体地，词在计算机中是以[0,1,0,0…]的向量表示的，该词对应的index的值为1，其他为0。...基于全文档的词向量 word count matrix tf-idf matrix LSA 基于window的词向量 一般来说，基于window的词向量有以下特点： window长为5-10 对称性，不区分左边右边...SVD 上面的co-occurrence matrix词向量的维度是词汇库的维度，向量太长。可以通过SVD降维得到维度较低的词向量。...SVD的缺点如下： 计算复杂度太高 新的词或者文档来的时候还要重新计算 Skip-Gram 与其计算co-occurrence matrix，不如直接学习词向量。
最容易想到的，就是对文本进行向量化的表示。例如，根据语料库的分词结果，建立一个词典，每个词用一个向量来表示，这样就可以将文本向量化了。 最早的文本向量化方法是词袋模型，我们先来看看词袋模型。...2 词袋模型 要讲词向量，我们首先不得不说的就是词袋模型。词袋模型是把文本看成是由一袋一袋的词构成的。...index，所以词“人”可以用一个18维的向量表示表示： {1，0，0，0，····，0} 词“重要”可以用一个18维的向量表示表示： {0，0，0，0，····，1}， 那么，文本该怎么表示呢？...接下来，词向量就“粉墨登场”了。 3 词向量 相比于词袋模型，词向量是一种更为有效的表征方式。怎么理解呢？词向量其实就是用一个一定维度(例如128，256维)的向量来表示词典里的词。...5 总结 上面详细介绍了词向量的来历和作用，并介绍了一种词向量的训练方法。 在实际过程中，并不是用上述神经网络来训练词向量的因为词向量是如此的重要，NLP工作者们设计了专门的网络来训练词向量。
输入层是上下文单词的one-hot编码，词典大小为V,第一个权重矩阵W为V行N列的词向量矩阵，N是词向量的维度，如常用的300维、400维等，暂且称W为"输入词向量"，它的作用是把上下文单词的词向量表示出来...此处的隐藏层并不经过非线性激活，只是将上下文单词用W表示出来的词向量的各维线性地传到下一层；矩阵W' 是W转置后的结果，暂且称为"输出词向量"，其作用是表示要预测的中心词的词向量；现在要做的就是计算词典中所有词的...论文中采用的方法是将上下文单词的词向量与中心词的词向量做点积来表示得分，即 ? 而我们知道两个向量的做点积的结果是可以反映它们的相似度的，我认为这也是为什么将词向量用来做相似词检测效果很好的原因。...输入层是中心词的one-hot编码，经过"输入词向量"得到其词向量表示，隐藏层为中心词词向量的各维： ?...trace_c_p_k2_=a3ea1bdb753c414994abbc51519cd5f7#/info 这个专题将分成三次发布，下一次会详细介绍Glove和Fasttext,再下一次介绍Elmo,GPT以及Bert
我第一次接触 Embedding 是在 Word2Vec 时期，那时候还没有 Transformer 和 BERT 。...BERT 等模型的 Token 是单个字，一些其他模型的 Token 是多个字组成的词。...BERT 这样的预训练模型，在预训练阶段， Embedding 是随机初始化的，经过预训练之后，就可以得到词向量。比如 BERT 是在做完形填空，用周围的词预测被掩盖的词。...预训练好的词向量作为己用，可以用于下游任务。BERT 在微调时，会直接读取 Embedding 层的参数。...预训练好的词向量上可以使用 Cosine 等方式，获得距离和相似度，语义相似的词有相似的词向量表示。
目录 1、语言表示 1.1、分布假说 1.2、语言模型 2、词向量表示 2.1、词向量表示之one-hot 2.2、词带模型之 （Bag of Words） 2.3、词的分布式表示 2.3.1 基于矩阵的分布式表示...2、词向量表示 2.1、词向量表示之one-hot 1、 构建语料库 2、构建id2word的词典 3、词向量表示 例如构建的词典为： {“John”:...2.2、词带模型之 （Bag of Words） 1）文档的向量表示可以直接将各词的词向量表示加和 John likes to watch movies....将左奇异向量和右奇异向量都取后2维（之前是3维的矩阵），投影到一个平面上，可以得到（如果对左奇异向量和右奇异向量单独投影的话也就代表相似的文档和相似的词）： 在图上，每一个红色的点，都表示一个词，每一个蓝色的点...，用一个一层的神经网络把one-hot形式的稀疏词向量映射称为一个K维的稠密向量的过程。
深度学习为自然语言处理带来的最令人兴奋的突破是词向量（word embedding）技术。词向量技术是将词转化成为稠密向量，并且对于相似的词，其对应的词向量也相近。...在自然语言处理应用中，词向量作为深度学习模型的特征进行输入。因此，最终模型的效果很大程度上取决于词向量的效果。 接下来，将介绍词向量技术，并且分享我们使用词向量的一些经验。...二、如何生成词向量 本小节来简单介绍词向量的生成技术。生成词向量的方法有很多，这些方法都依照一个思想：任一词的含义可以用它的周边词来表示。...因此，在利用语料训练词向量时，进行预处理能够提高词向量的效果。 3.2词向量的歧义问题 例如，词”苹果”可以指代水果也可以指代苹果手机。...在对“苹果” 进行训练时，将会对其对应的词向量向两个方向拉伸，进而造成词向量歧义。 词向量的歧义将会对词向量的应用效果产生影响。
在自然语言处理任务中，词向量（Word Embedding）是表示自然语言里单词的一种方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量。...CBOW：通过上下文的词向量推理中心词。 Skip-gram：根据中心词推理上下文。 在CBOW中，先在句子中选定一个中心词，并把其它词作为这个中心词的上下文。...在学习过程中，使用上下文的词向量推理中心词，这样中心词的语义就被传递到上下文的词向量中，如“Spiked → pineapple”，从而达到学习语义信息的目的。...综合考虑上下文中所有词的信息去推理中心词，因此将上下文中C个词相加得一个1×N的向量，是整个上下文的一个隐含表示。...词向量的有趣应用 在使用word2vec模型的过程中，研究人员发现了一些有趣的现象。比如得到整个词表的word embedding之后，对任意词都可以基于向量乘法计算出跟这个词最接近的词。
GloVe的实现步骤 2.1 构建共现矩阵 2.2 词向量和共现矩阵的近似关系 2.3 构造损失函数 2.4 训练GloVe模型 3. GloVe与LSA、Word2Vec的比较 4....，这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性，比如相似性（similarity）、类比性（analogy）等。...共现矩阵顾名思义就是共同出现的意思，词文档的共现矩阵主要用于发现主题(topic)，用于主题模型，如LSA。...2.2 词向量和共现矩阵的近似关系 构建词向量（Word Vector）和共现矩阵（Co-ocurrence Matrix）之间的近似关系，论文的作者提出以下的公式可以近似地表达两者之间的关系： ?...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
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ ------------------------------...
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