word2vec的成本函数
Word2Vec是一种用于将词语表示为向量的自然语言处理技术。它基于神经网络模型，通过学习大规模文本语料库中的上下文关系来生成词向量。Word2Vec的成本函数是用来衡量模型预测词语上下文的准确性的函数。
成本函数通常使用负对数似然函数（negative log-likelihood）来定义，目标是最小化模型预测上下文的错误率。具体而言，成本函数通过计算目标词语的上下文词语的概率来衡量模型的预测准确性。该概率可以使用softmax函数进行归一化计算。
Word2Vec的成本函数可以分为两种模型：Skip-gram和CBOW（Continuous Bag of Words）。Skip-gram模型通过给定目标词语来预测上下文词语，而CBOW模型则相反，通过给定上下文词语来预测目标词语。
Word2Vec的优势在于它能够将词语表示为连续的向量空间，使得词语之间的语义关系能够以向量的形式进行计算和表示。这种表示方式在自然语言处理任务中具有广泛的应用，如词义相似度计算、文本分类、命名实体识别等。
腾讯云提供了一系列与自然语言处理相关的产品和服务，其中包括腾讯云AI Lab开发者平台、腾讯云智能语音、腾讯云智能机器翻译等。这些产品和服务可以帮助开发者在云计算环境中进行自然语言处理任务的开发和部署。
更多关于Word2Vec的详细信息和腾讯云相关产品介绍，请参考以下链接：
相关·内容
1回答
传统上，RNNs似乎使用logits来预测序列中的下一个时间步骤。在我的例子中，我需要RNN输出一个word2vec (50深度)向量预测。这意味着成本函数已经建立在两个向量之上：Y是序列中下一个单词的实际向量，Y_hat是网络预测。我尝试过使用cosine distance成本函数，但网络似乎没有学习(我让它在AWS P3上运行了另外10个小时，成本总是在0.7左右)
这样的模式有可能吗？如果是的话，应该使用什么<
浏览 1提问于2018-02-17得票数 10
1回答
我目前正在使用word2vec的预训练进行文本分类。但在提供给Convolution neural network之前，我必须编写成本函数。embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(W, data)word2vec的代码是。当我输入凸函数时：
filter_shape = [filter_size, embed
浏览 0提问于2016-07-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我想要创建一个NLP自动编码器，它碰巧只生成符合诗意韵律的文本，例如，'iambic五音步‘。也就是说，输出应该是10个音节长的一系列从句，并以“duh-DUH DUH”的动词重音大声朗读。莎士比亚和他的同时代人在他们的许多诗歌中都采用了这种形式。
我能想到的唯一方法就是收集这种格式的文本行，然后在这些文件上训练一个自动编码器。由于网络在训练时只发出五步音符，所以在预测时也要发出五步音。如果有一个足够大的语料库，这看起来应该是可行的<
浏览 0提问于2019-02-03得票数 2
2回答
图像嵌入.负采样和不平衡类问题
、、、、
我正在使用Word2Vec中的负采样方法来训练一些图像嵌入。根据我所读到的，对于每一个正面的例子，我们都在创造一些负面的例子。
问:为什么我们在这里使用不平衡的数据集？想必我们会得到一个正常的问题，在这个问题中，算法最终会预测负标签，从而最小化成本函数？我知道目标并不是将它作为一个预测模型，而是提取嵌入，但是在这里拥有一个不平衡的类有什么好处呢？
浏览 0提问于2018-04-12得票数 2
我收到了这个错误信息：
model=gensim.models.word2vec(tok_corpus，min_count=2，size =32)
import osimport nltk#import corpora, models,similaritiesdf=pd.read_csv('wn-data-eng.tab');
corpus=df.va
浏览 2提问于2017-05-06得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在尝试用负采样在python中实现跳格word2vec。根据我的理解，我应该将的论文中的方程(4)最大化。然后，我将计算单词和上下文单词的每个组合的成本函数，并将它们加起来并打印出整个语料库的总总和。我已经
浏览 0提问于2018-04-10得票数 4
在Python (H2O版本3.20.0.9)中，哪个函数等同于R中的h2o.transform？
浏览 0提问于2019-07-22得票数 0
我使用的是word2vec函数，它位于Spark的mllib库中。我想打印作为输出到"getVectors“函数的单词向量，我的代码如下所示：import{Word2Vec, Word2VecModel}
def main(args: Array[String]) {
浏览 5提问于2016-07-06得票数 1
回答已采纳
我现在正在试验肽序列和自然语言处理，并试图使用word2vec嵌入肽序列。这些肽是以长字符串格式出现的(例如：'KCNTATCATQRLANFLVRSSNNLGPVLPPTNVGSNTY')，所以我将这些肽序列拆分成三文法。但是当我尝试嵌入它们时，我一直收到这样的错误：TypeError: unhashable type:'list.' 我不确定如何修复这个错误，因为我不太明白为什么会出现这个错误。我的代码是链接的here，下面是完整的错误输出：
浏览 43提问于2021-11-03得票数 0
回答已采纳
对于具有负抽样的word2vec，根据word2vec，单个单词的成本函数如下：
u_{w_{I}} =输入->输出字的隐藏字向量
v_{w_{k}}^{&#
浏览 0提问于2015-04-26得票数 3
回答已采纳
为什么word2vec优于其他神经网络方法？可以解释一下吗？我想知道它是否因为word2vec模型不包含隐藏层(激活函数，如sigmoid等)而遭受任何缺点？
浏览 18提问于2017-03-04得票数 0
2回答
我收到一个错误，阻止我在语料库上使用Julia中的word2vec函数。Install.pkg("Word2Vec") 代码： using Word2VecStacktrace:
[1] word2vec(::S
浏览 17提问于2020-11-28得票数 2
回答已采纳
现在我使用预先学习的模型，但它被保存在类中。有没有类的模拟方法？或者如何从gensim.models.KeyedVectors`获取gensim.models.Word2Vec实例？
浏览 3提问于2019-03-25得票数 0
1回答
我正在使用R中的软件包"word2vec“模型，遇到了一个巨大的问题。我想弄清楚哪个词是与“不确定性”和“经济”最接近的同义词，就像阿兹凯塔-伽瓦尔顿(2020)的论文：“欧元区的经济政策不确定性:一种无监督的机器学习方法”.So I使用word2vec包的word2vec函数创建了我自己的word2vec模型。用函数预测(对象，.)我
浏览 3提问于2021-04-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试理解word2vec(word embedding)体系结构，而且我对它几乎没有疑问：
第三，为什么word2vec不使用激活函数？(与神经网络语言模型(NNLM)相比)。
浏览 5提问于2017-02-28得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试调整训练过的Google新闻word2vec模型以适应我的特定领域。对于我所看到的领域，某些词是众所周知的彼此相似的，所以在一个理想的世界中，这些词的Word2Vec表示应该代表这一点。我知道我可以在一个特定领域数据的语料库上训练预先训练的模型来更新向量。
但是，如果我确实知道某些词非常相似，并且应该在一起，那么有什么方法可以将这个约束合并到word2vec模型中呢？从数学上讲，我想在<e
浏览 3提问于2016-12-11得票数 5
回答已采纳
我正在做我的最后一个学位项目。我需要创建一个扩展版本的word2vec算法，更改原始论文的默认目标函数。此操作已经完成(请检查此)。在这篇论文中，他们只说了新的目标函数，但没有说明他们是如何运行模型的。现在，我也需要用另一个函数来扩展这个模型，但是我不确定我自己是否需要用新函数来实现word2vec，或者在Gensim word2vec实现中有一种替代它的方法。
浏览 13提问于2022-02-19得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在定义一个函数，它接受一个单词列表，并返回列表中彼此之间具有非零余弦相似度(以及相似度值)的单词的相关信息。
有人能帮我解决这个问题吗。我在想，如果我能得到一个预先计算的word2vec矢量文件，那将是非常有帮助的，但互联网上没有。
浏览 2提问于2015-04-07得票数 6
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播活动推荐
腾讯云开发者
