2023年05月 ## 本章目录 01 词汇表征和文本数据处理 02 词嵌入 03 Word2Vec 04 GloVe 05 GPT ### 1. 词汇表征 01 词汇表征和文本数据处理 02 词嵌入 03 Word2Vec 04 GloVe 05 GPT ### 1. 词汇表征和文本数据处理 ## Word representation $$ V=[a b6a575aae04af2687d2aafb8b9809c/p7_1.jpg) ### 2. 词嵌入 01 词汇表征和文本数据处理 02 词嵌入 03 Word2Vec 04 GloVe 05 GPT ### 2. 词嵌入 “Sally Johnson is an orange farmer.” “Robert Lin is an apple farmer.” Named ae04af2687d2aafb8b9809c/p13_1.jpg) ### 3 \.Word2Vec 01 词汇表征和文本数据处理 02 词嵌入 03 Word2Vec 04 GloVe 05 GPT ### 3 \.Word2Vec ## 语言模型的训练机制就是这样 1. 我们获得了大量文本数据（例如，所有维基百科文章）。然后 2. 我们有一个窗口（比如说三个单词），我们会对所有文本进行滑动。

... 667 14.4.3 应用词嵌入 ..... 670 14.5 全局向量的词嵌入 (GloVe) ..... 671 14.5.1 带全局语料统计的跳元模型 ..... 671 14.5.2 GloVe模型 ..... 672 14.5.3 从条件概率比值理解GloVe模型 ..... 672 14.6 子词嵌入 ..... 674 14.6.1 fastText模型 预测文本的隐藏部分。通过这种方式，模型可以通过有监督地从海量文本数据中学习，而不需要昂贵的标签标注！ 本章我们将看到：当将每个单词或子词视为单个词元时，可以在大型语料库上使用word2vec、GloVe或子词嵌入模型预先训练每个词元的词元。经过预训练后，每个词元的表示可以是一个向量。但是，无论上下文是什么，它都保持不变。例如，“bank”（可以译作银行或者河岸）的向量表示在“go to the bank 同一中心词在不同的训练迭代轮数可以有不同的上下文词或噪声词。这种方法的好处是什么？尝试实现这种训练方法。 Discussions $ ^{191} $ ### 14.5 全局向量的词嵌入（GloVe） 上下文窗口内的词共现可以携带丰富的语义信息。例如，在一个大型语料库中，“固体”比“气体”更有可能与“冰”共现，但“气体”一词与“蒸汽”的共现频率可能比与“冰”的共现频率更高。此外，可以预先计

682932)|('robb', 0.915272)| ## Batch - [word num, b, word vec] [b, word num, word vec] ## word2vec vs GloVe ## ☀️ ☀️ ☁️ word_to_ix = { "hello": 0, "world": 1 } lookup_tensor = torch.tens .jpg) ## PyTorch NLP ## ☐ ☐ ☐ from torchnlp.word_to_vector import GloVe vectors = GloVe() 3 10 [torch.FloatTensor of size 100] ## 下一课时 RNN原理 ## Thank You

打印这条句子的标签 # 构建词汇表，并分词编码，仅考虑 10000 个单词，耗时约 5 分钟 TEXT.build_vocab(train_data, max_size=10000, vectors='glove.6B.100d') LABEL.build_vocab(train_data) # 打印单词数量：10000++ print(f'Unique tokens 。 目前应用的比较广泛的预训练模型有 Word2Vec 和 GloVe 等。它们已经在海量语料库训练得到了较好的词向量表示方法，并可以直接导出学习到的词向量表，方便迁移到其它任务。比如 GloVe 模型 GloVe.6B.50d，词汇量为 40 万，每个单词使用长度为 50 的向量表示，用户只需要下载对应的模型文件即可，“glove6b50dtxt.zip”模型文件约 69MB。 那么如何使用这些预训练的词向量模型来帮助提升 downloader.info()['models'].keys())) # 使用 glove-twitter-50 的预训练模型 glove_vectors = gensim.downloader.load('glove-twitter-50') 上述代码将自动下载 glove-twitter-50 模型数据，大约 200MB 大小。下载完成后，可以查询单词对应的词向量，以及搜索临近词：

embedding generation technique is the word2vec family of algorithms $ ^{6} $ (apart from others like GloVe $ ^{7} $ ) which can learn embeddings for word tokens for NLP tasks. The embedding table generation you are working on a specific task, you might want to train your embeddings similar to Word2Vec, GloVe, and other embedding methods. How about we jump into a project now to demonstrate how embeddings

d2, ...]| |string|--| ## How to denote string One - hot [0, 1, 0, 0, ...] Embedding Word2vec glove ## Data type |Data type|dtype|CPU tensor|GPU tensor| |---|---|---|---| |32-bit floating point|torch

‘tie’, ‘suitcase’, ‘frisbee’, ‘skis’, ‘snowboard’, ‘sports ball’, ‘kite’, ‘baseball bat’, ‘baseball glove’, ‘skateboard’, ‘surfboard’,...] ![Image](/uploads/documents/9/1/3/c/913c769a6f0c3ec5bfafd4956702ec9f/p58_2

[Image](/uploads/documents/4/c/9/3/4c93fb737c7b7a899cf44b364b991409/p22_2.jpg) obtained via word2vec, doc2vec, GloVe, etc. Dense Embeddings Hidden Layers Output Units ## 03 深度学习用于各类型文本应用的实践方法 ## 文本挖掘各种类型应用的处理框架

Transformer的训练 04 BERT ### 4 \. BERT ## NLP 预训练模型的发展 语言模型 2003年 Bengio word2vec 词嵌入阶段 2013年 Mikolov glove 2014年 Jeffrey + 复杂网络模型 fasttext 2016年 facebook elmo 2018年2月 Allen 预训练模型阶段 openAI-GPT 2018年6月

results can be applied to many different practical (concrete) problems – theory reuse • Goes hand-in-glove with goals of generic software libraries ![Image](/uploads/documents/a/f/0/7/af078614efce322742b74aca1844ea3d/p4_1