https://www.bilibili.com/video/BV1A7411u7zh?p=4&vd_source=db1f7cb82e86cfc9050cdc20ec10c8ab
前置知识
- one-hot
- SVD(Singular Value Decomposition) 奇异值分解
- Distributed Representation 分布式表示/稠密表示
- Word Embedding 词向量/词嵌入
- 意义:
- 衡量词相似程度,词类比(中国-北京)
- 作为预训练任务提升其他任务效果
- N-gram模型, https://zhuanlan.zhihu.com/p/32829048
前置知识
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语言模型概念:
- 衡量一个句子是句子的概率,的模型。
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基于专家语法规则的语言模型:
- 不够通用
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统计语言模型:
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2个问题:
- 没有出现过的语料;
- 句子太长
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平滑操作: laplace 加一平滑
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平滑之后的问题:
- 参数空间过大,解决方案:马尔可夫假设
- 数据稀疏严重
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评价指标:
- 困惑度:句子概率越大,困惑度越小
对比方法
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NNLM(neural network language model):
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根据前n-1单词预测第n个单词概率,concat-hidden-softmax-output层
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优化:使得输出单词概率最大
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输入层:1 x V的句子,乘以V x D的矩阵,得到的1 x D的向量,其实one-hot对应的那一个下标就是V x D矩阵中对应的那一行,其他都乘以0了
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tips: Loss函数和困扰度公式表示一样
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网络结构回顾:
- 仅对一部分输出进行梯度传播(比如对于一些例如the a and的词汇不进行或者降低梯度传播)
- 引入先验知识,如词性等(实验证明,模型在一定规则下也可以对词性进行自主学习)
- 解决一词多义的问题
- 加速softmax层。(1、层次softmax 2、负采样)
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RNNLM 类似的