【大模型LLM面试合集】大语言模型基础_Word2Vec

news2024/11/13 8:44:48

Word2Vec

文章来源:Word2Vec详解 - 知乎 (zhihu.com)

1.Word2Vec概述

Word2Vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是能够将单词转化为向量来表示,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系

用词向量来表示词并不是Word2Vec的首创,在很久之前就出现了。最早的词向量采用One-Hot编码,又称为一位有效编码,每个词向量维度大小为整个词汇表的大小,对于每个具体的词汇表中的词,将对应的位置置为1。比如下面的5个词组成的词汇表,

在这里插入图片描述

采用One-Hot编码方式来表示词向量非常简单,但缺点也是显而易见的,

  • 一方面实际使用的词汇表很大,经常是百万级以上,这么高维的数据处理起来会消耗大量的计算资源与时间。
  • 另一方面,One-Hot编码中所有词向量之间彼此正交,没有体现词与词之间的相似关系

Distributed representation可以解决One-Hot编码存在的问题,它的思路是通过训练,将原来One-Hot编码的每个词都映射到一个较短的词向量上来,而这个较短的词向量的维度可以由自己在训练时根据任务需要来指定。

下图是采用Distributed representation的一个例子,将词汇表里的词用 “Royalty”, “Masculinity”, “Femininity” 和 "Age"4个维度来表示,King这个词对应的词向量可能是(0.99,0.99,0.05,0.7)。当然在实际情况中,并不能对词向量的每个维度做一个很好的解释。

在这里插入图片描述

有了用Distributed Representation表示的较短的词向量,就可以较容易的分析词之间的关系了,比如将词的维度降维到2维,有一个有趣的研究表明,用下图的词向量表示词时,可以发现:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

可见只要得到了词汇表里所有词对应的词向量,那么就可以做很多有趣的事情了。不过,怎么训练才能得到合适的词向量呢?针对这个问题,Google的Tomas Mikolov在他的论文中提出了CBOWSkip-gram两种神经网络模型。

2.Word2Vec原理

Word2Vec 的训练模型本质上是只具有一个隐含层的神经元网络(如下图)。

在这里插入图片描述

它的输入是采用One-Hot编码的词汇表向量,它的输出也是One-Hot编码的词汇表向量。

使用所有的样本,训练这个神经元网络,等到收敛之后,从输入层到隐含层的那些权重,便是每一个词的采用Distributed Representation的词向量。比如,上图中单词的Word embedding后的向量便是矩阵 W V × N W_{V×N} WV×N 的第i行的转置。这样就把原本维数为V的词向量变成了维数为N的词向量(N远小于V),并且词向量间保留了一定的相关关系。

Google的Mikolov在关于Word2Vec的论文中提出了CBOWSkip-gram两种模型,**CBOW适合于数据集较小的情况,而Skip-Gram**在大型语料中表现更好

  • 其中CBOW如下图左部分所示,使用围绕目标单词的其他单词(语境)作为输入,在映射层做加权处理后输出目标单词。
  • CBOW根据语境预测目标单词不同,Skip-gram根据当前单词预测语境,如下图右部分所示。

假如有一个句子“There is an apple on the table”作为训练数据,CBOW的输入为(is,an,on,the),输出为apple。而Skip-gram的输入为apple,输出为(is,an,on,the)。

在这里插入图片描述

3.CBOW

在这里插入图片描述

  1. 输入层:上下文单词的One-Hot编码词向量,V为词汇表单词个数,C为上下文单词个数。以上文那句话为例,这里C=4,所以模型的输入是(is,an,on,the)4个单词的One-Hot编码词向量。
  2. 初始化一个权重矩阵 W V × N W_{V×N} WV×N ,然后用所有输入的One-Hot编码词向量左乘该矩阵,得到维数为N的向量 ω 1 , ω 2 , … , ω c ω_1,ω_2,…,ω_c ω1,ω2,,ωc ,这里的N根据任务需要设置。
  3. 将所得的向量 ω 1 , ω 2 , … , ω c ω_1,ω_2,…,ω_c ω1,ω2,,ωc 相加求平均作为隐藏层向量h
  4. 初始化另一个权重矩阵 W N × V ′ W_{N×V}^{'} WN×V ,用隐藏层向量 h h h左乘 W N × V ′ W_{N×V}^{'} WN×V ,再经激活函数处理得到 V V V维的向量 y y y y y y的每一个元素代表相对应的每个单词的概率分布。
  5. y y y中概率最大的元素所指示的单词为预测出的中间词(target word)与true label的One-Hot编码词向量做比较,误差越小越好(根据误差更新两个权重矩阵)

在训练前需要定义好损失函数(一般为交叉熵代价函数),采用梯度下降算法更新 W W W W ′ W' W

训练完毕后,输入层的每个单词与矩阵W相乘得到的向量的就是Distributed Representation表示的词向量,也叫做word embedding。因为One-Hot编码词向量中只有一个元素为1,其他都为0,所以第i个词向量乘以矩阵 W W W得到的就是矩阵的第i行,所以这个矩阵也叫做look up table,有了look up table就可以免去训练过程,直接查表得到单词的词向量了。

4.Skip-gram

在这里插入图片描述

在前面的章节中,已经介绍过Skip-Gram是给定input word来预测上下文,其模型结构如上图所示。

它的做法是,将一个词所在的上下文中的词作为输出,而那个词本身作为输入,也就是说,给出一个词,希望预测可能出现的上下文的词。通过在一个大的语料库训练,得到一个从输入层到隐含层的权重模型。“apple”的上下文词是(’there’, ’is’, ’an’, ’on’, ’the’, ’table’ ).那么以apple的One-Hot词向量作为输入,输出则是(’there’, ’is’, ’an’, ’on’, ’the’, ’table’)的One-Hot词向量。训练完成后,就得到了每个词到隐含层的每个维度的权重,就是每个词的向量(和CBOW中一样)。接下来具体介绍如何训练神经网络。

假如有一个句子“There is an apple on the table”。

  1. 首先选句子中间的一个词作为输入词,例如选取“apple”作为input word;
  2. 有了input word以后,再定义一个叫做skip_window的参数,它代表着从当前input word的一侧(左边或右边)选取词的数量。如果设置skip_window=2,那么最终获得窗口中的词(包括input word在内)就是[‘is’,’an’,’apple’,’on’,’the’ ]。skip_window=2代表着选取左input word左侧2个词和右侧2个词进入窗口,所以整个窗口大小span=2x2=4。另一个参数叫num_skips,它代表着从整个窗口中选取多少个不同的词作为output word,当skip_window=2num_skips=2时,将会得到两组 (input word, output word) 形式的训练数据,即 (‘apple’, ‘an’),(‘apple’, ‘one’)。
  3. 神经网络基于这些训练数据中每对单词出现的次数习得统计结果,并输出一个概率分布,这个概率分布代表着到我们词典中每个词有多大可能性跟input word同时出现。举个例子,如果向神经网络模型中输入一个单词“中国“,那么最终模型的输出概率中,像“英国”, ”俄罗斯“这种相关词的概率将远高于像”苹果“,”蝈蝈“非相关词的概率。因为”英国“,”俄罗斯“在文本中更大可能在”中国“的窗口中出现。我们将通过给神经网络输入文本中成对的单词来训练它完成上面所说的概率计算。
  4. 通过梯度下降和反向传播更新矩阵 W W W
  5. W W W中的行向量即为每个单词的Word embedding表示

在前面两节中介绍了CBOWSkip-gram最理想情况下的实现,即训练迭代两个矩阵 W W W W ’ W’ W,之后在输出层采用softmax函数来计算输出各个词的概率。但在实际应用中这种方法的训练开销很大,不具有很强的实用性,为了使得模型便于训练,有学者提出了**Hierarchical SoftmaxNegative Sampling**两种改进方法。

5.Hierarchical Softmax

Hierarchical Softmax对原模型的改进主要有两点,

  1. 第一点是从输入层到隐藏层的映射,没有采用原先的与矩阵W相乘然后相加求平均的方法,而是直接对所有输入的词向量求和。假设输入的词向量为(0,1,0,0)和(0,0,0,1),那么隐藏层的向量为(0,1,0,1)。
  2. 第二点改进是采用哈夫曼树来替换了原先的从隐藏层到输出层的矩阵W’。哈夫曼树的叶节点个数为词汇表的单词个数V,一个叶节点代表一个单词,而从根节点到该叶节点的路径确定了这个单词最终输出的词向量。

在这里插入图片描述

具体来说,这棵哈夫曼树除了根结点以外的所有非叶节点中都含有一个由参数θ确定的sigmoid函数,不同节点中的θ不一样。训练时隐藏层的向量与这个sigmoid函数进行运算,根据结果进行分类,若分类为负类则沿左子树向下传递,编码为0;若分类为正类则沿右子树向下传递,编码为1。

6.Negative Sampling

尽管哈夫曼树的引入为模型的训练缩短了许多开销,但对于一些不常见、较生僻的词汇,哈夫曼树在计算它们的词向量时仍然需要做大量的运算

负采样是另一种用来提高Word2Vec效率的方法,它是基于这样的观察:训练一个神经网络意味着使用一个训练样本就要稍微调整一下神经网络中所有的权重,这样才能够确保预测训练样本更加精确,如果能设计一种方法每次只更新一部分权重,那么计算复杂度将大大降低

将以上观察引入Word2Vec就是:当通过(”fox”, “quick”)词对来训练神经网络时,回想起这个神经网络的“标签”或者是“正确的输出”是一个one-hot向量。也就是说,对于神经网络中对应于”quick”这个单词的神经元对应为1,而其他上千个的输出神经元则对应为0。

使用负采样,通过随机选择一个较少数目(比如说5个)的“负”样本来更新对应的权重。(在这个条件下,“负”单词就是希望神经网络输出为0的神经元对应的单词)。并且仍然为“正”单词更新对应的权重(也就是当前样本下”quick”对应的神经元仍然输出为1)。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1907634.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

世界商用飞机机型大全-使用Java抓取FlightAware后的答案

目录 前言 一、数据说明 1、实时航班飞机机型数据 2、网页结构分析 二、使用Java进行信息抓取 1、定义页面PageVO对象 2、爬取属性定义 3、启动信息抓取组件 三、成果分析 1、商业飞行的飞机机型的种类 2、飞机种类排名前十名 3、航班数排名后十名 4、看中国国产大飞…

解读BASE理论:高可用性与性能的完美平衡

Base概念 BASE 理论是一种处理大规模分布式系统中的数据一致性问题的思路。相比于传统的严格一致性,它更灵活,适用于那些需要高可用性和性能的系统。BASE 理论由三个部分组成: 基本可用(Basically Available) 基本可用…

《Programming from the Ground Up》阅读笔记:p19-p48

《Programming from the Ground Up》学习第2天,p19-p48总结,总计30页。 一、技术总结 1.object file p20, An object file is code that is in the machine’s language, but has not been completely put together。 之前在很多地方都看到object fi…

算法期末程序填空

1.有重复元素全排列的计数问题(部分正确 【考察知识点】有重复元素的全排列的计数 【题目描述】 共有n个小球&#xff08;1<n<20&#xff09;&#xff0c;这n个小球有k种颜色&#xff08;1<k<10&#xff09;&#xff0c;白色s1​个&#xff0c;红色s2​个&#…

大模型时代的蓝海任务,GPT4V准确率不足10%,港科大发布指代理解基准RefCOCO

谈到多模态大模型的应用场景&#xff0c;除了生成任务以外&#xff0c;应用最广泛的可能就是在图像和视频中进行目标检测。 目标检测要求从图像中识别并标注出所有感兴趣的对象&#xff0c;并给每个对象分配一个类别标签。典型的目标检测方法会生成边界框&#xff0c;标记出图…

百度、谷歌、必应收录个人博客网站

主要是给各个搜索引擎提交你的sitemap文件&#xff0c;让别人能搜到你博客的内容。 主题使用的Butterfly。 生成sitemap 安装自动生成sitemap插件。 npm install hexo-generator-sitemap --save npm install hexo-generator-baidu-sitemap --save在站点配置文件_config.yml…

LabVIEW高能质子束流密度分布测试系统

LabVIEW平台开发的高能质子束流密度分布测试系统。该系统主要应用于电子器件的抗辐射加固试验&#xff0c;旨在精确测量高能质子束的密度分布&#xff0c;以评估电子器件在辐射环境下的性能表现和耐受能力。 系统组成与设计 硬件组成&#xff1a; 法拉第杯探测器&#xff1a;…

C++ 类和对象 拷贝构造函数

一 拷贝构造函数的概念&#xff1a; 拷贝构造函数是一种特殊的构造函数&#xff0c;用于创建一个对象是另一个对象的副本。当需要用一个已存在的对象来初始化一个新对象时&#xff0c;或者将对象传递给函数或从函数返回对象时&#xff0c;会调用拷贝构造函数。 二 拷贝构造函…

静态路由配置注意事项及黑洞路由的使用

静态路由 1 . 定义 从管理员处学习到的数据转发路径&#xff0c;就称为静态路由。 2 . 路由表 Proto &#xff1a;协议&#xff08; Protocol &#xff09; Direct — 直连链路Static — 静态路由RIP 、OSPF 等 — 动态路由 Pre : 优先级&#xff08; Preference &#x…

ozon跨境电商可以做吗,俄罗斯ozon跨境电商可不可以做

当今全球化的浪潮下&#xff0c;跨境电商已成为连接世界各地消费者与商家的桥梁&#xff0c;为无数企业开辟了全新的市场蓝海。俄罗斯&#xff0c;作为世界上最大的国家之一&#xff0c;其电商市场近年来蓬勃发展&#xff0c;尤其是ozon平台&#xff0c;作为俄罗斯本土的电商巨…

你真的会信息收集嘛,4k字渗透测试信息收集10大技巧

前言 在渗透测试中&#xff0c;信息收集是非常关键的一步&#xff0c;它为后续的漏洞发现和利用提供了重要的基础。以下是非常详细的信息收集方式&#xff1a; 一、被动信息收集 被动信息收集是指在不与目标系统直接交互的情况下&#xff0c;通过公开渠道获取目标系统的相关…

Redhat 安装 docker 网络连接超时问题

目录 添加阿里云的Docker CE仓库 更新YUM缓存 安装 Docker Engine 启动并设置Docker自启动 验证 Docker 安装 [userlocalhost ~]$ sudo yum-config-manager --add-repohttps://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo 正在更新 Subscription Management 软件仓库…

高考志愿填报的六个不要

在高考志愿填报这个关键时刻&#xff0c;确实需要谨慎行事&#xff0c;避免一些常见的错误。以下是高考志愿填报的六个“不要”&#xff0c;希望能为你提供一些有用的建议&#xff1a; 1、不要盲目跟风 每个人的兴趣、能力和未来规划都不同&#xff0c;不要仅仅因为某个专业或…

202406 CCF-GESP Python 三级试题及详细答案注释

202406 CCF-GESP Python 三级试题及详细答案注释 1 单选题(每题 2 分,共 30 分)第 1 题 小杨父母带他到某培训机构给他报名参加CCF组织的GESP认证考试的第1级,那他可以选择的认证语言有几种?( ) A. 1 B. 2 C. 3 D. 4答案:C解析:目前CCF组织的GESP认证考试有C++、Pyth…

LVS+Nginx高可用集群---Nginx进阶与实战

1.Nginx中解决跨域问题 两个站点的域名不一样&#xff0c;就会有一个跨域问题。 跨域问题&#xff1a;了解同源策略&#xff1a;协议&#xff0c;域名&#xff0c;端口号都相同&#xff0c;只要有一个不相同那么就是非同源。 CORS全称Cross-Origin Resource Sharing&#xff…

Vue+ElementUi实现录音播放上传及处理getUserMedia报错问题

1.Vue安装插件 npm install --registryhttps://registry.npmmirror.com 2.Vue页面使用 <template><div class"app-container"><!-- header --><el-header class"procedureHeader" style"height: 20px;"><el-divid…

AJAX快速入门(一) express框架的安装和使用范例

主打一个有用 首先保证安装了nodejs环境 打开终端 初始化npm npm init安装express npm i express测试样例 目录结构 样例代码 express.js //引入express const express require(express);//创建应用对象 const app express();//创建路由规则 //req是请求对象&#x…

C#委托事件的实现

1、事件 在C#中事件是一种特殊的委托类型&#xff0c;用于在对象之间提供一种基于观察者模式的通知机制。 1.1、事件的发送方定义了一个委托&#xff0c;委托类型的声明包含了事件的签名&#xff0c;即事件处理器方法的签名。 1.2、事件的订阅者可以通过运算符来注册事件处理器…

HTTP 请求走私漏洞详解

超详细的HTTP请求走私漏洞教程&#xff0c;看完还不会你来找我。 1. 简介 HTTP请求走私漏洞&#xff08;HTTP Request Smuggling&#xff09;发生在前端服务器&#xff08;也称代理服务器&#xff0c;一般会进行身份验证或访问控制&#xff09;和后端服务器在解析HTTP请求时&…

【GIt】变基(rebase)

目录 变基(rebase)是什么为什么有变基变基后的时间线变基前的时间线 变基原理怎么变基同一个分支变基不同分支变基 参考文章 变基(rebase)是什么 Git 变基&#xff08;rebase&#xff09;是一种用于整合分支的方法&#xff0c;它的工作原理是将一系列提交&#xff08;或分支合…