机器学习课程-温州大学-12深度学习-自然语言处理和词嵌入

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/fengdu78

摘要

文档介绍了自然语言处理中的词嵌入技术及其应用，重点讲解了Word2Vec、GloVe和GPT等词嵌入模型的实现和特点。词嵌入通过将词汇转换为低维连续向量，解决了传统高维one-hot编码的问题，提升了模型的性能和效率。在迁移学习中，词嵌入可以先从大规模文本数据中预训练，再应用到特定任务中，并根据需要进行微调以适应新的任务需求。

AI总结

以下是文档内容的中文总结：

本文档是关于深度学习中自然语言处理和词嵌入的课程内容，主要涵盖以下几方面：

1. **词汇表征和文本数据处理**
- 介绍词汇表征的基本概念和文本数据处理的方法，包括词嵌入的背景和意义。

2. **词嵌入（Word Embedding）**
- 通过词嵌入技术将词语映射为低维连续向量，替代传统的高维one-hot向量（如10000维）。
- 词嵌入的迁移学习步骤：
1. 从大规模文本数据中预训练词嵌入模型。
2. 将预训练的词嵌入（如300维向量）应用到新的任务中，减少特征维度。
3. 在新任务的标注数据集上，选择是否对词嵌入进行微调。
- 嵌入矩阵的概念：存储词语的向量表示，将语义相似的词映射到相近的向量空间。

3. **具体词嵌入模型**
- **Word2Vec**：通过上下文预测词语或反之，生成词向量。
- **GloVe**：基于全局词频统计，利用矩阵分解生成词向量。

4. **情感分类与预训练模型**
- 词嵌入在情感分类等任务中的应用。
- 预训练模型（如GPT）的发展：通过大规模数据预训练，提升模型在多种任务中的表现。

总结：本文档系统介绍了词嵌入的基本概念、实现方法（Word2Vec、GloVe）及其在迁移学习中的应用，同时涉及了预训练模型的发展和应用，重点强调了词嵌入在自然语言处理任务中的核心作用和技术流程。