NLP复习总结_nlp 复习

NLP复习总结

1. 词嵌入

word2vec

word2vec核心要点：

1.两个重要模型：CBOW(continuous Bag-of-words Model)、skip-gram模型。

投影层不使用激活函数

2.两个高效优化技巧：Hierarchical softmax、Negativa sampling。

负采样顾名思义就是对负样本就行采样，需要一个概率分布，使用词频的(3/4)此幂。

3.其他技巧：二次采样、短语学习

二次采样：滑动窗口生成样本时，减少对高频词的采样（如：的，得）。
$$p(w_i)=max(1-\sqrt{\frac{t}{f(w_i)}},0)$$
有两个作用：（1）加速收敛，减少对无意义词的采样。（2）缓解类别不均衡问题（相当于欠采样）。

短语学习：。$Air$和$Canada$的词向量相加不能表示$AirCanada$加拿大航空的含义。短语学习的目的是将常用的短语组成一个token放入词表。使用点互信息合并短语：
$$score(w_i,w_j)=\frac{count(w_i{w}_j)-\delta }{count(w_i)\times count(w_j)}$$

ELMO

ELMO词向量表示：
$$ELM{O}_k^{task}={\gamma }^{task}\sum _{j=0}^L{s}_j^{task}{h}_{kj}^{LM}$$
$\gamma$用来控制ELMO模型在不同任务生成的向量大小，因为LSTM的表示和下游任务的词向量表示存在差异。$s_j$是softmax-normalized weights。

如何用于下游任务：

先冻结BI-LSTM的参数，将elmo的词向量表示$ELM{O}_k^{task}$和$x_k$拼接起来，得到增强表示$[x_k,ELM{O}_k^{task}]$。${\gamma }^{task},s_j^{task}$是需要和下游任务一起学习的参数。

FastText字词嵌入

思想：

在word2vec的基础上引入构词学：

（1）相似单词映射为同一token，如dog和dogs，cat和cats。

（2）组合单词，boyfriend等

fasttext中每个中心词被表示为字词的集合。以单词where为例，将单词当成一个有字符组成的序列来提取n元语法。并在单词的首尾分别添加 < 和 > 以区分作为前后缀的子词。当n=3时，所有的字词为$<wh>,whe,her,ere,<re>$以及特出子词$<where>$。

词向量表示：

对于一个词，将它所有长度在3~6的子词和特殊子词的并集记为${\text{g}}_w$，词典是所有词的子词集合的并集。假设词典中子词g的词向量为$z_g$。那么跳字模型中词w作为中心词的向量$v_w$表示为：
$$v_w=\sum _{g\in {\text{g}}_w}{z}_g$$
优缺点：

与跳字模型相比，fasttext的词典规模更大，参数更多。同时一个词的向量要对所有子词向量求和。导致计算复杂度更高。但是，对于复杂的生僻词，未登录词，可能会从与它同结构的其他词那么获得更好的词向量表示。

Glove：Global Vector