[DeeplearningAI笔记]序列模型2.8 GloVe词向量

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5.2自然语言处理

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2.8 GloVe word vectors GloVe词向量

Pennington J, Socher R, Manning C. Glove: Global Vectors for Word Representation[C]// Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2014:1532-1543.

• 示例 I want a glass of orange juice to go along with my cereal
• 定义 $X_{ij}$ 表示单词i在单词j上下文中出现的次数。其中i相当于Context,而j相当于Target.
  
  • 当定义目标单词出现在上下文单词的左或右十个单词数时，此时i和j是一种对称的关系。即有$X_{ij}=X_{ji}$
  • 因此根据此定义，得知$X_{ij}$就是一个能够获取单词i和单词j出现位置相近时或彼此接近是的频率的计数器
• 目的 Glove算法的目的就是优化

• 

  • 此式中$\theta^{T}_{i}e_{j}$ 和负采样中的式子$\theta_{t}^{T}e_c$意义相同
  • 为了解决$X_{ij}$可能为0的问题(因为$log0$)的值为负无穷，引进了$f(X_{ij})$使得当$X_{ij}=0时,f(X_{ij})=0$，并且会使用规定$0log0=0$.
  • 并且 ，引入的$f(X_{ij})$可以解决有些词语例如 this, is, of, a… 等词语出现频率过高而有些名词出现频率过低导致的不平衡问题–即$f(X_{ij})$相当于一个加权因子，对于不常用的词汇也能给予大量有意义的运算，而对于出现频率过高的词汇更大而不至于过分的权重。 对于此函数的具体细节，参考标题下的参考论文。
  • Note $\theta和e$现在是完全对称的，因此一种训练参数的方法是 一致的初始化$\theta$和e 然后使用梯度下降来最小化输出，当每个词都处理完了之后取平均值。 即$e_w^{final}=\frac{e_{w}+\theta_{w}}{2}$

词嵌入向量解释

• 因为即使每行表示单词向量独特的特征，但是对于学习到的 词嵌入矩阵 其每行表示的意义不一定是 正交的 ，而是多行特征的线性表征。例如定义的第一行表示Gender,第二行表示Royal,第三行表示Age,第四行表示Food,但是实际学到的是这些特征的 使用平行四边形方法得到的线性表出 所以单独理解学到的 词嵌入矩阵 是十分困难的。