2-gram中条件概率的计算
时间: 2024-05-31 15:14:15 浏览: 13
在2-gram中,条件概率表示给定前一个词的情况下,后一个词出现的概率。假设前一个词为w1,后一个词为w2,则条件概率可以表示为:
P(w2|w1) = count(w1, w2) / count(w1)
其中,count(w1, w2)表示在语料库中w1和w2同时出现的次数,count(w1)表示在语料库中w1出现的总次数。
举个例子,假设我们有以下语料库:
I like pizza
I like spaghetti
I like noodles
如果我们想要计算“like”后面出现“pizza”的概率,可以先计算“like”在语料库中出现的总次数,为3。然后计算“like pizza”在语料库中出现的次数,为1。因此,条件概率可以表示为:
P(pizza|like) = count(like, pizza) / count(like) = 1/3
同理,我们也可以计算“like”后面出现“spaghetti”和“noodles”的概率。
相关问题
Skip-gram模型的介绍
Skip-gram 是一种用于训练词向量的神经网络模型,它的主要思想是通过一个词预测其周围的上下文词汇,从而得到每个词的词向量表示。具体来说,Skip-gram 模型会将一个文本语料库中的每个词都表示成一个向量,然后通过最大化预测上下文词汇的条件概率来训练这些向量。
在 Skip-gram 模型中,首先需要将语料库中的每个词表示成一个 one-hot 向量,然后将其输入到一个全连接的隐层神经网络中。该神经网络将 one-hot 向量映射到一个较小的向量空间中,其中每个维度对应一个特定的语义属性。经过隐层神经网络的映射,得到了每个词的词向量表示。
在训练过程中,Skip-gram 模型会随机选择一个中心词,并在其周围选取多个上下文词汇。然后,模型会根据这些上下文词汇对应的词向量来预测中心词汇,即最大化条件概率 $P(w_c|w_{c-k},...,w_{c-1},w_{c+1},...,w_{c+k})$。具体来说,模型会将上下文词汇的词向量取平均值,然后将其与中心词汇的词向量进行点积运算,得到一个分数。这个分数可以被解释为预测中心词汇出现在给定上下文词汇中的可能性。
通过反向传播算法,模型可以更新词向量的值,从而提高预测准确度。在训练结束后,每个词都会有一个对应的词向量表示,这些向量可以用于计算词之间的相似性、文本分类、信息检索等任务。
Skip-gram 的算法描述
Skip-gram 是一种用于训练词向量的算法,其主要思想是通过给定一个中心词,预测它周围的词出现的概率,从而学习得到每个词的向量表示。
具体来说,Skip-gram 的算法步骤如下:
1. 初始化词向量:对于一个给定的词汇表,为每个词随机分配一个向量(通常是一个较小的固定维度)。
2. 从语料库中选取中心词:从语料库中随机选择一个中心词 w,假设该词在语料库中的位置为 t。
3. 随机选取一个窗口大小 k:在 t 前后随机选择一个窗口大小为 k 的区间,假设该区间为 [t-k, t+k]。
4. 随机选取一个上下文词 c:在区间 [t-k, t+k] 中随机选择一个上下文词 c,假设该词在语料库中的位置为 t'。
5. 计算条件概率:计算给定中心词 w 的条件下,上下文词 c 出现的概率。具体地,可以使用 softmax 函数将每个词的向量表示与一个权重矩阵相乘并加上偏置项,得到每个词作为上下文词的概率分布。即:
P(c|w) = softmax(v_c * v_w + b_c)
其中,v_c、v_w 分别表示上下文词 c 和中心词 w 的向量表示,b_c 表示上下文词 c 的偏置项。
6. 更新词向量:通过最大化上下文词的条件概率,更新中心词和上下文词的词向量表示。具体地,可以使用梯度下降算法,将误差对词向量的导数作为更新量,用于更新词向量。即:
Δv_w = α * (P(c|w) - y) * v_c
Δv_c = α * (P(c|w) - y) * v_w
其中,α 为学习率,y 为上下文词 c 是否出现的标签(1 表示出现,0 表示未出现)。
7. 重复以上步骤:重复执行上述步骤,直到所有的词向量收敛或达到预定的迭代次数。
Skip-gram 算法的核心思想是通过预测中心词周围的上下文词来学习每个词的向量表示,从而实现词向量的训练。该算法在处理大规模语料库时具有较高的效率和准确性,因此被广泛应用于自然语言处理领域。
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