n-gram嵌入模型
时间: 2023-10-22 15:09:09 浏览: 72
n-gram嵌入模型是一种基于n-gram语言模型的词嵌入方法。它通过将文本划分为n个连续的词组(n-gram),并将每个n-gram映射到一个固定维度的向量表示。这个向量表示可以捕捉到n-gram的语义和上下文信息,从而在文本处理任务中起到重要作用。
与传统的词嵌入模型相比,n-gram嵌入模型具有以下优点:
1. 能够捕捉更长的上下文信息:传统的词嵌入模型通常只考虑一个词的上下文,而n-gram嵌入模型可以考虑多个词组成的上下文,从而获得更丰富的语义信息。
2. 更加稳定:由于n-gram嵌入模型考虑了多个词的组合,相比于单个词的嵌入,它的表示更加稳定,能够减少一词多义的问题。
3. 适用于少数据场景:在数据量较少的情况下,n-gram嵌入模型可以更好地学习到文本的语义信息,因为它可以利用更小的上下文窗口进行建模。
然而,n-gram嵌入模型也存在一些限制:
1. 空间复杂度较高:随着n值的增加,n-gram嵌入模型需要维护一个更大的词汇表,并且需要更多的存储空间。
2. 上下文窗口限制:n-gram嵌入模型将文本划分为固定长度的词组,因此对较长的上下文信息处理可能不够充分。
3. 无法处理未登录词:如果某个n-gram在训练数据中没有出现,那么它将无法被嵌入模型所表示。
相关问题
NNLM模型如何嵌入上下文
NNLM模型在嵌入上下文时,使用n-gram语言模型,将n-gram中的每个单词表示成一个向量,这些向量在模型中被称为嵌入(embedding)。具体来说,NNLM模型嵌入上下文的步骤如下:
1. 对每个单词进行one-hot编码,将其转换为一个稀疏向量,其中只有一个元素为1,其余元素均为0。例如,对于一个包含10个单词的词汇表,单词"apple"的one-hot向量表示为[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]。
2. 对词汇表中的每个单词,使用一个小型的神经网络(称为投影层),将其one-hot向量映射到一个低维的稠密向量(称为嵌入向量)。嵌入向量的维度通常在几十到几百之间,比one-hot向量要小得多。投影层通常由一个线性变换和一个非线性变换(如tanh函数)组成。
3. 对于一个包含n个单词的上下文,将其各个单词的嵌入向量相加,得到上下文的嵌入表示。具体来说,设上下文为C={w1, w2, ..., wn},其中wi表示第i个单词的嵌入向量,则上下文的嵌入表示为:
h = v1 + v2 + ... + vn
其中,+表示向量相加的运算。
4. 最后,将上下文的嵌入表示h作为输入,使用一个softmax分类器预测下一个单词。softmax分类器通常由一个线性变换和一个softmax函数组成,将上下文的嵌入向量映射到一个概率分布,表示下一个单词出现的概率。
这就是NNLM模型嵌入上下文的过程,通过将上下文中的每个单词嵌入成一个低维的稠密向量,并将它们相加得到上下文的嵌入表示,从而更好地预测下一个单词。
帮我改成创新点 为解决了传统的语言模型 Word2vec、Glove 等词向量表示方法都无法解决词语多义性和在对中文文本进行训练时没能充分利用其中的句法和词性信息等问题。利用预训练语言模型 BERT对传统词嵌入的情感语义表征能力予以补充,在任务预处理阶段充分挖掘文本蕴含的情感语义信息;同时融入了词性信息、位置信息和 n-gram 信息等多种语义特征,使模型具有更加丰富的情感语义表达。 (2)文本情感分析任务中情感特征提取的好坏直接影响文本情感分析的效果,因此在本文提出的CNN-BiLSTM-ATT模型的基础上,使用文本卷积神经网络(Text-CNN)代替 CNN-BiLSTM-ATT 模型中的CNN模块, 通过使用多个大小不同的卷积核提取粒度不同的情感特征以及句子内部及句子之间的相互关系。同时,使用双向门限循环神经网络(BiGRU)代替BiLSTM 更准确完整捕捉文本序列中时间步距离较大词语依赖关系,而且简化模型结构。 (3)利用注意力机制将提取到的各类特征信息进行交互,获得更深层次的上下文语义关联,以此提升模型的情感分类性能
答:本文提出了一种创新点,即利用预训练语言模型BERT对传统词嵌入的情感语义表征能力予以补充,在任务预处理阶段充分挖掘文本蕴含的情感语义信息;同时融入了词性信息、位置信息和n-gram信息等多种语义特征,使模型具有更加丰富的情感语义表达。在文本情感分析任务中,使用文本卷积神经网络(Text-CNN)代替CNN-BiLSTM-ATT模型中的CNN模块,通过使用多个大小不同的卷积核提取粒度不同的情感特征以及句子内部及句子之间的相互关系。同时,使用双向门限循环神经网络(BiGRU)代替BiLSTM更准确完整捕捉文本序列中时间步距离较大词语依赖关系,而且简化模型结构。利用注意力机制将提取到的各类特征信息进行交互,获得更深层次的上下文语义关联,以此提升模型的情感分类性能。
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