word2vec 两个模型,两个加速方法 负采样加速Skip-gram模型 层序Softmax加速CBOW模型 item2vec 双塔模型 (DSSM双塔模型)

2024-09-06 05:58
文章标签 模型 双塔 加速 word2vec skip gram 层序 softmax cbow item2vec dssm 采样 两个 方法

本文主要是介绍word2vec 两个模型,两个加速方法 负采样加速Skip-gram模型 层序Softmax加速CBOW模型 item2vec 双塔模型 (DSSM双塔模型)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

推荐领域(DSSM双塔模型):

https://www.cnblogs.com/wilson0068/p/12881258.html

 

word2vec 

word2vec笔记和实现

理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型

上面这两个链接能让你彻底明白word2vec,不要搞什么公式,看完也是不知所云,也没说到本质.

目前用的比较多的都是Skip-gram模型

Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包（word2vec），并且简单的介绍了其中的两个训练模型（Skip-gram，CBOW），以及两种加速的方法（Hierarchical Softmax，Negative Sampling）

学习word2vec的skip-gram实现，除了skip-gram模型还有CBOW模型。
Skip-gram模式是根据中间词，预测前后词，CBOW模型刚好相反，根据前后的词，预测中间词。

那么什么是中间词呢？什么样的词才叫做前后词呢？

首先，我们需要定义一个窗口大小，在窗口里面的词，我们才有中间词和前后词的定义。一般这个窗口大小在5-10之间。
举个例子，我们设置窗口大小（window size）为2：

1|The|quick|brown|fox|jump|

那么，brown就是我们的中间词，The、quick、fox、jump就是前后词。

我们知道，word2vec实际上就是一个神经网络（后面会解释），那么这样的数据，我们是以什么样的格式用来训练的呢？

可以看到，我们总是以中间词放在第一个位置，然后跟着我们的前后相邻词。可以看到，每一对词都是一个输入和一个输出组成的数据对(X,Y)。其中，X是feature，Y是label。

所以，我们训练模型之前，需要根据语料，整理出所有的像上面这样的输入数据用来训练

word2vec是一个神经网络

word2vec是一个简单的神经网络，有以下几个层组成：

  • １个输入层

  • 1个隐藏层

  • 1个输出层

输入层输入的就是上面我们说的数据对的数字表示，输出到隐藏层。
隐藏层的神经网络单元的数量，其实就是我们所说的embedding size，只有为什么，我们后面简单计算一下就知道。需要注意的是，我们的隐藏层后面不需要使用激活函数。
输出层，我们使用softmax操作，得到每一个预测结果的概率。

负采样

回到之前的问题：这些负样本是怎么影响损失的呢？

答案很简单：经过softmax之后，会得到正负样本的概率分布，而负样本对应的标签是0，所以计算出来的loss，在进行反向传播的时候，会尽量地使这些负样本的概率分布趋于0，相反的，会让正样本的概率分布趋于1。

vocabulary的大小决定了我们的Skip-Gram神经网络将会拥有大规模的权重矩阵，所有的这些权重需要通过我们数以亿计的训练样本来进行调整，这是非常消耗计算资源的，并且实际中训练起来会非常慢。

负采样（negative sampling）解决了这个问题，它是用来提高训练速度并且改善所得到词向量的质量的一种方法。不同于原本每个训练样本更新所有的权重，负采样每次让一个训练样本仅仅更新一小部分的权重，这样就会降低梯度下降过程中的计算量。

当我们用训练样本 ( input word: "fox"，output word: "quick") 来训练我们的神经网络时，“ fox”和“quick”都是经过one-hot编码的。如果我们的vocabulary大小为10000时，在输出层，我们期望对应“quick”单词的那个神经元结点输出1，其余9999个都应该输出0。在这里，这9999个我们期望输出为0的神经元结点所对应的单词我们称为“negative” word。

当使用负采样时，我们将随机选择一小部分的negative words（比如选5个negative words）来更新对应的权重。我们也会对我们的“positive” word进行权重更新（在我们上面的例子中，这个单词指的是”quick“）。

在论文中，作者指出指出对于小规模数据集，选择5-20个negative words会比较好，对于大规模数据集可以仅选择2-5个negative words。

回忆一下我们的隐层-输出层拥有300 x 10000的权重矩阵。如果使用了负采样的方法我们仅仅去更新我们的positive word-“quick”的和我们选择的其他5个negative words的结点对应的权重，共计6个输出神经元，相当于每次只更新[公式]个权重。对于3百万的权重来说，相当于只计算了0.06%的权重，这样计算效率就大幅度提高。

我们最终要的是隐层到输出层的权重矩阵作为每个词的embedding向量

item2vec

论文把Word2vec的Skipgram with Negative Sampling (SGNS)的算法思路迁移到基于物品的协同过滤(item-based CF)上，以物品的共现性作为自然语言中的上下文关系，构建神经网络学习出物品在隐空间的向量表示

 

MovieTaster-使用Item2Vec做电影推荐

https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/82110770

MovieTaster-Open

https://github.com/lujiaying/MovieTaster-Open

目前的实现都是基于skip-gram，给定中心词计算上下文的概率，最后以每个词的中心词向量作为该词的向量表征

基于 Gensim 的 Word2Vec 实践（gensim自然语言python库）

https://www.cnblogs.com/pinard/p/7278324.html

用gensim学习word2vec

https://www.cnblogs.com/pinard/p/7278324.html

spark word2vec

spark实现：使用skip-gram模型，层序softmax加速训练

https://www.maiyewang.com/?p=14320

http://qiancy.com/2016/08/17/word2vec-hierarchical-softmax/

霍夫曼编码

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%9C%8D%E5%A4%AB%E6%9B%BC%E7%BC%96%E7%A0%81

预处理：

如果是文本就分类

1：获取词典

2：子采样，去掉高频词。可以降低词典大小，以及提升低频次的表示精度

这篇关于word2vec 两个模型,两个加速方法 负采样加速Skip-gram模型 层序Softmax加速CBOW模型 item2vec 双塔模型 (DSSM双塔模型)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1141190。

相关文章

大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略

大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能（AI）领域，数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者，掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中，工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注，不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平，还能优化客户服务流程，提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行
阅读更多...
Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人，AI大神Andrej Karpathy，曾是OpenAI联合创始人之一，特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ，宣布将长期致力于AI原生教育。 近日，Andrej Karpathy接受了No Priors（投资博客）的采访，与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G
阅读更多...
【C++】_list常用方法解析及模拟实现

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量，只要对自己始终保持信心，尽自己最大努力去完成任何事，就算事情最终结果是失败了，努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一：什么是list？ •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二：list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数（⭐） 🔥析构函数 •🌰2.list对象
阅读更多...
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI（简称 RVC）模型是一个基于 VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用：RVC 模型通过简单易用的网页界面，使得用户无需深入了
阅读更多...
浅谈主机加固，六种有效的主机加固方法

浅谈主机加固，六种有效的主机加固方法

在数字化时代，数据的价值不言而喻，但随之而来的安全威胁也日益严峻。从勒索病毒到内部泄露，企业的数据安全面临着前所未有的挑战。为了应对这些挑战，一种全新的主机加固解决方案应运而生。 MCK主机加固解决方案，采用先进的安全容器中间件技术，构建起一套内核级的纵深立体防护体系。这一体系突破了传统安全防护的局限，即使在管理员权限被恶意利用的情况下，也能确保服务器的安全稳定运行。 普适主机加固措施：
阅读更多...
webm怎么转换成mp4？这几种方法超多人在用！

webm怎么转换成mp4？这几种方法超多人在用！

webm怎么转换成mp4？WebM作为一种新兴的视频编码格式，近年来逐渐进入大众视野，其背后承载着诸多优势，但同时也伴随着不容忽视的局限性，首要挑战在于其兼容性边界，尽管WebM已广泛适应于众多网站与软件平台，但在特定应用环境或老旧设备上，其兼容难题依旧凸显，为用户体验带来不便，再者，WebM格式的非普适性也体现在编辑流程上，由于它并非行业内的通用标准，编辑过程中可能会遭遇格式不兼容的障碍，导致操
阅读更多...
透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路

透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展，大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用，随着人们期望的不断增加，目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里，人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶，转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构（例如Transformer）对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到，它包含了大量的先验
阅读更多...
图神经网络模型介绍（1）

图神经网络模型介绍（1）

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型，并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络：谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 （1）谱图卷积网络 卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积，即F{f*g}
阅读更多...
秋招最新大模型算法面试，熬夜都要肝完它

秋招最新大模型算法面试，熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候，不知道面试完会不会复盘、总结，做笔记的习惯，这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助，都附有完整答案，熬夜也要看完，祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN，还有完整版的大模型 AI 学习资料，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费
阅读更多...
【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节：嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”，它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式，即向量。 正如翻译机将一种语言
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2