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作者Jeffrey Penningtondoi10.3115/v1/D14-1162发表时间2014期刊EMNLP网址https://aclanthology.org/D14-1162.pdf
研究背景
1. What’s known 既往研究已证实 全局矩阵分解方法#xff1a;LSA#xff0c;考虑整个语料库词频的统计信息得到共现矩阵#xff0c;通…基本信息
作者Jeffrey Penningtondoi10.3115/v1/D14-1162发表时间2014期刊EMNLP网址https://aclanthology.org/D14-1162.pdf
研究背景
1. What’s known 既往研究已证实 全局矩阵分解方法LSA考虑整个语料库词频的统计信息得到共现矩阵通过矩阵分解得到潜在语义信息。【有效地利用了统计信息但它们在单词类比任务上做得相对较差这表明向量空间结构不是最优的。】
局部上下文窗口方法skip-gram (以及cbow)。【在类比任务上做得更好但它们很少利用语料库的统计数据因为它们在单独的局部上下文窗口上训练而不是在全局共出现计数上训练。】
2. What’s new 创新点 Glove模型融合了当时最新的全局矩阵分解方法和局部文本框捕捉方法即全局词向量表达利用了全局词词共现矩阵中的非0数据来训练。
3. What’s are the implications 意义 这种新的词向量表达方法提高了很多NLP基础任务的准确率。
研究方法
1. GloVe α 取值为0.75能得到最好的模型效果。
结果与讨论
该模型训练的高效性且在语料库较小时也能取得不错的效果。窗口大小逐渐变大GloVe词向量在语义任务表现最佳。同时使用对称上下文对GloVe词向量在各个任务的表现有益处。
个人思考与启发
拓展学习论文阅读 - Distributed Representations of Words 用来表示 word 的向量被称为 Embedding因为这个词被嵌入到embedded了向量空间中。
重要图
文献中重要的图记录下来 展示了三个不同超参数对最终结果的影响。
第一个是保持窗口对称且窗口大小固定的情况下向量维度对最终模型表现的影响。可以看到最初随着维度增加模型表现也愈佳但是当维度增加到300以上后模型表现没有很明显的变化。虽然semantic评估有略微增长但是维度增加对资源的消耗也会增加所以考虑到成本一般会选择300作为最终的维度。
第二个是指保持窗口对称维度固定的情况下窗口大小对模型的影响。
第三个是指窗口不对称也就是说只考虑前面或者后面的单词维度固定的情况下窗口大小对模型的影响。 迭代次数越多越小效果很稳定。
补充内容 复习word2vec的核心思路
