词共现矩阵

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了词共现矩阵相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

通过统计一个事先指定大小的窗口内的word共现次数,以word周边的共现词的次数做为当前word的vector。具体来说,我们通过从大量的语料文本中构建一个共现矩阵来定义word representation。

例子

有语料如下:

I like deep learning.
I like NLP.
I enjoy flying.

则其共现矩阵如下:


此时选的窗口大小为3,选择在该窗口内词汇的共现频率作为vector。

将共现矩阵行(列)作为词向量表示后,可以知道like,enjoy都是在I附近且统计数目大约相等,他们意思相近。

矩阵定义的词向量在一定程度上缓解了one-hot向量相似度为0的问题,但没有解决数据稀疏性和维度灾难的问题。

以上是关于词共现矩阵的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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