95自然语言处理svd词向量

Posted 2020-10-02 香港胖仔

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
la = np.linalg
words = ["I","like","enjoy","deep","learning","NLP","flying","."]
X = np.array([[0,2,1,0,0,0,0,0],
              [2,0,0,1,0,1,0,0],
              [1,0,0,0,0,0,1,0],
              [0,1,0,0,1,0,0,0],
              [0,0,0,1,0,0,0,1],
              [0,1,0,0,0,0,0,1],
              [0,0,1,0,0,0,0,1],
              [0,0,0,0,1,1,1,0]])
U,s,Vh=la.svd(X, full_matrices=False)
for i in range(len(words)):
    print(U[i,1],U[i,1],words[i])
    plt.text(U[i,0],U[i,1],words[i])
plt.xlim(-1,1)
plt.ylim(-1,1)
plt.show()

这是根据斯坦福cs224d课程写出来的，

这是课程里边最开始所讲的词向量，

1、首先将所有的词组织成一个词典

2、对于词典中的每一个词，

扫描词典中的其他词，

对于扫描到的每一个词，

统计原始词在被扫描到的词的前边或者后边出现的次数，

这样就构成了一个由词频所构成的对角阵

3、对该对角阵进行SVD分解得到

得到的U矩阵便是经过降维后的词向量矩阵

将每个词的词向量前两个值画在图中

便得到了如最上面图所示的

词关系图

 

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WeiZhen