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自我监督的学习更“自给自足”。 ▲自我监督如何“自给自足”与其他领域（例如机器视觉）相比，这可能也是这波人工智能浪潮中自然语言处理的独特功能：这次，技能是针对自我监督的从一开始就学习技术树。无疑，这是该技术树中的一项重要的早期技能。 （最后又回来了。）假装阅读报纸的诞生。如果您去面试相关职位，那么如果被问到，您应该不会感到惊讶。确实有很多很好的博客和很好的视频介绍。但是最传统的方法（最核心的方法）是阅读论文。在下文中，我们将整理相关论文，并提及一些“知名”或陌生的知识点。论文标题：论文链接：“我们提出了两种新的模型体系结构，用于基于非常大的数据集计算单词的连续矢量表示。（我们）通过单词相似性任务来衡量这些（矢量）表示的质量，并将结果与基于不同神经网络类型并获得最佳结果的模型，我们发现（我们的模型）准确性（与其他模型相比）有了很大的提高，并且以较小的数量进行计算就是成本，也就是说，它花费的时间少于从1亿个单词数据集中训练高质量单词矢量的天，此外，我们还证明了这些（单词）矢量已用于我们（自己的）测量中，单词在测试集上获得了历史上最好的结果句法和语义上的相似性。”作者Tuo（是的，“ Tuo”）在今年的工作非常有成果。本文是第一篇有关词嵌入的研究的文章，但不是有关词嵌入研究的第一部分。在此之前，著名的“国王，男人和女人大约等于女王”（后来，基于类比任务扩展了许多研究，起点很好，但是许多文章实际上没有病） an吟，后来又由另一人统一。这篇文章完全是面对面的，我们将在（3）中进行讨论。回到本文，Tuo老师研究新单词嵌入训练模型的原因是，他发现没有办法成功地训练大型文本数据集之间和上的维数大小的单词向量。因此，他采取了行动：他想提出一个新模型，该模型不仅在传统单词相似性任务上表现出色，而且在自己的单词类别上也比任务表现更好。
神经网络语言模型），但更简单，消除了介质非线性的隐藏层。我相信，每个人在上图中都看到了无数次，此刻我的心中一定不能动摇。如此平淡：一个使用上下文来预测当前单词，另一个使用当前单词来预测上下文。那么，应该调用以下结构还是其他？让我们先讨论一下结论（本文结尾并不重要）。即使它使用上下文来预测当前单词，它仍然会被调用。这表明方向不是和之间的核心区别。那么核心区别是什么？全名是“”或结构图中是“”。该名称包含“单词袋”一词，这意味着对于上下文中的单词，无论顺序如何，前后没有区别，也没有歧视（当然，有些文章讨论了顺序的影响，正面和背面等），将其所有单词向量平均后用于预测当前单词。与多对一比较，它更具体：一个输入字预测一个输出字。 “多对一”和“一对一”之间的差异也是“比训练更快，但对不常见单词更好的原因”的原因。文章的后半部分主要是实验比较分析。尽管对词嵌入质量的评估是一个值得讨论的大问题，但目前您只需要知道作者说他们在提出的词类比任务上表现良好。我假装已经阅读了代码。老师的话不对。最后，我将解释先前的结论，因为有些人必须认为，使用上下文来预测当前单词，即使它是一对一的，也无法调用它。实际上，Tuo老师给了我们答案：尽管他没有在论文中提到任何内容，但是在源代码中，上下文是用来预测单词的。甚至早在今年，甚至有人问过问题，并得到了陀螺老师的答复：▲假装已经阅读了密码▲陀螺老师手写的老师的粗略意思是：只看一组中心词和上下文，其变化就是方向导致了训练词对的不同，但是，如果您整体分析一个句子，最终的训练词对是相同的。而且，如果您逐句更新权重，则对训练本身没有影响。更改顺序只是为了更有效地使用缓存并更快地进行训练。我承认，这种奇怪的知识点通常毫无用处，特别是当您只是个行李搬运工时。但是，如果您想基于现有软件包进行不可思议的更改，
不要认为这是理所当然的。您可能还说我使用的源代码太旧了。我可以告诉你我在一开始就遇到了这个问题，以为我写错了，然后我一路看到源代码，发现它是正确的，但是我只是完全遵循了源代码的算法。面试！测试现场！它们都是“截至出版时”在这里，分别是引用时间和引用时间，我想对此感叹三点：在研究中，我们经常具有“清洁度”，即独创性，创新性更高比改进等等。但是真正使它得到广泛使用的是一些重要的扩展和改进。上面两篇文章之间的关系就像和，而引用就像用脚投票，无论谁选择谁都更好。在研究中，我们还具有另一种“清洁度”，即必须看到论文（尤其是当您自己引用论文时），并且顶部自然会比较好。第二篇文章有奖金。这是核心原因吗？幸运的是，这两篇文章是相同的工作（毕竟，今年，该模型缩写必须竞争很长时间）。在胡说八道后，回到论文本身，按照通常的做法，先将其翻过来。然后讨论所有相关的测试站点。文章标题：链接至本文：“最近引入的模型是一种学习高质量的分布式矢量表示形式（这些表示形式）的有效方法，可以捕获大量精确的句法和语义词关系。在本文中，我们提出几个扩展可以同时提高向量的质量和训练速度，通过对频繁出现的单词进行二次采样，可以显着提高速度，还可以学习更多常规单词的表示形式，还引入了负采样，单词证词的固有局限性是他们无视单词顺序和无法表达习语，例如，“加拿大”和“航空”的含义不能轻易地组合起来以获得“加拿大航空”的含义（）。受此示例的启发，我们提出了一种在文本中查找短语的简单方法，并表明学习数百万个短语的高质量矢量表示形式是可行的s。”有很多核物品。建议将它们“与”一起使用。本文的目的是提出重点。 “近似相等”大约是一个有争议的陈述，但是从应用程序的角度来看这不是问题，如果您想使用，
顺便说一下，本文中的所有讨论和实验都基于该模型。测试现场！测试现场！测试现场！如果您正在准备面试，那么即使死记硬背也能真正记住该模型的目标功能！程序员的白板算法并非意料之外，并且算法目标对于白板的目标功能也并非意料之外。看上面的公式，这只是一个大脑训练过程，并问自己这些字母符号是什么意思：假设训练文本中有一个单词，第一个求和就像一个从第一个单词到末尾的指针A单词，每个单词被称为当前词（或中心词）；查看第二个求和匹配，它是一个固定参数，表示中央指针可以向前或向后移动多少个字，换句话说，定义上下文的范围。然后连接前两个求和巧合，有一个浮动窗口，从第一个单词滑动到最后一个单词。浮动窗口的中间自然是当前单词，前后的每个单词都是其对应的上下文；回想一下上一篇文章提到的如何通过头词在上下文中训练和预测单词，那么很明显，这种预测概率位于求和符号的后面。整个目标函数是使预测概率的平均值最大化。标准版使用该函数来计算预测概率：▲问题：这些字母符号代表什么？ （建议阅读带有问题的论文，以达到“假装已读论文”的目的）。这本词典不是另一本词典的问题。以上公开公告中的信件是什么意思？是整个字典的大小。简要解释字典中的含义（以及整个单词嵌入）：单词嵌入训练的目的是为单词分配向量。他们被分配给哪些单词？当然不是所有的单词，因为您可能在训练文本中看不到某些单词（如何计算看不见的单词的单词向量是一个有趣的问题，我很快会在本文的一部分中对此进行介绍）。即使您看到某些单词，它们也不会频繁出现，或者您根本不在乎某些单词。词典的目的是指定感兴趣的单词以及最终计算出的单词向量。谈到这一点，我突然忍不住离题了（在这里我假装阅读了代码链接）。当您等待训练时，您会发现该程序实际上运行了两次，第一次运行非常快，因为它没有训练任何东西（），此过程的目的是构建字典，
例如字典大小的上限，词频的下限等。如果您对字典有更具体的要求，则实际上可以跳过第一次培训而替换字典。我为什么要专门谈论它？因为标准版本在实际应用中不实际，所以问题出在字母上。我们已经知道这就是整个字典的大小。将其带入公式中时，我们将发现整个字典都必须经过每次计算，并且计算量非常大。因此，只有减少计算量并期望获得近似效果。是的，这个公式也是一个测试站点。请注意，它不仅替换了预测概率，还替换了第一个公式中的预测概率。如果是至尊版，就像所有汽车或图形卡一样，则在标准版和至尊版之间会有各种高端版本和精英版（例如或）。在这里我不会详细介绍。我知道有很多精彩的Hardcore文章。简单来说，它是简化版本，其核心思想是一个好的模型可以区分噪声中的正确数据。因此，我们可以看到上述公式由两部分组成：第一部分代表“正确的数据”，即通过首词预测正确的上下文词的概率；第二部分代表“正确的数据”。第二部分是“噪声”，即通过头词“概率”对噪声词的预测，概率越小越好。因此，您可以看到一个负号。因此，核心问题是如何定义噪声，即如何在上式中定义（分布）。作者的答案是，通过实验发现，噪声分布是基于词频统计的，最好用指数函数对其进行稍微调整。没有理论上的解释。这里的感性解释是：我给您一个培训文字，指向其中一个词。显然，我们知道正确的上下文（附近的单词）应该是什么，那么假噪声又如何呢？由于是噪音，因此它应该不太明显。它必须令人不安并且经常发生。单词在整个文本中出现的频率越高，它出现在训练词周围的可能性就越高（这里我们不考虑太多的搭配和顺序，我们只是将训练文本视为一袋词），然后这是一个很好的干扰项，即噪声。在本文前后，我都读过相同的短语，并且每次都能得到一些新的理解或发现。我曾经将词组提取和训练部分视为小文本预处理，
毕竟，标题中有“短语”，但这是一个单独的段落）。在进行学术研究之前，“词嵌入训练”在我看来就像它的名字一样。我基本上只关注“单词”级别。经过简单的预处理后，文本便被送入模型进行训练，因为直接评估词嵌入（）的质量的大多数常用数据集都是基于词的。在实际的工业应用中，我突然发现有太多的短语和短语需要注意。将词嵌入词组并不难。实际上，这是在训练之前修改词典部分（“该词典在其他词典中未提及”）以添加短语。如果您确切知道要重点关注的短语，只需将它们全部添加到词典中即可。因此，本文中讨论的实际问题是如何在不知道文本中的短语的情况下找到文本。作者给出的解决方案非常简单。它基于单词频率的统计信息来找出经常在一起出现但在其他情况下不经常出现的短语。此方法在文本上第一次通过时可以找到两个单词的短语，然后在第二次通过之后可以找到三个单词的短语，依此类推。每个人都应该熟悉“相对于男人的国王等同于相对于女人的王后”的例子（如果您不熟悉，可以左转并看到另一篇关于我的文章），并且在短语中嵌入祝福（不作者必须提出类似的想法：“中国货币大约等于人民币”，“中国航空公司大约等于中国南方航空公司”等等。作者还列举了一些与此观察结果相符的例子。他给出的解释是：单词vector可以看作是其上下文分布的表示；通过加法获得的向量可以被视为一个，并且只有总和并且通常在相同的上下文中出现的单词将接近于此。我个人认为作者受到短语识别概念的影响。我个人对此现象有所保留，但它至少可以解释为，嵌入在空间中的好词不仅与两个词之间的“距离”（词相似性）有关，而且还与整个词的相对位置有关。空格（“”和“”）。如果模型设计师使用成分，则上述改进就是调味品。为什么调味品要比成功更重要？因为一个简单有效的模型得到了背后更多细节的支持。我们可能在应用程序中感觉不到，因为这些详细信息已经具有足够好的默认设置。
您会发现到处都有选择，最后，在使模型真正实用且易于使用之前，这些好选择已被匹配和隐藏。对于研究人员而言，可以深入研究这些选项是否是最佳选择，为什么？例如，噪声的分布，甚至老师只是说实验的结果，那么会有更好的噪声分布吗？是否会有更好的方式选择上下文？单词向量的最佳维数是多少？还有很多。已经进行了许多相关研究，并且模型本身已经过时，但是这种查询方法也适用于其他模型。如果没有新的食材，请在调味品上加倍努力。当我谈论词嵌入时，我在说什么？论文标题：论文链接：相关论文：论文标题：连续空间语言模型最近在各种任务中表现良好。在本文中，我们通过输入Word向量空间表示研究了层权隐式学习。这些表示法令人惊讶地擅长捕捉语言中的句法和语义法则，并且每个关系（律）都可以由特定于关系的向量偏移量来表示，这使得基于（单词）向量之间的词（向量）之间的偏移量例如，将自动学习男女之间的关系（单词向量之间），并且从“”获得的单词向量计算将产生非常接近“”的单词向量。我们证明了单词向量捕获了句法规则通过本文提供的句法类比问题，可以正确回答将近％的问题，我们使用向量偏移量方法回答了该问题，证明了可以捕获单词向量的语义规则。值得注意的是，这种方法比以前的最佳系统要好。”这就是说，词在词嵌入空间中的相对位置关系（词向量差）可以在一定程度上对应于句法和语义关系。本文与时间观点之间的关系，此文章之前曾发表过，所以Tu老师在这里没有使用该模型。为什么要将它包含在系列中？因为本文的核心不是单词嵌入模型，而是如何评估单词嵌入。它观察词嵌入之间的关系，并将它们连接到句法和语义层次。它还为一开始就广泛使用的类比（）任务铺平了道路。此外，当我们谈论单词嵌入时，通常将重点放在模型上，并且在大多数情况下，评估只是证明我的模型比您的模型更好的一种手段或标准。
评估本身是有缺陷的，因此许多所谓的成功工作都依赖于评估。如果有一天评估突然被证明是有缺陷的怎么办？在下文中，我们将通过单词类比任务来讨论前几段的含义。如何准确找到第四个单词？文章中的图片清楚地显示了第四个单词的计算方法以及进行此计算的原因：首先说出这三对与性别相关的短语（，），（，），（ ，），它们的字向量差（，蓝线）非常相似。右图中的红线表示单数和复数关系也非常相似。因此，作者认为单词嵌入空间（或单词嵌入表示的相对位置）已经包含了这样的句法或语义信息。因此，当您要计算“？”时，它等效于两对具有相同关系（，）和（，？）的单词，然后呢？ （这里都是矢量坐标），这并不难理解。第四个单词的逼近实际上，几乎不可能准确地找到第四个单词，并且计算出的坐标位置很可能没有单词。因此，作者建议使用最接近这一点的单词。到目前为止，这几乎是所有类比任务方法的词。但是，有一个非常重要的细节没有在本文中提到：第四个单词可以是三个疑问词之一吗？第四个单词的局限性在Tu老师正式提出该模型的文章中，他一方面完善了单词类比任务的数据，另一方面，他也阐明了第四个单词的局限性：第四个单词不能是三个问题单词之一。限制的影响只是一个很小的细节。代码加上一条判断线，其影响有多大？答案是非常大的！想象一下，没有这个约束，“？”计算得出的结果，这非常令人尴尬：它将打破每个人对词嵌入空间的神奇想象力，具体来说，就是这张图片：▲在卖方展示计算之后，发现最接近的点是第二接近的点。如果是这样，它仍然如此神奇吗？ ▲有可能将买方的展示词嵌入到空间中，但是只有具有相似含义的词是接近的（在上图中的虚线中），结果很小，然后指向位置就近了，由于限制条件，选择更接近的单词。换句话说，词嵌入可以保证词与词之间的良好关系，
不是那么“魔术”。那么，实际情况是什么？事实是，单词类比任务的“奇迹”结果很大一部分是由于上述限制。有趣的是，一篇仔细研究此限制的文章首次出现在这一年，而其正式发布实际上是最近几个月的事情。论文标题：链接到本文：本文的第一版中有一个非常有趣的内容（我不知道为什么第二版不见了）：作者将类比任务这个词的结果与限制进行了比较（原始版本）和取消限制，您可以看到似乎真正神奇的是限制，而不是嵌入词。当我们谈论词嵌入时，我们谈论什么？上面提到的文章非常有趣，强烈建议所有对单词嵌入感兴趣的人仔细阅读它。本文的重点实际上是通过研究这种限制。有人批评说，关于现在的许多文章实际上站不住脚。实际上，文章研究的一些示例是经过精心选择的，这是为了研究而进行的一些研究。当然，出于政治上的正确性，作者不能说他专注于所有有关词嵌入的研究，只是其中一部分。这也是为了更好，更公平地进行研究。我理解作者的意思，但是我认为这实际上对每个从事词嵌入研究的人来说都是一件好事。我个人觉得它已经成为“目标”。因为我花了很多时间研究模型，并试图对其进行改进，以便在词类比和其他任务上有所改进，然后最终可以在论文部分的“合理”范围之外编写模型。我们有时还会分析改进的原因，甚至给出一些具体示例，说“看，以前的模型在这里是错误的，我的新模型在这里”，但是很多时候对结果的分析都得到了改进，这是一个假设在自身。最后，如果评估系统本身存在缺陷，那么是否有必要轻视许多可以改善评估系统的相关研究的价值？不要迷信结果（我什至没有提到它），我们需要对评估系统本身进行更多的研究和思考。 •该手稿确实是个人原创作品，并且该手稿必须注明作者的个人信息（姓名，学校工作单位，学术职位，研究方向）•默认情况下，每篇文章均为第一篇出版物，并且“原始”徽标会被添加