22、基于全局共现统计的词向量生成方法

基于全局共现统计的词向量生成方法

1. 全局共现统计词向量概述

在自然语言处理中,全局共现方法是一种重要的词向量生成手段。该方法通过收集整个语料库中每个窗口内单词的全局共现计数,从而推导出有意义的词向量。本文将介绍两种基于全局共现统计的词向量生成方法:基于奇异值分解(SVD)的矩阵分解方法和GloVe技术。

2. 基于SVD的词向量生成

2.1 共现矩阵的构建

首先,我们考虑一个简单的语料库:

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在窗口大小为1的情况下,我们收集每个单词组合的全局共现计数,构建共现矩阵。在处理过程中,我们假设当两个单词 $w_1$ 和 $w_2$ 同时出现时,它们对概率 $P(w_1/w_2)$ 和 $P(w_2/w_1)$ 都有贡献,因此将计数桶 $c(w_1/w_2)$ 和 $c(w_2/w_1)$ 都加1。

此外,对于窗口大小为 $K$ 的情况,我们可以定义一个差分加权方案,为距离上下文较近的共现单词赋予更多权重,而随着距离增加则进行惩罚。例如,共现计数器可以按 $\frac{1}{k}$ 增加,其中 $k$ 是单词与上下文之间的偏移量。

2.2 SVD方法的假设

在SVD方法中,假设单词 $w_i$ 和上下文 $w_j$ 之间的全局共现计数 $c(w_i/w_j)$ 可以表示为单词 $w_i$ 和上下文 $w_j$ 的词向量嵌入的点积。通常考虑两组词嵌入,一组用于

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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