PaddlePaddle-GloVe:基于Paddle框架的GloVe模型的实现

【文件属性】：
文件名称：PaddlePaddle-GloVe:基于Paddle框架的GloVe模型的实现
文件大小：17KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-18 11:44:15
Python GloVe-Paddle- 基于Paddle框架的GloVe模型的实现 这是文章关于词向量训练的论文，文章在于Word2Vec工具出现后不久。文本特征空间的表示有两种经典的模式：一种是潜在的语义分析，通过对词对共现矩阵进行矩阵分解得到文本潜在信息；一种是Word2Vec，通过最大化词序列在一定长度的窗口中的共现概率，训练得到每个词的词向量。两种方式各有优缺点。信息，很好地考虑了文本的统计信息，但是其没有得到矢量空间，以至于其在词类比中表现不是很好。这篇文章综合了两种方法的优点，提出了一种基于基础词的共存信息的对对数双线性回归模型（global log-bilinear）回归模型）。同时，由于统计词对信息相当于大大压缩了文本信息（相当于把文本中重复出现的信息合到一块了），该模型增加了耗时不长的预先阶段来得到共现词对及共现频率，在训练时候大大降低了训练时长（相对于Word2Vec）。

【文件预览】：
PaddlePaddle-GloVe-master
----glove_pd_dy.py(22KB)
----requirements.txt(12B)
----glove_pd_st.py(20KB)
----README.md(1KB)
----glove.py(22KB)