自然语言_从头开始学习自然语言处理

Wording Embedding

1. word2vec
   基于只含有一个隐层的神经网络，隐层的节点数就是embedding的维度。并提出了CBOW和Skip-Grams这两种语言模型。并针对词典过大而导致计算softmax分母复杂度太高的问题提出了Hierarchical Softmax和 Negative Sampling方法。


2. glove
   并不是基于神经网络的方法，更类似于对文本中单词的共现性的矩阵进行矩阵分解，然后对每个单词求一个embedding向量。


3. fasttext
   基于word2vec的改进方法，之前的方法没有考虑单词的形态学特征。比如there和where看起来是非常像的，但是在学习时却是独立来学习的。fasttext考虑将每个单词用 bag of character n-gram 来表示。就是对每个单词基于字符层面切分，比如where 的 3-gram为 {whe,eer,ere}，(bag我自己的理解是集合的意思)，单词w与其他单词的相关性可以表示成w的n-grams与其他单词的相关性的和

http://www.quest.dcs.shef.ac.uk/wmt16_files_mmt/training.tar.gz