Co-Occurrence Matrix——共现矩阵原理介绍

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Co-Occurrence Matrix——共现矩阵原理介绍。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

共现和上下文窗口
  • 共现(Co-occurrence)——对于给定的语料库,一对单词(如w1和w2)的共现是指它们在上、下文窗口中同时出现的次数。
  • 上下文窗口(Context Window)——指的是某个单词w的上下文范围的大小,也就是前后多少个单词以内的才算是上下文?一般,上、下文窗口由数字和方向指定。

示例中的上下文窗口为 2Co-Occurrence Matrix——共现矩阵原理介绍,矩阵,线性代数

共现矩阵的生成
  1. 由语料库中所有不重复单词构成矩阵A以存储单词的共现次数。

  2. 人为指定Context Window大小,计算每个单词在指定大小的上下文窗口中与它周围单词同时出现的次数。

  3. 依次计算语料库中各单词对的共现次数。

共现矩阵存在的问题及解决方法
  • 共现矩阵增加了字典或词汇的大小(Increase in size with dictionary or vocabulary.)
  • 对于一个庞大的语料库,这个共现矩阵可能变得非常复杂(高维),后续分类模型面临稀疏性问题,模型的健壮性较差。

奇异值分解(SVD)和主成分分析(PCA)是两种特征值方法,主要用于将高维数据集降维,同时保留重要信息。

主成分分析 PCA
奇异值分解 SVD

Co-Occurrence Matrix——共现矩阵原理介绍,矩阵,线性代数文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-641862.html

到了这里,关于Co-Occurrence Matrix——共现矩阵原理介绍的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 矩阵补充(matrix completion)

    这篇文章介绍矩阵补充(matrix completion),它是一种向量召回通道。矩阵补充的本质是对用户 ID 和物品 ID 做 embedding,并用两个 embedding 向量的內积预估用户对物品的兴趣。值得注意的是,矩阵补充存在诸多缺点,在实践中效果远不及双塔模型。 上篇文章介绍了embedding,它可

    2024年01月19日
    浏览(41)
  • 对角矩阵(diagonal matrix)

    对角矩阵(英语:diagonal matrix)是一个 主对角线之外的元素皆为 0 的矩阵。对角线上的元素可以为 0 或其他值。 对角矩阵参与矩阵乘法 矩阵 A 左乘一个对角矩阵 D,是分别用 D 的对角线元素分别作用于矩阵 A 的每一行; 相似地,矩阵 A 右乘一个对角矩阵 D,是分别将 D 的对

    2024年02月11日
    浏览(45)
  • Eigen-Matrix矩阵

    在Eigen中,所有矩阵和向量都是矩阵模板类的对象。向量只是矩阵的一种特殊情况,要么有一行,要么有一列。矩阵就是一个二维数表,可以有多行多列。 Matrix类有六个模板参数,但现在只需要了解前三个参数就足够了。剩下的三个参数都有默认值,我们暂时不碰它们,我们

    2024年03月09日
    浏览(64)
  • leetcode 542. 01 Matrix(01矩阵)

    矩阵中只有0,1值,返回每个cell到最近的0的距离。 思路: 0元素到它自己的距离是0, 只需考虑1到最近的0是多少距离。 BFS. 先把元素1处的距离更新为无穷大。 0的位置装入queue。 从每个0出发,走上下左右4个方向,遇到0不需要处理,遇到1,距离为当前距离+1. 如果当前距离

    2024年02月12日
    浏览(36)
  • Eigen 矩阵Matrix及其简单操作

    在Eigen,所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象,Vector只是一种特殊的矩阵(一行或者一列)。 Matrix有6个模板参数,主要使用前三个参数,剩下的有默认值。 Scalar是表示元素的类型,RowsAtCompileTime为矩阵的行,ColsAtCompileTime为矩阵的列。 库中提供了一些类型便于使用,比如

    2024年02月12日
    浏览(33)
  • 双目立体匹配中的极线约束(Epipolar Constraint),基础矩阵(Fundamental Matrix),本质矩阵(Essential Matrix),对极几何(2D-2D)

    考虑一个SLAM中一个常见的问题:如果两个相机在不同位置拍摄同一个物体,或者一个运动的相机在不同时刻拍摄同一物体,我们有理由相信两张图片中各点存在着某种几何关系,这种关系可以用对极几何来描述。对极几何描述了两帧图像中各像素的射影关系(或者说是各匹配

    2024年02月05日
    浏览(36)
  • 导向矢量矩阵(steering vector matrix)

    在阵列信号处理中,导向矢量矩阵(steering vector matrix)是描述阵列接收信号和信号源之间关系的重要工具。它用于计算不同到达角度(Direction of Arrival,DOA)下的阵列响应。 导向矢量矩阵是一个矩阵,其每一列代表一个特定的到达角度,而每一行代表阵列中的一个阵元。假设

    2024年02月16日
    浏览(79)
  • 推荐算法之--矩阵分解(Matrix Factorization)

    在众多推荐算法或模型的发展演化脉络中,基于 矩阵分解 的推荐算法,处在了一个关键的位置: 向前承接了 协同率波 的主要思想,一定程度上提高了处理稀疏数据的能力和模型泛化能力,缓解了头部效应; 向后可以作为 Embedding 思想的一种简单实现,可以很方便、灵活地

    2023年04月13日
    浏览(44)
  • 分类模型之混淆矩阵(Confusion Matrix)

    混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础,同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本,最直观,计算最简单的方法。 可以简单理解为:将一个分类模型的预测结果与正确结果做对比,将预测正确的统计量和预测错误的统计量分别写入一张矩阵图中,得到的这张图就是混淆矩阵了。 混

    2024年02月03日
    浏览(44)
  • 线性代数 --- 置换矩阵 (Permutation matrix)

            对一个矩阵进行行交换,需要通过置换矩阵(permutation matrix)来完成。         在对一个Ax=b的方程组进行高斯消元的过程中,我们常常会遇到一种情况,也就是消元消不下去的情况。下面,我列出了两个不同的3x3矩阵的消元过程:         上图中的第一行,是一

    2024年02月06日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包