心理咨詢設(shè)備如何進行檢修呢?
日期:2021.12.10 來源:湖南檢信智能
心理咨詢設(shè)備這樣的處理方式存在著很多問題,我們不能像點積或者反向傳播那樣在一個字符串上執(zhí)行普通的運算操作,所以在這里我們不能將字符串作為輸入,而是需要將文本轉(zhuǎn)換成計算機可識別的格式,由于計算機只能識別數(shù)字,因此我們可以將文本中的每一個詞都轉(zhuǎn)化為一個向量,也稱作詞向量。
詞向量是用一個向量的形式表示文本中的一個詞,通過這種轉(zhuǎn)化方式就能采用機器學習來把任何輸入量化成我們需要的數(shù)值表示,然后就可以充分利用計算機的計算能力,計算得出最終想要的結(jié)果,保證了操作的可行性,為了得到這些詞嵌入,我們采用一個很著名的模型 "Word2Vec","Word2Vec"是近幾年很火的算法,它通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習算法來訓練N-gram 語言模型,并在訓練過程中求出word所對應(yīng)的vector的方法,它是將詞表征為實數(shù)值向量的一種高效的算法模型,其利用深度學習的思想。
可以通過訓練,把對文本內(nèi)容的處理簡化為 K 維向量空間中的向量運算,而向量空間上的相似度可以用來表示文本語義上的相似,在這個模型中,每個詞的詞向量是根據(jù)上下文的語境來進行推斷的,如果兩個詞在上下文的語境中可以被互換,那么這就表示這兩個詞的意思相似,詞性相似,那么他們的詞向量中相距距離就非常近,在自然語言中,上下文的語境對分析詞語的意義是非常重要的。