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word2vec论文下载_ai生成(2024年12月最新版)

内容来源：安定传媒所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

word2vec论文

社科NLP入门：Word2Vec揭秘今天我们来聊聊计算社会科学领域中的自然语言处理基础。语言和文字是人类传播和记录信息的主要方式，而文本数据中蕴含着大量难以提取的信息。自然语言处理技术可以将这些“定性”信息以量化方式提取出来。早期的自然语言处理技术主要基于特定词语的频率进行统计。例如，要判断一篇文章是表达了积极还是消极的情绪，我们会先列出一个积极/消极情绪的词表（如“快乐”/“失望”），然后统计文章中积极/消极词出现的比重。这种方法需要人工拟定词表，但词表难免会漏掉许多相关词，而且一个词语在不同的语境下也可能有不同的意思。因此，早期自然语言处理进行文本分析的结果往往不可靠。 Word2Vec模型是自然语言处理在计算社会科学领域下的革命性方法，使得社会科学家能够对文本进行高精度的分析。在该模型中，每个词的语义都可以用一个高维向量表示，语义相近的词对应的高维向量数值相似（或距离接近）。这些向量不仅可以表示单个词语，还可以扩展到表示句子或文章的语义。相比早期方法，Word2Vec模型不依赖人工编辑的词语表，完全依靠文本本身训练得到语义向量，且识别精度和正确度通常高于人工词语表。有了Word2Vec模型后，我们可以进行哪些分析呢？首先，可以对文本内容/主题进行分类。距离相近/相似的向量代表的语义/词义接近，因此可以通过聚类方法将语义相近的文本分组在一起，并结合人工分析理解每类文本对应的主题。其次，词语对应向量的距离代表词语意义的相近度，通过测算不同时期两个词语的距离变化可以分析语义的变迁。例如，分析“民主党”和“共和党”两个词的距离变化来研究美国的政治极化。最后，关于Word2Vec的模型原理，建议去网上找一些通俗易懂的博客介绍。一般自然语言处理都用Python编写代码，而genism是一个比较容易上手的训练Word2Vec的库。此外，论文[3]和[4]是两篇在计算社会科学语境下非常有启发性的利用自然语言处理做分析的论文，感兴趣的朋友可以读一读。自然语言处理的范围确实很大，很多常用方法如LDA等因为篇幅限制无法介绍。此外，大语言模型发布之后自然语言处理的研究和应用方式也发生了很大变化，所以之后会单独再写一篇详细介绍。

深度学习论文精选：惊艳之作大集合在深度学习领域，哪些论文让你眼前一亮？以下是一些经典之作的回顾： CV领域： GAN：生成对抗网络（GAN）的魔力在于其对抗性训练，从WGAN、DCGAN到StyleGAN、CycleGAN，GAN的热度一直不减。 VAE：变分自编码器（VAE）通过引入KL散度的正则项，使得后验分布与先验分布尽可能接近，从而在生成模型中表现出色。 AlexNet：CNN的经典之作，当时硬件技术有限，但AlexNet在ImageNet挑战赛上的表现令人瞩目，对机器学习社区产生了深远影响。 ResNet：何凯明大神的作品，残差连接的设计简单而有效，成为DNN的基本组件之一。 EfficientNet：重新思考CNN模型的缩放方式，提出了一种更高效的模型。 SimCLR：一个简单的对比学习框架，用于视觉表示学习。 MAE：掩码语言模型（MLM）在视觉领域的简单有效应用。 GIRAFFE：GAN与NeRF的结合，效果令人惊叹，可以移动图片中的物体。扩散模型：生成领域的新星，如OpenAI的DALLⷅ 2和Google的Imagen，引领文本生成图像领域的新风向。 NLP领域： Word2Vec：词嵌入领域的经典之作，思想简单但效果出色，两个训练的优化算法也很有启发。 Transformer：颠覆性的提出transformer架构，迅速席卷NLP、CV等领域，成为可与RNN、CNN并列的经典架构。 BERT：NLP预训练技术的划时代作品，引发了预训练的热潮，并迅速应用到CV等相关领域。 GPT-3：大力出奇迹，大模型之路还没有尽头！虽然未开源，但META开源了可与之媲美的OPT。 Dropout两次：SimCSE中采用对比学习将sentence embedding推向新SOTA，SE领域突然就卷起来了；其中提出的将dropout用作数据增强的想法很有意思，简单实用。这些论文不仅展示了深度学习的巨大潜力，也为我们提供了许多宝贵的启示和灵感。

机器学习在管理研究中的应用：最新综述 𐟓š 三篇关于机器学习在管理研究中的综述文章，分别是：一篇较老的英文文章（20年发表），一篇最新的英文文章（23年发表），以及一篇刘景江老师于23年发表在《管理世界》上的文章。结合起来看会更好。按领域划分会计和金融领域重点关注公司发布的信息（年报、MD&A、电话会议、公告）、投资者情绪和分析师报告。通过公司信息的语调、情感和频率进行预测。常用分类算法（有监督学习）、建模（LDA）、情感分析、词嵌入（word embedding）和注意力机制（attention）。有监督学习可以参考一篇关于企业数字化转型的测度难题的文章。注意力机制可以参考谷歌的论文《Attention is All You Need》。信管、市场营销、战略、运营这些领域的研究方法大致相同，具体内容见原文。按方法划分变量测量典型的变量测量方法包括：通过年报、电话会议和MD&A来测量CEO性格和管理层短视；通过分析师文本信息价值；财务披露的语调；个人推文等。实践预测典型的实践预测应用包括：财务欺诈和市场回报与风险。因果推断因果推断应用于平均处理效应和异质性处理效应，可以使用SVM、Lasso、树和随机森林等方法。文本相似性典型的文本相似性分析包括：按照公司公布的主营业务进行相似性分析，提出新的行业划分方法；任务和技能的匹配度。 NLP全流程预处理预处理主要包括：去标点、停用词和空格。词义表示离散式表示： One-Hot：简单但稀疏矩阵且难以理解语义。词袋：稀疏矩阵，难以理解语义，高频词干扰。 TF-IDF：稀疏矩阵，但有文章使用该方法。 Hash：可以降维，但会丢失原有意义，不推荐（PCA降维也有类似情况）。分布式表示： Word2Vec、ELMo、Glove（大数据文本BERT会更好用）。算法分类：最常见，包括传统的SVM和KNN等。情感分析：本质上也是一种分类。建模：LDA。深度学习：CNN、LSTM（现在用transformer架构更好，包括GPT和BERT）。未来展望机器学习在管理研究中的地位一直比较尴尬，可能是因为其统计解释能力不足和对未来的解释能力不足。但随着各种LLM模型的进一步发展，机器学习有可能成为未来研究的一个发展方向。

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