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基于tensorflow搭建的神经网络recursive autuencode,用于实现句子聚类

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Little-girl-1992/RAE

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RAE(recursive autoencoder)

这个模型是将recursive NN结合Autoencoder构成一个无监督的句子转换模型。可以将不定长的句子转换成句子向量。 具体算法如下: 准备工作:将句子的词训练成词向量

  1. 将句子里面的词的词向量,两两结合,形成一个词向量对
  2. 用这些词向量对去初始化Autoencoder,生成模型和参数
  3. 将句子中邻近的词结合,输入初始化训练的Autoencoder模型,选择还原度最高的两个词生成的隐藏层输出,即x3,x4和对应的y1。
  4. 将y1代替句子中的x3,x4,重复步骤3,直到句子所有词合并完成
  5. 将选出的句子对,即[x3,x4],[x2,y1],[x1,y2]放入模型Autoencoder继续训练,更新参数
  6. 直到所有还原度都大于阈值为止
  7. 保留模型参数,计算句子向量

参考本人博客链接地址:http://blog.csdn.net/qq_26609915/article/details/52119512

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