Stanford CS224N NLP with Deep Learning | Winter 2021 | Lecture 2 - Neural Classifiers

Tóm tắt video "Stanford CS224N NLP with Deep Learning | Winter 2021 | Lecture 2 - Neural Classifiers"

Tóm tắt ngắn:

Bài giảng giới thiệu về các vector từ, cách học các vector từ bằng thuật toán word2vec, và cách sử dụng các vector từ để phân loại.
Các công nghệ được thảo luận bao gồm word2vec, GloVe, SVD, và negative sampling.
Các vector từ có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ NLP như phân loại, dịch máy, và nhận dạng thực thể.
Bài giảng giải thích chi tiết các thuật toán word2vec, GloVe, và negative sampling.

Tóm tắt chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu về vector từ và word2vec (13 phút)

Giới thiệu khái niệm vector từ và cách chúng có thể đại diện cho ý nghĩa của từ.
Giới thiệu thuật toán word2vec, một phương pháp học các vector từ dựa trên ngữ cảnh của từ.
Giải thích chi tiết cách thức hoạt động của word2vec, bao gồm việc dự đoán các từ xung quanh từ trung tâm và cập nhật các vector từ để tối ưu hóa dự đoán.
Nhấn mạnh rằng word2vec là một mô hình "bag of words", không tính đến thứ tự của từ.

Phần 2: Sử dụng ma trận đồng hiện để học vector từ (8 phút)

Giới thiệu khái niệm ma trận đồng hiện, một ma trận lưu trữ số lần xuất hiện của các cặp từ trong văn bản.
Cho thấy cách sử dụng ma trận đồng hiện để đại diện cho từ, với mỗi hàng hoặc cột là một vector từ.
Nhấn mạnh rằng ma trận đồng hiện có thể rất lớn và thưa thớt, dẫn đến kết quả không ổn định.

Phần 3: Thuật toán GloVe (8 phút)

Giới thiệu thuật toán GloVe, một phương pháp học vector từ dựa trên ma trận đồng hiện.
Giải thích cách GloVe sử dụng hàm mất mát để tối ưu hóa các vector từ, nhằm tạo ra các vector có thể đại diện cho tỷ lệ xác suất đồng hiện của các từ.
Nhấn mạnh rằng GloVe kết hợp ưu điểm của cả word2vec và SVD, cho kết quả tốt hơn.

Phần 4: Đánh giá vector từ (14 phút)

Giới thiệu hai phương pháp đánh giá vector từ: đánh giá nội tại và đánh giá ngoại tại.
Đánh giá nội tại bao gồm các nhiệm vụ như đánh giá tương tự từ và đánh giá tương tự ngữ nghĩa.
Đánh giá ngoại tại bao gồm các nhiệm vụ NLP thực tế như phân loại, dịch máy, và nhận dạng thực thể.
So sánh hiệu quả của các thuật toán word2vec, GloVe, và SVD trên các nhiệm vụ đánh giá.

Phần 5: Nghĩa của từ (8 phút)

Giới thiệu khái niệm nghĩa của từ và vấn đề đa nghĩa.
Cho thấy cách học các vector từ cho từng nghĩa của từ, và cách sử dụng các vector này để phân loại.
Nhấn mạnh rằng việc học các vector từ cho từng nghĩa có thể phức tạp và không hoàn hảo.
Giới thiệu khái niệm "superposition" của các vector nghĩa, và cho thấy cách sử dụng vector trung bình để tự động phân biệt nghĩa.

Phần 6: Giới thiệu về mạng nơ-ron (14 phút)

Giới thiệu khái niệm mạng nơ-ron và cách chúng khác với các phương pháp phân loại truyền thống.
Giải thích cách mạng nơ-ron học các tham số bằng cách sử dụng thuật toán gradient descent.
Giới thiệu thuật toán stochastic gradient descent, một phương pháp tối ưu hóa hiệu quả hơn gradient descent.
Nhấn mạnh rằng mạng nơ-ron có thể học các biểu diễn phức tạp hơn các phương pháp truyền thống, và có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ NLP khác nhau.