词向量第10页

基于BERT-PGN模型的中文新闻文本自动摘要生成——文本摘要生成（论文研读）

模型的中文新闻文本自动摘要生成（2020.07.08）基于BERT-PGN模型的中文新闻文本自动摘要生成（2020.07.08）摘要：0引言相关研究2BERT-PGN模型2.1基于预训练模型及多维语义特征的词向量获取阶段

椒椒。·2023-03-30 12:15

基于Rasa NLU搭建中文语义

--configRelease3、词向量数据模型链接：https://pan.baidu.com/s/1kNENvl

月然暄喆·2023-03-29 22:05

word2vec实例详解python_在python下word2vec词向量的详细解析

在python下word2vec词向量的详细解析发布时间：2020-07-1714:40:26来源：亿速云阅读：84作者：小猪这篇文章主要讲解了在python下word2vec词向量的详细解析，内容清晰明了

思索bike·2023-03-29 18:43

预训练word2vec，代码

词嵌入的应用包括基于词向量的余弦相似度为给定词找到语义相似的词。目录1.用于预训练词嵌入的数据集1.1读取数据集1.2下采样1.3中心词和上下文词的提取

流萤数点·2023-03-29 17:19

自然语言处理=======python利用word2vec实现计算词语相似度【gensim实现】

实验目的1、要利用已训练过的词向量模型进行词语相似度计算，实验中采用的词向量模型已事先通过训练获取的。2、于数据采用的是2020年特殊年份的数据，“疫情”是主要话题。

不良使·2023-03-29 17:53

NLP 分享：

Section1:本节主要内容：1.中文分词技术原理解析2.机器学习与神经网络模型基础概念3.关键字提取4.词向量解析本节期望：能使用jieba做基础的中文分词与常用算法进行关键字提取能使用word2vec

领导的玩具·2023-03-29 02:42

Word2Vec简明教程：入门、原理及代码实现

Word2Vec简明教程1.特征向量2.词向量2.1例1：King-Man+Woman=Queen2.2例2：跨语言同义词共现3.NNLM4.Word2Vec4.1SkipGram（1）基本概念（2）数据模型

机器学习Zero·2023-03-28 22:06

Convolutional Sequence to Sequence Learning

cnn-seq2seq传统的embedding，将词向量空间映射到d维编码器+解码器--多层cnn，卷积核的大小k，参数规模为kd*2d，其中kd为每一次卷积的输入矩阵大小（kd），2d为输出矩阵大小（

小绿叶mj·2023-03-27 07:05

自然语言处理|SkipGram训练中文词向量

课程作业，训练语料是维基百科的中文语料，训练词向量计算两个词之间的余弦相似度。关于预处理网络上有不少教程，后面如果有时间会补一下，程序结构图里给出了对应步骤用到的库，可以借鉴。

酸菜一汤·2023-03-27 07:48

word2vec之一发入魂（1）：CBOW, Skip-gram原理详解

其中这个转换过程被称为wordembedding，转换出来的向量也叫词向量。本文将从原理上简要介绍word2vec模型中包含的两个经典算法：CBOW与Skip-gram模型，并对两者的相同点，不同点

PYIPHANG·2023-03-27 07:46

词向量word2vec学习记录

前言最近又系统的学习了一遍词向量的一些基础知识，巩固了基础知识的同时又有了一些新的收货，在此想记录下学习过程中的笔记，写的不好的地方请见谅，如有错误欢迎指正一语言模型首先我们回顾一些基础的知识与概念，什么是语言模型呢

曾飞廉·2023-03-26 00:23

Wrod2vec计算句子相似度实战_3分钟热情学NLP第7篇

3分钟热情学NLP第7篇，Wrod2vec计算句子相似度实战方法1，计算句子中各个词向量，得出句子的平均值1、使用jieba分词，得出该句子包含的词；2、计算每个词的词向量；3、求得该句子的平均值4、采用余弦值

十三先·2023-03-25 21:42

自然语言处理之词向量模型介绍

nlp我们在平日的生活中所说的话语，如何使用计算机自动构造出来呢？一.探究我们在说一句话时，无形中做了什么1.人类语言通俗剖析我想吃晚饭通过以上内容，我们可以把句的意思拆分为：我·想·吃·晚饭。我们通常在说“我”的时候，大脑其实是在思考下一个词，即“想”，然后说了“想”了同时，开始思考下一个词“吃”，以此类推。也就是说，我们每一次说出下一个词的时候，是基于上一个词说的是什么而定的，这样才能

出题老头·2023-03-25 02:06

12.人工智能原理-循环：序列依赖问题

目录一、时间序列onehot编码词向量词向量算法二、编程实验三、总结四、往期内容一、时间序列前面两节课我们已经学习了卷积神经网络的基本原理和应用。

wanlin_yang·2023-03-24 19:20

Task5 基于深度学习的文本分类2

学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习

qq_39974560·2023-03-24 07:48

Kaggle word2vec NLP 教程第二部分：词向量

原文：BagofWordsMeetsBagsofPopcorn译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译第二部分：词向量代码第二部分的教程代码在这里。

布客飞龙·2023-03-23 18:51

2018-04-02 第二周

如果要一句话概括词向量的用处，就是提供了一种数学化的方法，把自然语言这种符号信息转化为向量形式的数字信息。这样就把自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题。

hobxzzy·2023-03-23 00:53

Wrod2vec计算句子相似度_3分钟热情学NLP第6篇

通过词向量计算句子之间的相似度，大致有下面几种方法：1.1、求平均值比如一句话

十三先·2023-03-22 17:02

静态词向量预训练模型与动态词向量预训练模型

一、静态词向量预训练模型将一个词在整个语料库中的共现上下文信息聚合至该词的向量表示中，也就是说，对于任意一个词，其向量表示是恒定的，不随其上下文

七月花nancy·2023-03-21 05:04

java训练词向量_第一节——词向量与ELmo(转）

本节课程主要讲解的是词向量和Elmo。核心是Elmo，词向量是基础知识点。

许多的小兵器·2023-03-21 05:33

词向量与词向量拼接_<1>词向量与ELMo模型词向量漫谈

目录：基础部分回顾(词向量、语言模型)NLP的核心：学习不同语境下的语义表示基于LSTM的词向量学习深度学习中的层次表示以及DeepBI-LSTMELMo模型总结1.基础部分回顾(词向量、语言模型)1.1

weixin_39804523·2023-03-21 05:33

NLP词向量模型总结：从Elmo到GPT,再到Bert

词向量历史概述提到NLP，总离开不了词向量，也就是我们经常说的embedding，因为我们需要把文字符号转化为模型输入可接受的数字向量，进而输入模型，完成训练任务。这就不得不说这个转化的历史了。

谈笑风生...·2023-03-21 04:31

NLP:词向量与ELMo模型笔记

目录：基础部分回顾（词向量、语言模型）NLP的核心：学习不同语境下的语义表示基于LSTM的词向量学习深度学习中的层次表示以及DeepBI-LSTMELMo模型总结1.基础部分回顾（词向量、语言模型）1.1

风度78·2023-03-21 04:59

From Word Embedding to Sentence Embedding:从词向量到句向量

13年Word2vev横空出世，开启了基于wordembeddingpre-trained的NLP技术浪潮，6年过去了，embedding技术已经成为了nn4nlp的标配，从不同层面得到了提升和改进。今天，我们一起回顾embedding的理论基础，发现它的技术演进，考察主流embedding的技术细节，最后再学习一些实操案例。从实战角度而言，现在一般把fastText作为wordembedding

量化橙同学·2023-03-21 04:28

[NLP]高级词向量表达之ELMo详解

一、引言词向量是自然语言处理任务中非常重要的一个部分，词向量的表征能力很大程度上影响了自然语言处理模型的效果。如论文中所述，词向量需要解决两个问题：（1）词使用的复杂特性，如句法和语法。

一种tang两种味·2023-03-21 04:27

ELMO模型：从词向量到语境表示

（封面图由文心一格生成）ELMO模型：从词向量到语境表示在自然语言处理领域，词向量是常用的语义表示方式之一。然而，传统的词向量表示无法考虑上下文信息，而且同一个词在不同上下文环境下可能具有不同的含义。

Chaos_Wang_·2023-03-21 04:26

NLP 学习6

模型图.png编码器.png编码器对输入的词向量做自注意力，使词能相互感知，然后分别传入全连接层。Self-Attention中使用多头机制，使得不同的attenti

Cxgoal·2023-03-20 06:58

2.2 语言模型和词向量 tensorflow词向量

----------------------------大纲--------------------------1随着模型不断更新2直接使用预先训练好的词向量如word2vec，glove-------

lbda1·2023-03-19 13:20

中文的预训练词向量

https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-05-15-10https://github.com/DUT-NLP/Cross-domainCHD

美环花子若野·2023-03-18 11:31

Kaggle word2vec NLP 教程第三部分：词向量的更多乐趣

原文：BagofWordsMeetsBagsofPopcorn译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译第三部分：词向量的更多乐趣代码第三部分的代码在这里。

布客飞龙·2023-03-18 10:08

fasttext简单理解及应用

在训练时，通过N-gram把词向量喂入模型，输出属于各类的概率，并比对标签修正模型在预测时，输入的是词序列，输出的是属于各类概率，取最大概率实际上还是一个单层的神经网络系统，一般来说损失函数用得softmax

机器不能学习·2023-03-18 07:49

存档利用wiki训练中文词向量教程

https://blog.csdn.net/weixin_40400177/article/details/79366065

62ba53cbc93c·2023-03-18 01:59

文本相似算法

词向量转换，建立词典。如果只是两两文本比对，那直接用余弦相似算法计算两个向量的余弦夹角即可。如果需要在海量文本中做相似查

拾荒巴菲特·2023-03-17 00:39

task8

假设输入的文本序列由n个词组成，每个词用d维的词向量表示。那么输入样本的宽为n，输入通道数为d。TextCNN的计算主要分为以下几步。定义多个一维卷积核，并使用这些卷积核对输入分别做卷积计算。

欧飞红·2023-03-16 20:55

深度语言模型-ELMo

当给出一句话时，模型会根据上下文来判断每个词对应的词向量，最后输出。这样做之后明显的好处之一就是对于多义词，可以结合前后语境对多义词进行理解。解决了word2vec的静态

南朝容止·2023-03-16 11:14

【自然语言处理】BERT 讲解

自然语言处理】Seq2Seq讲解【自然语言处理】Attention讲解【自然语言处理】ELMo讲解【自然语言处理】Transformer讲解BERT1.简介ELMo模型可以根据上下文更新词的特征表示，实现了词向量由静态向动态的转变

不牌不改·2023-03-16 07:04

embedding层思路

首先进行词典的构造，将出现少的词筛选后构造成词典，词典中每个词都有对应的ID值，有了词典就可以构造one-hot向量表示，one-hot与[词典长度，词向量维度]矩阵相乘可以获得词向量，词向量再输入到网络中

华小锐·2023-03-15 21:59

02-seq2seq原理与实践

目录原理部分机器翻译发展历史Seq2Seq网络基本架构Seq2Seq网络应用Seq2Seq存在的问题Attention机制实践部分任务1：数据预处理编码层与词向量完成解码模块模型迭代任务2：数据预处理使用构建好的词向量完成解码操作任务总结在进行学习

HsuanvaneCHINA·2023-03-15 18:20

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

论文总体结构一、摘要使用卷积神经网络处理句子级别文本分类，并在多个数据集上有好的效果二、Introduction(背景介绍)使用预训练词向量和卷积神经网络，提出一种有效分类模型本文的主要契机:1、深度学习的发展

BUPT-WT·2023-03-15 07:07

论文笔记：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

Abstract作者在句子级的分类任务上做了一系列基于预训练词向量的CNN实验。

vivian_ll·2023-03-15 07:07

（一）利用Wikipedia中文语料训练词向量word2vec——获取Wikipedia简体中文语料库

利用Wikipedia中文语料训练词向量一共分为两个篇章，这篇文章属于第一部分，包括下载Wikipedia语料库，并将其从繁体转换为简体。

风度翩翩猪肉王子·2023-03-15 05:15

elasticsearch 性能调优（二）

且Lucene索引之中还存储了很多其他的信息，如词向量等等，每个Lucene都是由多个段构成的，每个段只会被创建一次但会被查询多次，段一旦创建就不会再被修改。多个

饲养员壹号·2023-03-14 16:30

TextCNN详解

基于卷积神经网络的句子分类）三大顶会ACLEMNLPNAACL一、论文总览：Abstract：使用卷积神经网络处理句子级别的文本分类，并在多个数据集上取得很好效果Introduction:通过使用预训练的词向量和卷积神经网络

Wo0_0aa7·2023-03-13 09:54

Wrod2vec算法_3分钟热情学NLP第4篇

文本向量化.png1、文本向量化现阶段，文本向量化，大部分是通过词向量化来实现的；也有一部分算法，将整篇文章或整条句子作为最小处理单位来实现文本向量化，如doc2vec；1.1、独热编码one-hotone-hot

十三先·2023-03-12 17:49

多语言机器人深度学习模型构建

为了将中英文对话机器人已有的神经语言程序（NLP）能力拓展到更多语言，满足混合语言人机交互场景需求，分析了新语言特性预处理机制，提出了一种多语言机器人深度学习模型.通过多任务联合训练翻译模型构建、引入判别器对抗训练、词向量语料共享

罗伯特之技术屋·2023-03-12 07:47

深度学习与自然语言处理技术

词向量的方法，可以将映射转换到一个独立的向量空间。

轻雨科技·2023-03-11 15:19

nn.Conv1d理解

/details/82969867https://zhuanlan.zhihu.com/p/29201491一张图conv1d.jpeg解释：所谓一维卷积，就是卷积时只看纵列（即句子方向，图中d=5为词向量维度

Rambo_1401·2023-03-11 07:23

词向量：word2vec

词向量技术将自然语言中的词转化为稠密向量，使得相近的词有相似的向量表示，方便后续在向量的基础上做运算，进一步挖掘文本之间的潜在关系。

jerrychenly·2023-03-10 17:08

《Progressive Cross-Modal Semantic Network for Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval》论文学习

并且同时，对齐和映射特征到他们的语义特征（类别级的词向量），将knowledge从seen到unseen进行迁移。然而对齐与投

waiall·2023-03-10 16:24

理解Transformer

问题很明显，如果用同样的word2vec，表示词向量，那么下图中的it就是同样的词向量，但是我们代入句子中，明显可

骚火棍·2023-03-09 16:28

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