词向量第11页

Transformer结构解读(Multi-Head Attention、Add&Norm、Feed Forward)

NLP领域，个人理解，这个inputs就是我们的句子分词之后的词语，比如：我的句子是“我喜欢中国”，那么inputs为“我“，”喜欢“，”中国”，然后InputEmbedding就是对这些词语的向量化（词向量

霄耀在努力·2023-02-28 19:18

朴素贝叶斯的应用----文档分类、垃圾邮件过滤

把文本看成单词向量或者词条向量，也就是说将句子转换为向量。考虑出现在所有文档中的所有单词，需要构件词汇表，然后必须要

Yolanda Yan 9·2023-02-28 19:13

自然语言处理(NLP)之求近义词和类比词＜MXNet中GloVe和FastText的模型使用＞

这节主要就是熟悉MXNet框架中的两种模型：GloVe和FastText的模型(词嵌入名称)，每个模型下面有很多不同的词向量，这些基本都来自wiki维基百科和twitter推特这些子集预训练得到的。

寅恪光潜·2023-02-27 19:01

MXNet中使用双向循环神经网络BiRNN对文本进行情感分类＜改进版＞

所以这节我们通过专门的“分词”和“扩大词向量维度”这两个途径来改进，提高预测的准确率。spaCy分词我们用spaCy分词工具来进行分词看是否能提高准确性。推荐带上镜像站点来下载并安装。pipinsta

寅恪光潜·2023-02-27 19:29

【自然语言处理】主题建模：Top2Vec（理论篇）

它自动检测文本中出现的主题，并生成联合嵌入的主题、文档和词向量。算法基于的假设：许多语义相似的文档都可以由一个潜在的主题表示。首先，创建文档和词向量的联合嵌入。

皮皮要HAPPY·2023-02-27 18:11

[Datawhale][CS224W]图机器学习(五)

这里写目录标题一、Deepwalk1.1预备知识1.2Deepwalk介绍1.3Embedding1.4word2Vec词向量，词嵌入1.5randomWalk随机游走1.6DeepWalk核心代码RandomWalkWord2vecDeepWalk

wumo_rfr·2023-02-24 07:28

新手探索NLP（三）

distributedrepresentation简介建模类型语言模型WordEmbedding神经网络语言模型NNLMword2vecGloveEmbeddingfromLanguageModels（ELMO）动态词向量

野营者007·2023-02-24 07:21

动手学深度学习（十一、自然语言处理基础知识）

动手学深度学习（十一、自然语言处理基础知识）附两个词向量基础的博客链接：word2vec原理--CBOW与Skip-Gram模型基础Word2Vec-知其然知其所以然词向量：word2vector、Glove

jiangchao98·2023-02-24 07:18

ChatGPT的炼成方式和在哈啰营销落地能力

GPT-1诞生于2018年6月，比BERT略早几个月，层数为12层，词向量长度为768，训练参数量为1.17亿个，数据量为5GB；时隔半年之后，GPT-2

·2023-02-23 17:31

NLP讲座4:上下文表示法和预训练

最想学习哪些内容，汇总如下：变压器（Transformers）BERT问题解答（QA）文本生成和摘要预训练的词向量：早年的Collobert，Weston等人，2011成绩预训练的词向量：当前（2014

泥人冷风·2023-02-18 20:56

【每周一文】Convolutional Neural Network for text/sentence classification（2016）

另外如果借助于预训练的词向量、字向量或者字符向量效果更佳。本文介绍CNN在

下一步·2023-02-17 07:51

远洋之帆·2023-02-17 07:17

想聊天？自己搭建个聊天机器人吧！

本系列由百度多位资深工程师精心打造，提供了从词向量、预训练语言模型，到信息抽取、情感分析、文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在

飞桨PaddlePaddle·2023-02-16 23:03

2021-06-17 ch21 词向量review

词向量：和独热编码不同的是，可以表示一个词的含义，但无法表示一词多义训练词向量的方法：基于非语言模型的方法：CBOWSkip-gram基于语言模型的方法：seq2seq语言模型多了时序信息，因为训练语言模型时

柠樂helen·2023-02-07 13:57

TensorFlow实战：LSTM的结构与cell中的参数

在NLP问题中，我们用词向量表示一个单词（一个数基本不能表示一个词，大家应该都知道的吧，可以去了解下词向量），我们设定词向量的长度为wordvec_size。

星之所望·2023-02-07 07:01

NLP（1）——词向量

前言：深度学习网络rnn能解决有序的问题，我们就生活在这样一个有序的世界。比如时间，音乐，说话的句子，甚至一场比赛，比如最近正在举办的俄罗斯世界杯。onehot编码我们在做分类任务的时候经常用到onehot编码，如果把自然语言中每个词当做一个类别，维度就会非常大，但能解决了最基本的问题——能分开词了。如下图：一共能产生14901维。问题：占用太大空间，词和词之间的相识度无法体现。也就是所说的稀疏化

飘涯·2023-02-06 05:35

[NLP] 秒懂词向量Word2vec的本质

转自我的公众号:『数据挖掘机养成记』引子大家好我叫数据挖掘机皇家布鲁斯特大学肄业我喝最烈的果粒橙，钻最深的牛角尖——执着如我今天我要揭开Word2vec的神秘面纱直窥其本质相信我，这绝对是你看到的最浅白易懂的Word2vec中文总结（蛤？你问我为啥有这个底气？且看下面，我的踩坑血泪史。。。）Word2vec参考资料总结(以下都是我踩过的坑，建议先跳过本节，读完全文回头再来看)先大概说下我深挖wor

weixin_52916940·2023-02-05 23:36

秒懂词向量Word2vec的本质

[NLP]秒懂词向量Word2vec的本质你会在本文看到：提纲挈领地讲解word2vec的理论精髓学会用gensim训练词向量，并寻找相似词你不会在本文看到神经网络训练过程的推导hierarchicalsoftmax

元宇宙iwemeta·2023-02-05 23:06

深度学习语言模型(3)-word2vec负采样(Negative Sampling) 模型(keras版本)

目录:深度学习语言模型(1)-word2vec的发展历程深度学习语言模型(2)-词向量，神经概率网络模型(keras版本)深度学习语言模型(3)-word2vec负采样(NegativeSampling

姚贤贤·2023-02-05 11:02

笔记&实践 | 基于CBOW实现Word2Vec

词向量训练词向量训练Word2Vec简介CBOW的算法实现CBOW的实际实现CBOW实践数据处理建立词条二次采样负采样网络定义（模型配置）网络训练网络评估词向量训练在自然语言处理任务中，词向量是表示自然语言里单词的一种方法

大数据界Olu·2023-02-05 11:32

RNN网络架构解读|词向量模型|模型整体框架|训练数据构建|CBOW和Skip-gram模型|负采样方案

文章目录RNN网络架构解读词向量模型模型整体框架训练数据构建CBOW和Skip-gram模型负采样方案RNN网络架构解读递归神经网络实际上就是普通的神经网络的部分进行修改更新：实际上常用于时间序列的更新

Micoreal·2023-02-05 11:31

欢简述常见的语言表示模型（词嵌入、句表示、篇章表示）

简述常见的语言表示模型（词嵌入、句表示、篇章表示）在cips2016出来之前，笔者也总结过种类繁多，类似词向量的内容，自然语言处理︱简述四大类文本分析中的“词向量”（文本词特征提取）事实证明，笔者当时所写的基本跟

老三是只猫·2023-02-05 08:17

词嵌入、句向量等方法汇总

在cips2016出来之前，笔者也总结多类似词向量的内容，自然语言处理︱简述四大类文本分析中的“词向量”（文本词特征提取）事实证明，笔者当时所写的基本跟CIPS2016一章中总结的类似，当然由于入门较晚没有

AI东海·2023-02-05 08:43

机器学习——朴素贝叶斯

目录一：朴素贝叶斯简介1.1基于贝叶斯决策理论的分类方法1.2条件概率二：文档分类2.1从文本构建词向量2.2从词向量计算概率2.3根据现实情况修改分类器2.4文档词袋模型三：朴素贝叶斯过滤垃圾邮件一：

hshagahhva·2023-02-05 07:03

【机器学习】用户画像

用户画像-案例基于用户搜索关键词数据为用户打上标签（年龄，性别，学历）整体流程（一）数据预处理编码方式转换对数据搜索内容进行分词词性过滤数据检查（二）特征选择建立word2vec词向量模型对所有搜索数据求平均向量

♚人间海·2023-02-05 07:53

AI比赛-推荐系统（一）-新闻推荐02：训练item词向量【每篇新闻文章对应一个词向量】【word2vec：将每个用户点击的新闻文章序列作为输入（类似文本序列），训练出每篇文章的向量表示】【天池】

安装gensim，使用gensim中的word2vec模型#安装gensim!pipinstallgensimimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerimportmatplotlib.pyplotaspltfromgensim.modelsimportWord2Vecimportloggin

u013250861·2023-02-04 13:59

笔记《概率图模型基于R语言》PDF代码+《Pytorch 深度学习》PDF代码总结

使用文本数据分词、向量化，通过构建情感分类器训练词向量，下载IMDB数据并对文本分词，构建词表生成向量的批数据，使用词向量创建网络模

xiaoxusa·2023-02-04 12:02

embedding词向量介绍

原创作品，转载请注明出处1.1背景介绍假设现在领导给你布置了一项任务，对产品的消费者评价进行情感分类。聪明的你很自然的想到了nlp，那么具体要怎么做呢。要对评论进行分类，首先我们需要先把评论用计算机可以理解的形式表达出来。最直接的方法先构建评论中所有提及的词汇，将其放入一个字典中。再对每句话中词汇进行计数，然后用词汇的数量来表示一句话。例如以下两句话：提及的词汇有六个，这时这两句话的表达就出来了，

needle_princess·2023-02-03 20:17

Word2Vec - Skip-gram是如何训练出词向量的

Stanford/Winter2020CS224n课程学习笔记02根据统计学，比如一句话："我想吃X"，根据训练文本，输出最有可能出现的X。比如训练文本出现最多的是"我想吃苹果"，那么"苹果"则应是最有可能被预测出来。假设我们有一个列表D(字典)，D=['problems'，'turning'，'into'，'banking'，'crises'，'as']字典总长度为6，我们假设窗口为3，目前窗口

丶Morghulis·2023-02-03 19:35

Word2Vec理解

l词向量模型是用词向量在空间坐标中定位，然后计算cos距离可以判断词于词之间的相似性

莫一丞元·2023-02-03 16:23

N-gram语言模型和Word2Vec

概率模型马尔科夫假设选取N的艺术举例说明OOV问题平滑处理总结NPLM(NeuralProbabilisticLanguageModel)N-gram神经语言模型网络结构相比N-gram模型，NPLM的优势词向量

PD我是你的真爱粉·2023-02-03 16:41

词嵌入进阶

全局向量的词嵌入（GloVe）GloVe模型采用了平方损失，并基于该损失对跳字模型做了3点改动在有些情况下，交叉熵损失函数有劣势，GloVe模型采用了平方损失，并通过词向量拟合预先基于整个数据集计算得到的全局统计信

Yif18·2023-02-03 06:43

fasttext文本分类

1.简介fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工具，在2016年开源，典型应用场景是“带监督的文本分类问题”。

AI小太阳·2023-02-02 18:25

Transformer代码详解与项目实战之Position Encoding

如图所示：pos代表单词在句子中的位置，i代表单词向量中每一个数值的位置。一般，句子长度使用seq_len表示，词向量长度使用num

翻滚牛犊·2023-02-02 13:19

【Pytorch】torchtext的简单使用

自然语言处理的数据预处理过程主要包括如下步骤：（1）文本数据集的划分（训练集、验证集和测试集）；（2）文本数据的导入；（3）分词；（4）词汇表的构建；（5）文本数据对于词汇表的编码和映射；（6）词向量的生成

guofei_fly·2023-02-01 13:16

NLP中的Tokenization(subword BPE--WPM--ULM )

分词描述NLP中的TokenizationBPE-WPM-ULM论文BPE-WPM-ULM论文BPE论文WPMglove/word2vec/fasttext词向量训练工具

zx超·2023-02-01 11:37

Day12 #100DaysofMLCoding#

-27今日计划cs231n第13节代码新加一个维度img[None]isthesameasimg[np.newaxis,:]np.tile(数组，重复几次)np.repeat(数组，重复几次)词袋模型词向量

MWhite·2023-01-31 23:29

基于lstm，自编码器auto-encode，时空密度聚类st-dbscan做异常检测附完整代码

由时间空间成对组成的轨迹序列，通过循环神经网络，自编码器，时空密度聚类完成异常检测1.rnn wordembedding预训练时空点词向量，通过rnn预测下一个时空点的概率分布，计算和实际概率分布的kl

甜辣uu·2023-01-31 14:30

ICLR 2020趋势分析：NLP中更好&更快的Transformer

文章目录自注意力变体Long-ShortRangeAttention使用子树掩码的树结构的注意力哈希注意力多跳注意力训练目标识别替换任务词和句子结构任务类型限制的实体替换嵌入位置感知的复杂词向量层次嵌入分解的嵌入参数模型结构压缩记忆可逆层交叉层参数共享自适应深度预测总结转载来源

郝伟老师的技术博客·2023-01-31 13:44

【NLP】doc2vec原理及实践

“句向量”简介word2vec提供了高质量的词向量，并在一些任务中表现良好。关于word2vec的原理可以参考这几篇论文：https://arxiv.org/pdf/

zenRRan·2023-01-31 11:15

【NLP】Doc2vec原理解析及代码实践

本文概览：1.句子向量简介Word2Vec提供了高质量的词向量，并在一些任务中表现良好。虽然Word2Vec提供了高质量的词汇向量，但是仍然没有有效的方法将它们结合成一个高质量的文档向量。

风度78·2023-01-31 11:14

Doc2Vec模型介绍及使用

Doc2Vec说明参考文献摘要通过本文，你将了解到：Doc2Vec模型是如何产生的Doc2Vec模型细节Doc2Vec模型的特点Doc2Vec的使用及代码(gensim)背景 Doc2Vec模型的产生要从词向量表示

walkeao·2023-01-31 11:12

文档向量化算法综述

word2vec简介方法的优劣性：One-hot的优、缺点代码：词袋模型优缺点Bi-gram、N-gram优缺点代码TF-IDF优缺点word2vec优点步骤文档向量化方法：文本向量化的方法有很多:离散词向量表示基于规则

楚楚小甜心·2023-01-31 09:42

使用word2vec训练词向量

使用gensim进行训练手上的数据集：一共7类，共13,000多个文件，每个文件可以看做一句话，如何训练词向量？

不会心跳·2023-01-31 04:33

利用Word2vec简单的计算文本相似度

word2vec是google在13年推出的NLP工具，特点是将词向量化，词与词之间就可以定量的去度量之间的关系，用来挖掘词之间的联系。

TianNanLeo·2023-01-31 03:26

pythonjieba情感分析步骤_python 舆情分析 nlp主题分析（2）-结合snownlp与jieba库，提高分词与情感判断待续...

+selenium,采集该话题下的博文及作者信息，以及每个博文下的评论及作者信息；2、数据预处理，采用Jieba库，构建用户词典，以达到更好的分词；情感分析，采用snownlp库，寻找政治类积极和负面词向量做一个训练

weixin_39881155·2023-01-30 17:02

NLP实践之——基于深度学习的文本分类2

文本表示方法词向量本节通过word2vec学习词向量。word2vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。

zhangxiaolinxin·2023-01-30 12:05

word2vec：基于层级 softmax 和负采样的 Skip-Gram

所以Skip-Gram的模型输入是一个中心词的词向量，输出是中心词的上下文向量。不过它并不是对CBOW模型的简单的颠倒，而是用一个中心词来预测窗口内除它以外的每个词，

Alice熹爱学习·2023-01-30 12:52

NLP-词向量(Word Embedding)：Embedding（Tranform Object To Vector）【对象向量化；Embedding的本质是以one-hot为输入的单层全连接层】

预训练方法：Embedding（TranformObjectToVector）一、Embedding概述二、Embedding与Ont-Hot编码三、WordEmbedding1、传统的自然语言处理系统2、词向量

u013250861·2023-01-30 07:51

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第五章（含循环实现手写数字识别）（LSTM、GRU代码详解）

3、LSTM（长短时记忆网络）4、GRU5、LSTM、RNN、GRU区别6、收敛性问题7、循环神经网络Pytorch实现（1）RNN、LSTM、GRU（2）LSTM+全连接实现手写数字识别8、词嵌入（词向量

ZDA2022·2023-01-29 14:48

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