词向量第14页

【论文笔记】ELMo：Deep contextualized word representations

介绍一种新型的深度语境化(deepcontextualized)词表示：模拟了复杂的词特征的使用(例如，语法和语义)模拟了词在不同语境中的使用（usevaryacrosslinguisticcontexts）其他要点：这个词向量是一个深度双向语言模型

changreal·2023-01-06 13:27

python安装bert模型_Pytorch中使用Bert预训练模型，并给定句子得到对应的向量

相比于word2vec、glove这种静态词向量，会含有更丰富的语义，并能解决不同场景不同意思的问题。

刘嘉耿·2023-01-06 09:53

PaddleNLP--UIE（二）--小样本快速提升性能（含doccona标注）

汀、·2023-01-06 07:38

史上最直白之Attention详解（原理+代码）

谷歌团队2018提出的用于生成词向量的BERT算法在NLP的11项任务中取得了非常出色的效果，堪称2018年深度学习领域最振奋人心的消息。

izeh·2023-01-05 21:30

基于mrpc的文本分类任务Bert源码分析（一）：特征提取

他们主要的工作是预训练出了一个模型，即对一个很大的语料库进行训练，得到相应的词向量。这一步，主要用到mask，transformer等机制。

丹妮与铁王座·2023-01-05 19:10

bert as service

BERT模型是一种NLP预训练技术，本文不介绍BERT的原理，主要关注如何快速上手使用BERT模型生成词向量用于下游任务。

weixin_ry5219775·2023-01-05 19:37

【Gensim + TSNE使用】word2vec词向量处理中文小说（词嵌入、高维数据降维）

【Gensim+TSNE使用】word2vec词向量处理中文小说本文使用Gensim对小说斗破苍穹进行词嵌入可视化流程数据预处理，将小说数据滤除停止词，分词book_loader()。

FUTUREEEEEE·2023-01-05 10:51

自然语言处理之使用gensim.Word2Vec训练词向量进行词义消歧

自然语言处理之使用gensim.Word2Vec训练词向量进行词义消歧NLP中进行词义消歧的一个非常方便且简单的方法就是训练词向量，通过词向量计算余弦值，来推断某个词在句子中的含义。

猫头丁·2023-01-05 10:51

词向量、预训练词向量、Word2Vec、Word Embedding概述

最近在做序列标注项目的时候涉及到了WordEmbedding和预训练词向量，发现对这三者的概念不清晰，以前实习用到的Word2Vec也忘的差不多了，故在这里简述三者之间的区别和联系，若有不正确之处还望大家不吝赐教

Uzw·2023-01-05 10:50

主题模型Gensim入门系列

Gensim是一个开源的python工具包，主要实现自然语言的词向量模型和主题模型，可以实现词向量转换、文本相似性计算和文本分类等应用，其官网的简介为：topicmodellingforhumans。

liuzard·2023-01-05 10:19

主题模型Gensim入门系列之一：核心概念

本系列主要介绍Gensim的基本概念，以及通过Gensim实现词向量训练、主题模型训练、文本相似度计算等常见任务。本系列不定时更新。

liuzard·2023-01-05 10:19

自然语言处理实践——1.词向量word2vec的转化

1.为什么要进行词向量的转化？计算机看不懂我们人类的语言文字，必须转化成机器看得懂的形式才能进行下一步的处理。2.文字的预处理和词向量化自然语言中有很多字符是无用的（如：“吗”，“的”，“。”

Rouge-Eradiction·2023-01-05 10:48

gensim.word2vec 训练词向量

一、训练词向量#导入必要的包importjiebaimportnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.models.word2vecimportWord2Vecimportjoblibfromsklearn.svmimportSVC

little fly·2023-01-05 10:46

基于gensim训练word2vec词向量模型

目录1.安装gensim2.数据预处理2.1jieba分词2.2分词后生成列表3.构建word2vec模型4.模型训练5.模型保持与加载6.模型使用 gensim是自然语言处理的强大的工具包。1.安装gensim 使用pip安装gensim，如果安装缓慢，建议换个安装源。pipinstallgensim2.数据预处理2.1jieba分词利用pandas库读取数据，apply方法批量处理。d

x+x=2x·2023-01-05 10:46

gensim---word2vec加载开源预训练词向量

gensim—word2vec加载开源预训练词向量其它相关博客：词向量模型Word2Vec模型构建训练加载预训练词向量并使用腾讯AILab预训练词向量：https://ai.tencent.com/ailab

Dusk2090·2023-01-05 10:16

应用 - gensim如何得到word2vec词向量

从三个方面去说明word2vec词向量中文语料处理(pythongensimword2vec总结）python训练work2vec词向量系列函数（pythongensim）python训练work2vec

lamusique·2023-01-05 10:45

中文自然语言处理--词向量Word2Vec

词向量就是要用某个固定维度的向量去表示单词。也就是说要把单词变成固定维度的向量，作为机器学习（MachineLearning）或深度学习模型的特征向量输入。

糯米君_·2023-01-05 10:14

NLP：使用 gensim 中的 word2vec 训练中文词向量

文章目录前言1.1下载数据集1.2预处理1.2.1将原始xml文件转换为txt文件1.2.2中文繁体转简体1.2.3分词1.2.4去除停用词1.3训练词向量1.4测试词向量1.5总结参考前言本内容主要介绍使用

空杯的境界·2023-01-05 10:43

NLP自然语言处理Gensim词向量word2vec常见应用

Gensim是一个用于自然语言处理（NLP）的开源Python库，它可以帮助你进行文本处理。Gensim有许多优秀的特性，使它成为进行NLP文本处理的理想选择。其中一个原因是Gensim提供了丰富的文本处理功能。例如可以使用Gensim进行文本分词、词干提取、词性标注、句法分析、主题建模等。这些功能对于进行文本分析和挖掘信息都非常有用。另一个原因是Gensim非常易于使用。它提供了简单而直接的AP

Mr数据杨·2023-01-05 10:11

NLP预训练小结-从词向量到BERT

图像预训练预训练首先是在图像领域广泛应用的。设计网络结构后，处理图像一般是CNN的多层叠加网络结构，先用训练集对网络预先训练，处理新任务时采取相同的网络结构，在比较浅的几层CNN结构，网络参数初始化的时候可以加载训练好的参数，其它CNN高层参数仍然随机初始化。使用新数据训练网络，此时有两种做法，一种是浅层加载的参数在训练C任务过程中不动，这种方法被称为“Frozen”;另外一种是底层网络参数尽管被

Mark_Aussie·2023-01-05 10:40

Transformer中张量的形状变化。

batch_size,seq_length]input_mask:[batch_size,seq_length]token_type_ids(segment_ids):[batch_size,seq_length]词向量嵌入

yinheju·2023-01-04 20:39

NLP之一文搞懂word2vec、Elmo、Bert演变

薛定谔的程序喵·2023-01-04 18:16

一文读懂深度学习中文本处理的4种方式

常见的文本处理方式有独热编码(one-hot)，词袋法(Bagofwords)，TF-IDF和词向量(Word2Vec)这4种，我们分别为大家解释。二、文本处理方式之独热编码(one-hot)首先

L先生AI课堂·2023-01-04 11:17

NLP：预训练

预训练好的⽂本表⽰可以放⼊各种深度学习架构，应⽤于不同⾃然语⾔处理任务（本章主要研究上游⽂本的预训练）1.词嵌入词向量：是⽤于表⽰单词意义的向量，并且还可以被认为是单词的特征向量或表⽰。

菜虚空·2023-01-03 17:01

测评Mimick模型对词向量重构效果

论文《MimickingWordEmbeddingsusingSubwordRNNS》开源的代码是基于DyNet深度学习框架。不同于静态声明深度学习框架，例如：TensorFlow，Theano，CNTK等，用户需要首先定义计算图（computationgraph），然后样本会被传递给执行该计算的引擎并计算其导数。而对于DyNet，计算图的构建（construction）基本是透明的，对于任意一个

BGoodHabit·2023-01-03 14:53

《自然语言处理综论（Speech and Language Processing）》第六章笔记

6VectorSemanticsandEmbeddings（向量语义和嵌入）本章主要介绍静态词向量，通常会将词映射成固定的向量。向量语义模型包括稀疏和密集。

Hannah2425·2023-01-03 13:20

深度学习入门（4）----用循环神经网络进行自然语言处理

python中最常用的word2vec工具是可以将单词转换成向量，将单词转换成向量的好处主要有以下两个：（1）将单词向量化，实现数字化处理，从而直接通过神经网络进行计算；（2）利用了向量之间的距离计算，

我这一次·2023-01-03 06:03

AAAI 2018 论文 | 蚂蚁金服公开最新基于笔画的中文词向量算法

导读：词向量算法是自然语言处理领域的基础算法，在序列标注、问答系统和机器翻译等诸多任务中都发挥了重要作用。

stay_foolish12·2023-01-02 20:00

10.6_similarity-analogy

10.6求近义词和类比词在10.3节（word2vec的实现）中，我们在小规模数据集上训练了一个word2vec词嵌入模型，并通过词向量的余弦相似度搜索近义词。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:51

10.1_word2vec

顾名思义，词向量是用来表示词的向量，也可被认为是词的特征向量或表征。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（wordembedding）。近年来，词嵌入已逐渐成为自然语言处

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:50

词向量Word2Vec---学习笔记

自然语言处理的经典模型Word2vec_哔哩哔哩_bilibili论文：EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace向量空间中词表示的有效估计目录1.词向量储备知识语言模型

weixin_44748589·2023-01-02 15:59

详解中文维基百科数据处理流程及脚本代码

zenRRan·2023-01-02 13:22

中文词向量word2vec计算相似度

训练好的中文word2vec模型下载小一点的（微信）：链接：https://pan.baidu.com/s/164PW6w0MJPI6QTerfxPCbA提取码：3tsz大一点的（wiki）：原博pipinstall要安装的模块名-ihttp://pypi.douban.com/simple--trusted-hostpypi.douban.com所有文件都要解压到文件夹下，不能只有model文件

xiyou__·2023-01-02 10:38

NLP学习笔记（6）

我们希望把多个单词组成的短语同样在词向量的空间中找到对应的向量，当然你也可以在不同的空间中，但是如果在同一空间中是有好处的，我可以利用该空间捕捉到短语与单词之间意思的相似度，比如themanonthesnowboard

sysu_first_yasuo·2023-01-01 20:28

用tensorflow快速创建语料库词汇索引的方法

前言在写快速搭建垃圾分类智能问答机器人时，发现使用词向量训练模型准确率仅有70左右，考虑了几点问题：一是数字类、英文类的词没有对应的词向量；二是训练语料太少了（百级），导致词向量优势体现不出来。

szZack·2023-01-01 13:37

glove使用以及词表文件详解——小白必看，通俗易懂

关于glove词向量的使用，以及字或者词与词向量的具体对应如何实现第一glove是用来生成词向量的，在网上下载之后，会有一个txt格式的文件。

我是爱学习的ycq啊·2023-01-01 13:07

词向量维与词典大小_word2vec原理以及词向量构建中的一些体会

早期的词向量选择使用one-hot编码，就是先构建出语料中的词典，然后每一个词的向量为该词序号为一，其余位为零，长度为词典大小的一个稀疏向量，可以想像，这样一组向量相当于每个向量占一个坐标轴，那么向量会很稀疏

Rachel瑞小秋·2023-01-01 13:35

词向量存pkl格式

importosimportnumpyasnpdefload_cn_wiki_wordvec(s_word_vec_path):n_vocab_num=0n_word_dim=0m_word_vec={}m_word_id={}withopen(s_word_vec_path,"r",encoding="utf-8")asfp:fori,s_lineinenumerate(fp):ifi==0:l

艾鹤·2023-01-01 13:33

【英文文本分类实战】之一——实战项目总览

英文文本分类实战】系列共六篇文章：【英文文本分类实战】之一——实战项目总览【英文文本分类实战】之二——数据集挑选与划分【英文文本分类实战】之三——数据清洗【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取

征途黯然.·2023-01-01 13:32

【英文文本分类实战】之五——数据加载

·请参考本系列目录：【英文文本分类实战】之一——实战项目总览·下载本实战项目资源：神经网络实现英文文本分类.zip（pytorch）[1]加载数据集在“【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取

征途黯然.·2023-01-01 13:01

文本编码方式（词向量提取方式）

文章目录1.文本编码方式1.1one-hot1.2分布式表示2.分布式表示2.1基于矩阵的分布式表示2.1.1GloVe步骤共现关系的构建训练方法2.2基于聚类的分布式表示2.2.1布朗聚类2.3基于神经网络的分布式表示2.3.1word2vecCBOWSkip-gram加速技巧2.3.2Bert网络架构对比GPT、ELMo的优势3.小结参考文献1.文本编码方式1.1one-hot缺点：维度大词和

PhenomenonMe·2023-01-01 13:00

【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取

·请参考本系列目录：【英文文本分类实战】之一——实战项目总览·下载本实战项目资源：神经网络实现英文文本分类.zip（pytorch）[1]提取词典在这一步，我们需要把训练集train.csv、验证集dev.csv中的英文文本先清洗，然后分词，最后构建出词典，转存为pkl格式文件。【注】：“清洗”可参见博客【英文文本分类实战】之三——数据清洗。 1、为什么要提取词典，转存为pkl文件？ ——

征途黯然.·2023-01-01 13:58

BERT词向量-batch提取

主要由于标注没有使用wordpiece，因此词由分词之后第一个词的词向量表示。batch从长到短排列，是为了方便之后的rnn结构。此代码仅仅

Tyyy`·2023-01-01 12:05

语言模型+词向量

文章目录统计语言模型神经语言模型词向量（浅层）统计语言模型语言模型基本概念弗莱德里克·贾里尼克提出用数学的方法描述语言规律（语言模型）语言模型基本思想：用句子S=w1,w2,...,wnS=w_{1},

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:51

TextCNN简介

论文名：TextCNN:ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification摘要：1.使用简单的CNN模型在预训练词向量基本上进行微调就可以在文本分类任务上得到很好的结果

JohnBanana·2022-12-31 19:55

词向量Word2vec的本质

词向量Word2vec的本质1、NLP中的词语在NLP中最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、文章。

GK0125·2022-12-31 19:51

python glove训练模型_gensim加载Glove预训练模型

前言之前一直用word2vec，今天在用gensim加载glove时发现gensim只提供了word2vec的接口，如果我们想用gensim加载Glove词向量怎么办呢？

weixin_39614262·2022-12-31 15:53

GloVe模型训练

两类学习词向量的家族：1全局矩阵分解方法：像LSA(latentsemanticanalysis)，有效的利用语料库的统计信息，但是在单词类比任务上做的较差。

solitude23·2022-12-31 15:52

词嵌入方法：GloVe模型

前言词向量的表示方法主要有两种代表算法，基于不同的思想：一种是基于全局矩阵分解的方法，如LSA一种是局部上下文窗口的方法，如Mikolov在2013年提出来的CBOW和skip-gram方法但是这两种方法都有各自的缺陷

饮冰l·2022-12-31 15:22

Glove模型详解

目录Glove模型总结Glove模型GloVe(GlobalVectors)模型认为语料库中单词出现的统计(共现矩阵)是学习词向量表示的无监督学习算法的重要资料。

big_matster·2022-12-31 15:49

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