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Linux
词向量
5.2
词向量
Word Embedding
在自然语言处理任务中,
词向量
(WordEmbedding)是表示自然语言里单词的一种方法,即把每个词都表示为一个N维空间内的点,即一个高维空间内的向量。通过这种方法,实现把自然语言计算转换为向量计算。
一条大蟒蛇6666
·
2022-12-17 07:06
零基础实践深度学习
word
自然语言处理
深度学习
基于Keras的word2vec
词向量
训练和embeding
gensim实现Word2Vec由于网上很多都只是介绍了如何训练Word2Vec,没有具体介绍在训练完后,利用训练好的
词向量
进行wordembeding,因此本文将从Word2Vec的训练开始,到embeding
'Humz
·
2022-12-17 00:24
python
深度学习
rnn
Keras中的Embedding和Word2vec的区别
最近在接触深度学习,在自然语言处理的应用中,不可避免的要把文本转换成
词向量
,那么如何转化它呢?以及目前几种主要转化方式是有什么不一样呢?
前端子金
·
2022-12-17 00:54
python
word2vec
embedding
keras
weights
深度学习中的Graph Embedding方法
EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace(Google2013)Google的TomasMikolov提出word2vec的两篇文章之一,这篇文章更具有综述性质,列举了NNLM、RNNLM等诸多
词向量
模型
winner8881
·
2022-12-17 00:22
推荐系统
深度学习
人工智能
机器学习
图学习——01.Graph Embedding
那么这种方法其实就是分两步:随机游走,和
词向量
表示学习。随机游走就是在网络结构中,以某个节点做起点,然后以一定的概率随机移动到其邻居位置,再从邻居位置随机移动,直到走t步(t是预先设定好的参数),于是
头发没了还会再长
·
2022-12-17 00:21
图学习
学习
算法
深度学习
人工智能
【NLP】关于Word2Vec
词向量
与keras的Embedding层的学习总结
目录1、Keras嵌入层2、在keras的嵌入层中学习词嵌入2.1、one_hot2.2、pad_sequences2.3学习嵌入实例3、使用预训练的
词向量
进行嵌入学习1、Keras嵌入层Keras的嵌入层使用随机权重初始化
—Xi—
·
2022-12-17 00:21
word2vec
深度学习
tensorflow
【图嵌入】DeepWalk原理与代码实战
DeepWalk基础理论了解过NLP的同学对word2vec应该不陌生,word2vec通过句子中词与词之间的共现关系来学习词的向量表示,如果你忘记了,可以看看我之前的博客:【word2vec】篇一:理解
词向量
VariableX
·
2022-12-17 00:47
图嵌入
DeepWalk
random
walk
图嵌入
实战
Embedding
Embeding层与Word2Vec的区别?
在做nlp过程中,需要对单词或者句子用
词向量
进行表征。因此产生了像embedding、word2vec等
词向量
方法。
€curry
·
2022-12-17 00:45
学习笔记
人工智能
算法
经典
词向量
模型总结
目录一.Word2vec二、GloVe三、ELMo四、openAIGPT五、BERT一.Word2vec(详见我的另一篇博客)1.skip-gram和CBOW的区别Word2Vec主要有skip-gram和CBOW两种模型。skip-gram是给定inputword来预测上下文,比较适合用于大规模的数据集上。cbow是给定上下文,来预测inputword,比较适合用于小规模的数据集上,能够对很多的
momo_zhong
·
2022-12-16 21:23
文本表示:静态
词向量
模型
1.
词向量
模型的核心思想文本的
词向量
表示又叫文本的分布式表示,它源自于语言学家的语境理论。
HadesZ~
·
2022-12-16 21:52
#
自然语言处理
自然语言处理
机器学习
关于词嵌入的理解(入门级)
在使用word2vec必须要进行分词,分词之后才能得到词的向量,如果某个词,没有被正确分词出来,则不会有该的
词向量
。为啥大家需要大的语料,因为要尽量包括中国所有汉字,还要尽可能
长安山南君
·
2022-12-16 21:50
知识图谱
深度学习
词向量
模型之CBOW
CBOW是通过中心词来预测上下文,然后用这个预测过程中的参数权重来形成一个
词向量
,具体的操作如下:首先需要找一个语料库,比如百科,微博等等。然后对这个语料进行分词处理。一般用jieba,比较快。
爬行程序猿
·
2022-12-16 21:46
NLP自然语言处理
自然语言处理
算法
人工智能
词集模型、词袋模型、
词向量
模型
分词与统计词集模型(setofwords):单词构成的集合,集合里面的元素不重复,有且只有一个。所以该模型仅仅考虑词是否在文本中出现,不考虑词频,只需一维。不足:一个词在文本在文本中出现1次和多次特征处理是一样的,所有词同等对待。词袋模型(BagofWords):将所有词语装进一个袋子里,把每一个单词都进行统计,同时计算每个单词出现的次数,所以需要两个维度进行统计。不足:不考虑词法和语序的问题,不
卢容和
·
2022-12-16 21:15
NLP
nlp
机器学习
词向量
模型skip-gram以及负采样技术图解
在使用
词向量
之前,我们往往用one-hot向量来表示一个字词,这样有两个缺点:①维度过大。
有梦想的咸鱼lzj
·
2022-12-16 21:14
机器学习
负采样
词向量
skip-gram
自然语言处理
语言模型
一、
词向量
模型
因为计算机不能理解词语,所以我们需要用
词向量
表示一个词。
词向量
有一个发展历程:从one-hot到wordembedding。
约定写代码
·
2022-12-16 21:40
nlp
skip-gram
词向量
词向量
模型Word2vec原理
目录1、
词向量
简介2、Word2vec简介3、Word2vec详细实现4、CBOW模型5、Skip-gram模型6、CBOW与skip-gram对比7、参考1、
词向量
简介用
词向量
来表示词并不是word2vec
disgocloser
·
2022-12-16 21:09
NLP
自然语言处理
Word2Vec--
词向量
模型
word2vec是一个
词向量
模型,简单来说就是输入汉字-->输出
词向量
;word2vec是一群用来产生
词向量
的模型,依赖于skip-gram和CBOW模型来进行词嵌入;
Andrehao
·
2022-12-16 21:37
机器学习
机器学习
词向量
模型
nn.embedding的
词向量
Pytorch中nn.embedding是靠什么算法实现词嵌入的?
长安山南君
·
2022-12-16 21:07
深度学习
pytorch
人工智能
PGL 系列(三)
词向量
Skip-gram
环境python3.6.8paddlepaddle-gpu2.3.0numpy1.19.5一、Skip-gram概念Skip-gram:根据中心词推理上下文在Skip-gram中,先在句子中选定一个中心词,并把其他词作为这个中心词的上下文。如上图Skip-gram所示,把“spiked”作为中心词,把“Pineapples、are、and、yellow”作为中心词的上下文。不同的是,在学习过程中,
_yuki_
·
2022-12-16 16:29
PGL
学习笔记
paddle
词向量
skip-gram
集体智慧编程——发现群组
目录1.监督学习和无监督学习2.对博客用户进行聚类2.1建立单
词向量
2.2层次聚类2.3列聚类2.4K-均值聚类3.以二维形式展现数据1.监督学习和无监督学习监督学习:利用样本输入和期望输出来学习如何预测
阿泽的学习笔记
·
2022-12-16 12:06
集体智慧编程
聚类
K-means
层次聚类
《集体智慧编程》笔记(3 / 12):发现群组
DiscoveringGroups文章目录监督学习和无监督学习监督学习无监督学习单
词向量
对博客用户进行分类对订阅源中的单词进行计数分级聚类绘制树状图列聚类K-均值聚类针对偏好的聚类获取数据和准备数据BeautifulSoup
巨輪
·
2022-12-16 11:05
集体智慧编程
聚类
衡量两个向量相似度的方法:余弦相似度、pytorch 求余弦相似度:torch.nn.CosineSimilarity(dim=1, eps=1e-08)
余弦相似度\color{red}{余弦相似度}余弦相似度在NLP的任务里,会对生成两个
词向量
进行相似度的计算,常常采用余弦相似度公式计算。
是七叔呀
·
2022-12-16 09:34
深度学习
python
深度学习
bert获得
词向量
_手把手教你完成句子分类,最好上手的BERT初级使用指南
大数据文摘出品来源:github编译:LYLM、王转转、李雷、钱天培过去几年里,机器学习语言处理模型的发展十分迅速,已经不再局限于实验阶段,而是可以应用于某些先进的电子产品中。举个例子,最近谷歌官宣,称BERT模型已经成为其搜索产品背后的主要动力。谷歌认为,这一进展(即自然语言理解应用于搜索领域)是过去五年中机器学习领域的最大进步,也是搜索史上的最大进展之一。JayAlammar小哥最近又发了一篇
weixin_39829073
·
2022-12-16 07:25
bert获得词向量
分类任务如何用逻辑回归实现
Bert模型获得
词向量
和句子向量表示
text="Afterstealingmoneyfromthebankvault,thebankrobberwasseenfishingontheMississippiriverbank."marked_text="[CLS]"+text+"[SEP]"tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')tokenized_tex
Chloris_
·
2022-12-16 07:21
python
bert
pytorch
自然语言处理
第五门课:序列模型(第二周)——自然语言处理与词嵌入
自然语言处理与词嵌入1.词汇表征2.使用词嵌入3.词嵌入的特性4.嵌入矩阵5.学习词嵌入6.Word2Vec7.负采样8.GloVe
词向量
9.情感分类10.词嵌入除偏1.词汇表征词嵌入(wordembeddings
青春是首不老歌丶
·
2022-12-16 00:14
吴恩达《深度学习》
自然语言处理
机器学习
算法
torch.nn.Embedding使用详解
torch.nn.Embedding:随机初始化
词向量
,
词向量
值在正态分布N(0,1)中随机取值。
小时不识月123
·
2022-12-16 00:08
#
cnn
深度学习
pytorch
人工智能
nn.Embedding与nn.Embedding.from_pretrained
在NLP任务中,当我们搭建网络时,第一层往往是嵌入层,对于嵌入层有两种方式初始化embedding向量,一种是直接随机初始化,另一种是使用预训练好的
词向量
初始化,接下来分别介绍这种的使用方式,以及torch
鹿海园
·
2022-12-16 00:36
torch
深度学习
机器学习
人工智能
TextCNN文本分类代码实现
实验结果证明,基于预训练的
词向量
CNN可以实现较好的文本分类,无需对超参数进行过多的调整。1.模型结构模型分为嵌入层,卷积层,池化层,全连接层。
hj_caas
·
2022-12-16 00:51
自然语言处理
机器学习
分类
深度学习
自然语言处理
python
基于循环卷积神经网络编写文本情感分类器
使用pytorch的相关神经网络库,编写循环神经网络的语言模型,并基于本地训练或者预训练的
词向量
,实现文本情感分类。
m0_61142248
·
2022-12-15 18:36
深度学习
cnn
深度学习
pytorch
Pytorch中列表、集合、字典的保存
特别是像自然语言处理中
词向量
训练、词典建立、分词等需要较长时间但不会经常改动的处理,完全可以将处理的中间结果保存,然后在调试后续分类、翻译网络时直接加载保存的中间结果,提高调试效率。
m0_61142248
·
2022-12-15 18:30
pytorch
深度学习
【研一小白的白话理解】BERT
1.预备知识1.1word2vec(
词向量
模型)word2vec可以分为两部分:模型与通过模型获得的
词向量
。在Word2vec出现之前,文本表示一般只
Titus W
·
2022-12-15 13:50
学习理解人工智能
自然语言处理
神经网络
深度学习
“基于门控卷积与层次注意力机制的多语义
词向量
计算方法”一文的源码
code-for-Multi-sense-Word-Embedding“基于门控卷积与层次注意力机制的多语义
词向量
计算方法”一文的源码,有源码,有真相。
胖胖的飞象
·
2022-12-15 13:18
自然语言处理
tensorflow
python人生
多语义词向量
自然语言处理
源码
一文带你通俗易懂地了解word2vec原理
目录
词向量
表示一、onehot表示二、分布式表示Wordembedding语言模型(LanguageModeling)语言模型训练(LanguageModelTraining)CBOW(ContinuousBagofWords
friedrichor
·
2022-12-15 13:45
自然语言处理NLP
nlp
word2vec
人工智能
简要总结一篇关于知识图谱嵌入的综述
可以看出,从大规模语料中学习得到的
词向量
可以建模单词之间的相
xhsun1997
·
2022-12-15 12:54
KGQA
知识图谱
人工智能
机器学习
技术知识介绍:工业级知识图谱方法与实践-解密知识谱的通用可迁移构建方法,以阿里巴巴大规模知识图谱核心技术为介绍
0.知识图谱KG框架图知识服务框架图1.知识表示逻辑符号语义网络(三元组)
词向量
(wordembedding)1.1面向互联网的知识表示方法1.RDF(资源描述框架)2.RDFS3.OWL(WebOntologLanguage
汀、
·
2022-12-15 06:30
知识图谱
知识图谱
人工智能
机器学习
自然语言处理
深度学习
nn.LSTM的参数理解
输入参数:input_size输入数据的特征维数,通常就是embedding_dim(
词向量
的维度)hidden_sizeLSTM中隐层的维度num_layers循环神经网络的层数bias用不用偏置,default
terry_gjt
·
2022-12-14 14:35
笔记
lstm
rnn
深度学习
nn.Embedding使用
nn.Embedding是一种词嵌入的方式,跟one-hot相似但又不同,会生成低维稠密向量,但是初始是随机化的,需要根据模型训练时进行调节,若使用预训练
词向量
模型会比较好。
hj_caas
·
2022-12-14 10:38
pytorch学习
自然语言处理
深度学习
pytorch
人工智能
Word2vec原理CBOW与Skip-Gram模型基础
Word2vecWord2vecCBOWSkip-GramWord2vec
词向量
最早的
词向量
是很冗长的,它使用是
词向量
维度大小为整个词汇表的大小,对于每个具体的词汇表中的词,将对应的位置置为1。
Sais_Z
·
2022-12-14 10:36
NLP
推荐系统
毕业设计 - NLP:
词向量
Skip-gram word2vec
文章目录简介0前言1项目介绍2数据集介绍3项目实现3.1数据预处理3.2配置网络3.3网络训练3.4模型评估4最后-毕设帮助简介今天学长向大家介绍NLP基础NLP:
词向量
Skip-gramword2vec
DanCheng-studio
·
2022-12-14 10:55
毕业设计系列
深度学习
算法
自然语言处理
word2vec
深度学习
毕业设计
毕设
Word2vec之skip-gram模型理解
一、Word2vec背景传统的
词向量
一般使用one-hot表示,但会面临两个问题:(1)高维稀疏的向量带来计算成本(2)不同的
词向量
无法正交,无法衡量词之间的相似度。
Nicelooyo
·
2022-12-14 10:55
word2vec
深度学习
机器学习
skip-gram word2vec代码实现
2013年,《DistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality》提出训练
词向量
模型Word2vec的方法,即CBOW
hj_caas
·
2022-12-14 10:54
自然语言处理
机器学习
word2vec
深度学习
python
自然语言处理
python编写程序输出诗句_python基于
词向量
的古诗生成器
python基于
词向量
的古诗生成器fromgensim.modelsimportWord2Vec#
词向量
fromrandomimportchoicefromos.pathimportexistsimportwarningswarnings.filterwarnings
weixin_39637571
·
2022-12-14 05:22
python编写程序输出诗句
pytorch常用函数总结:nlp的任务中遇到的。
参考官网官方3.glove2word2vec:将glove预训练
词向量
转为word2vector形式。(
cc 提升ing 变优秀ing
·
2022-12-13 20:52
pytorch
pytorch
深度之眼Paper带读笔记NLP.9:基于CNN的词级别的文本分类.Baseline.05
文章目录前言论文总览学习目标导图研究意义第一课论文导读论文背景文本分类简介文本分类文本分类发展历史机器学习深度学习前期知识储备第二课论文精读论文整体框架摘要传统/经典算法模型Bag-of-words基于
词向量
的
oldmao_2000
·
2022-12-13 09:12
#
NLP
Baseline(完结)
#
NLP
将bert中的字向量提取出来 并保存成npy文件
因为我们是要使用bert的
词向量
,希望可以简单如word2vec一般,拿来就用,所以将bert_model.ckpt中的保存的word_embedding提取出来,并进行保存。
anshiquanshu
·
2022-12-13 09:10
深度学习
自然语言处理
pytorch函数AdaptiveMaxPool2d
目录自适应最大池化应用常用
词向量
CBOW模型Skip-gram模型BertBert的输入Bert的预训练过程Bert的encoderTransformerEncoderBertencoderBert的输出
词向量
的维度自适应最大池化
浪里摸鱼
·
2022-12-13 07:27
深度学习
神经网络
机器学习
自然语言处理
深度学习
nlp
最全中文自然语言处理数据集、平台和工具整理
资源整理了文本分类、实体识别&词性标注、搜索匹配、推荐系统、指代消歧、百科数据、预训练
词向量
or模型、中文完形填空等大量数据集,中文数据集平台和NLP工具等。
Necther
·
2022-12-13 06:54
自然语言处理
深度学习
人工智能
『NLP学习笔记』长序列预测论文LTSF-Linear解读
长序列预测论文LTSF-Linear解读文章目录一.引言二.直接多步(DMS)和迭代多步(IMS)的对比三.基于变压器的Transformer解决方案3.1.预处理(preprocessing)3.2.
词向量
布衣小张
·
2022-12-13 06:46
NLP学习笔记
NLP
序列预测
LSTF
LTSF-Linear
关系抽取之Bert实现
前言bert模型是谷歌2018年10月底公布的,反响巨大,效果不错,在各大比赛上面出类拔萃,它的提出主要是针对word2vec等模型的不足,在之前的预训练模型(包括word2vec,ELMo等)都会生成
词向量
NLP工程师
·
2022-12-13 01:31
自然语言处理
tensorflow
利用Bert进行关系抽取
Bert模型是谷歌2018年10月底公布的,反响巨大,效果不错,在各大比赛上面出类拔萃,它的提出主要是针对word2vec等模型的不足,在之前的预训练模型(包括word2vec,ELMo等)都会生成
词向量
bullnfresh
·
2022-12-13 01:27
学生作业
bert
深度学习
自然语言处理
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