词向量第2页

NLP_统计语言模型的发展历程

文章目录统计语言模型发展的里程碑：上半部分是语言模型技术的进展；下半部分则是词向量（词的表示学习）技术的发展。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:58

TensorFlow2实战-系列教程11：RNN文本分类3

实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传6、构建训练数据所有的输入样本必须都是相同shape（文本长度，词向量维度等

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

大创项目推荐题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理

laafeer·2024-01-30 20:17

bert提取词向量比较两文本相似度

使用bert-base-chinese预训练模型做词嵌入（文本转向量）模型下载：bert预训练模型下载-CSDN博客参考文章：使用bert提取词向量下面这段代码是一个传入句子转为词向量的函数fromtransformersimportBertTokenizer

木下瞳·2024-01-30 10:15

TensorFlow2实战-系列教程9：RNN文本分类1

系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、文本分类任务1.1文本分类数据集构建：影评数据集进行情感分析（分类任务）词向量模型

机器学习杨卓越·2024-01-30 07:56

用gensim快速打开词向量

gensim是一个方便的nlp工具，特别是用来导入词向量，这里简单记录一下gensim导入词向量的方法importgensimw2v=gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format

62ba53cbc93c·2024-01-28 09:48

NLP学习------HanLP使用实验

在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。

lanlantian123·2024-01-28 06:51

构建Wiki中文语料词向量模型(python3)

本实例主要介绍的是选取wiki中文语料，并使用python3完成Word2vec模型构建的实践过程，不包含原理部分，旨在一步一步的了解自然语言处理的基本方法和步骤。文章主要包含了开发环境准备、数据的获取、数据的预处理、模型构建和模型测试四大内容，对应的是实现模型构建的五个步骤。一、开发环境准备笔者使用的是anaconda环境下的python3.10.13。二、Wiki数据获取2.1Wiki中文数据

南七澄江·2024-01-26 09:51

文本相似度计算（一）：距离方法

文本相似度距离方法1、文本的表示1.1、VSM表示1.2、词向量表示1.3、迁移方法2、距离计算方法2.1、欧氏距离（L2范数)、曼哈顿距离（L1范数)、明氏距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数

Jarkata·2024-01-26 00:04

浪里摸鱼·2024-01-25 23:04

深入浅出自然语义处理原理并构建自然语义处理(NLP)模型GPT2

NLP自然语言处理，GPT2模型1、词向量在图像的处理中，我们无需对图像进行特殊的处理，因为图像本身就是由矩阵来表示的。而处理自然语言的时候，语言是由每一个字、词组成的。

「已注销」·2024-01-25 10:31

用深度学习模型提取特征

提取自然语言的特征时，常常提取词向量层的输出作为特

xieyan0811·2024-01-24 09:05

NLP深入学习（七）：词向量

文章目录0.引言1.什么是词向量2.Word2Vec2.1介绍2.2例子3.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP深入学习

Smaller、FL·2024-01-23 07:46

Transform模型

给定一句话或是一个段落作为输入，首先将输入序列中各个词转换为其对应的词向量，同时加上每一个词的位置向量，体现词在序列的位置。

东石有海·2024-01-23 03:08

爱学习的羽·2024-01-22 07:35

transfomer中正余弦位置编码的源码实现

因此，有必要把词序信号加到词向量上帮助模型学习这些信息，位置编码（PositionalEncoding）就是用来解决这种

zwhdldz·2024-01-21 17:03

关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（下--2）

Bert使用方法将bert当做一个词向量的模型，bert的输出可以作为你模型的输入，然后主要任务是你的模型做。

吴祺育的笔记·2024-01-21 09:35

深度学习(3)--递归神经网络(RNN)和词向量模型Word2Vec

一.递归神经网络基础概念递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork,RNN)可以解决有时间序列的问题，处理诸如树、图这样的递归结构。CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。2.处理自然语言IamGodFishhhorAFish：则对应的输入为X0--I，X1--am，X2--GodFishh

GodFishhh·2024-01-21 07:46

自然语言处理N天-Day0501词袋和词向量模型

第五课文本可视化技巧算是进入正题了，NLP重要的一个环节，构建词向量模型，在这里使用到了Gensim库，安装方式很简单pipinstallgensim词袋模型BOW词袋将文本看作一个无序的词汇集合，忽略语法和单词顺序

我的昵称违规了·2024-01-20 21:39

中文词向量训练-案例分析

1数据预处理，解析XML文件并分词#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#process_wiki_data.py用于解析XML，将XML的wiki数据转换为text格式importloggingimportos.pathimportsysfromgensim.corporaimportWikiCorpusimportjiebaimportjieba.ana

Algorithm_Engineer_·2024-01-19 22:26

自然语言处理大数据：spark ML Word2Vec详解

简介Word2Vec是一种著名的词嵌入（WordEmbedding）方法，它可以计算每个单词在其给定语料库环境下的分布式词向量（DistributedRepresentation，亦直接被称为词向量）。

nnnancyyy·2024-01-19 17:23

自然语言处理-词向量技术

一.词向量技术的简介词向量（WordEmbedding）是一种将单词表示为实数向量的技术，它在自然语言处理（NLP）和机器学习中得到广泛应用。

Algorithm_Engineer_·2024-01-19 17:38

【昇思技术公开课笔记-大模型】Bert理论知识

NLP中的预训练模型语言模型演变经历的几个阶段word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量，后根据下游任务训练不同的语言模型ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息，转换为动态词向量

JeffDingAI·2024-01-19 16:21

大创项目推荐深度学习的智能中文对话问答机器人

4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理

laafeer·2024-01-18 09:11

大语言模型系列-ELMo

文章目录前言一、ELMo的网络结构和流程二、ELMo的创新点总结前言在前文大语言模型系列-word2vec已经提到word2vec的缺点：为每个词汇表中每个分词静态生成一个对应的词向量表示，没有考虑到语境

学海一叶·2024-01-18 09:11

大语言模型系列-word2vec

、word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列-总述已经提到传统NLP的一般流程：创建语料库=>数据预处理=>分词向量化

学海一叶·2024-01-18 08:39

Bert详解

fine-tuning优缺点基本架构由Transformer的Encoder层堆叠而来每个部分组成如下：EmbeddingEmbedding由三种Embedding求和而成TokenEmbeddings：词向量

bulingg·2024-01-18 04:52

Python文本向量化入门（五）：自定义中文词袋

在文本向量化中，使用预训练的词向量，例如Word2Vec、GloVe或FastText等，是常见的做法。这些词向量已经在大量文本数据上进行了训练，为我们提供了现成的词嵌入表示。

Dxy1239310216·2024-01-17 17:05

Transformer 位置编码

本文目录Transformer位置编码什么是位置编码以及为什么需要位置编码Transformer中的位置编码直观理解位置编码如何结合到词向量中相对位置其他问题为什么位置编码与词向量结合是使用相加而不是连接位置

小嗷犬·2024-01-16 16:23

NLP学习—17.基于BM25、tfidf和SIF的检索系统实现

在介绍SIF前，需要先理解平均词向量与TFIDF加权平均词

哎呦-_-不错·2024-01-15 00:10

大模型学习与实践笔记（五）

一、环境配置1.huggingface镜像下载sentence-transformers开源词向量模型importos#设置环境变量os.environ['HF_ENDPOINT']='https://

AllYoung_362·2024-01-12 20:14

Glove词向量技术

一.Glove词向量技术概述GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）是一种用于学习词向量的技术，由斯坦福大学的研究团队于2014年提出。

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 18:51

Word2Vec的CBOW模型

Word2Vec中的CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于学习词向量的神经网络模型。CBOW的核心思想是根据上下文中的周围单词来预测目标单词。

天一生水water·2024-01-11 07:57

矢量，矢量化的梯度下降以及多元线性回归

例如，图像可以表示为像素值的矢量，文本可以表示为词向量的矢量。矢量工具可以用来处理和表示这些特征向量，以便机器学习模型能够对其进行处理和学习。模型参数表示：在机器学习模型中，参数通常以矢量的形式表示。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

“不缺钱，只缺人” ，同传翻译的那些事儿

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·2024-01-10 05:24

工智能基础知识总结--词嵌入之FastText

什么是FastTextFastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，它提出了子词嵌入的方法，试图在词嵌入向量中引入构词信息。

北航程序员小C·2024-01-08 23:42

人工智能AI入门 2.2- NLP词向量 word2vec

#word2vec1字或者词的one-hotrepresentation，矩阵维度太高且稀疏2word2vec的两种方法，CBOW从周围的词推测单个词，skip-gram从单个词预测周围#论文##论文详解https://arxiv.org/pdf/1411.2738.pdf#实现##C代码实现https://github.com/tmikolov/word2vec/blob/master/word

YueTan·2024-01-08 21:05

自然语言处理学习笔记

参考：http://fancyerii.github.io/books/word-embedding/1、语言要首先转换成词向量。2、one-hot向量将词转换为二进制且仅有一位为1。

追求科技的足球·2024-01-08 19:36

朴素贝叶斯算法-分类算法

记作P(A|B)在A1,A2相互独立的情况下，条件概率的特性：P(A1,A2|B)=P(A1|B)P(A2|B)2贝叶斯公式W：特征向量C：类别贝叶斯公式最常用于文本分类，上式左边可以理解为给定一个文本词向量

Quinto0·2024-01-08 09:11

cs244n笔记（二）

现在的问题是如何得到v向量和u向量，已知一个非常大的矩阵，这个矩阵根据不同的词对应着不同的词向量。

周老师元亨利贞文化教育·2024-01-08 06:40

词向量模型及Word2Vector（二）

今天来讲解一个非常经典的词向量模型word2vec并介绍一个非常强大的库gensim。先贴一段代码。

yousa_·2024-01-07 18:17

词向量技术 | SkipGram词向量模型的训练以及词的余弦相似度计算

词向量是表示自然语言里单词的一种方法，词向量技术在自然语言处理中也有着举足轻重的作用，通过这种方法，实现把自然语言计算转换为向量计算。

源于花海·2024-01-06 07:27

词向量系列之One-Hot编码详解

目录0.前言1.独热编码1.1独热编码例子1.2独热编码的优点1.3独热编码的缺点1.4独热编码适用的情况2.独热编码的实现2.1python简单实现one-hot编码2.2sklearn2.3Keras2.4tensorflow3NLP中的独热表示0.前言在回归，分类，聚类等机器学习算法中，各个特征之间的距离(相似度)计算是非常重要的，然而常用的距离计算都是在欧式空间内计算，例如计算余弦相似

Elenstone·2024-01-05 22:22

Specializing Word Embeddings (for Parsing) by Information Bottleneck

研究表明预训练的词向量包含了丰富的语法和语义信息，并且

ltochange·2024-01-04 11:43

词嵌入位置编码的实现（基于pytorch）

背景介绍在transformers架构当中，对于词向量的输入需要加上原本词对应的位置信息，作为输入到模型中训练的input，那具体的位置编码如何实现呢？

草莓橙子碗·2024-01-04 10:18

Word2Vector介绍

Word2Vector2013word2vec也叫wordembeddings，中文名“词向量”，google开源的一款用于词向量计算的工具，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量。

zhaosuyuan·2024-01-04 07:00

词表征学习算法 — Word2Vec

Word2Vec是google在2013年提出的词向量模型，通过Word2Vec可以用数值向量表示单词，且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性。

NLP与人工智能·2024-01-04 07:03

【NLP】词向量笔记

训练方式是经过两个隐藏层训练结束后第一个隐藏层就是词向量矩阵classWord2Vec(nn.Module):def__init__(self,word_size,embedding

myaijarvis·2024-01-03 23:00

Word2Vec（词向量）---机器学习

Word2Vec是一种用于将词语映射到向量空间的词嵌入技术，它通过学习大量文本语料库中的词语上下文关系，将每个词语表示为高维向量。这一表示形式使得具有相似语境的词语在向量空间中更加接近。Word2Vec有两个主要的实现算法：Skip-gram和CBOW（ContinuousBagofWords）。以下是对Word2Vec的一些重点介绍：Skip-gram和CBOW：Skip-gram：通过给定中心

普通研究者·2024-01-03 13:12

机器学习-基于Word2vec搜狐新闻文本分类实验

机器学习-基于Word2vec搜狐新闻文本分类实验实验介绍Word2vec是一群用来产生词向量的相关模型，由Google公司在2013年开放。

septnancye·2024-01-03 08:24

推荐频道

词向量