词向量第22页

机器学习（四）——朴素贝叶斯

目录引入生成式模型和判别式模型朴素贝叶斯实例（了解三大知识点）朴素贝叶斯相关代码理解使用Python进行文本分类从文本中构建词向量训练算法：从词向量计算概率朴素贝叶斯分类器使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件切分文本使用朴素贝叶斯进行交叉验证使用朴素贝叶斯分类器通过博主个人博客内容辨别博主知识侧重点导入并处理

doubaijj·2022-11-18 00:40

文本分类实战—— Bi-LSTM模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer

SeaSky_Steven·2022-11-17 17:16

毕业设计 - 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

DanCheng-studio·2022-11-17 13:05

skip-gram训练word2vec论文阅读笔记

随着googlebert的面试，以及一系列的推演和变种，人们越来越淡忘了word2vec，由于bert预训练的词向量模型参数太大，运行效率大大减少，所以在个别任务还是推荐使用wordvec。

nlp小仙女·2022-11-16 17:15

nlp自然语言处理之word2vec--cbow和skip gram讲解

单词向量空间dim为V，上下文单词个数为C所有onehot分别乘以共享的输入权重矩阵W。

鞍-·2022-11-16 17:07

Word2Vec——Skip-Gram模型

Word2Vec本质是通过用词向量的方式来表征词的语义信息来学习文本，通过创立一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离也相近。

iCake丶·2022-11-16 16:17

中文词向量：word2vec之skip-gram实现（不使用框架实现词向量模型）

代码中使用的中文语料，停用词语料，之后的英文语料：链接：https://pan.baidu.com/s/1XshI0_zRu9NzBSiGXi8U7A提取码：csg6介绍在自然语言处理任务中，首先需要考虑词如何在计算机中表示。通常，有两种表示方式：one-hotrepresentation和distributionrepresentation。1.离散表示（one-hotrepresentatio

Richard_Kim·2022-11-16 16:47

轻松入门自然语言处理系列专题5 代码实战——用Python从零实现SkipGram

一、Word2Vec原理解析Word2Vec模型是最基本、最经典的词向量模型，主要有Skip-Gram和CBOW两种模型，从直观上理解，Skip-Gram是给定inputword来预测上下文；而CBOW

cutercorley·2022-11-16 16:46

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法18：奇异值分解SVD

louwillMachineLearningLab奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）作为一种常用的矩阵分解和数据降维方法，在机器学习中也得到了广泛的应用，比如自然语言处理中的SVD词向量和潜在语义索引

风度78·2022-11-15 13:09

【Paddle NLP入门打卡】实践课1：词向量应用演示学习笔记

文章目录1.下载配置Embedding2.认识Embedding3.将词向量映射到低维空间4.基于TokenEmbedding的词袋模型5.构造Tokenizer5.2查看相似语句相关度6.使用可视化VisualDL

FeverTwice·2022-11-15 07:42

阅读笔记——GloVe

文章目录1.来源2.介绍3.入门（代码下载）4.下载预先训练好的词向量4.1预先训练好的词向量4.2用于预处理Twitter数据的Ruby[脚本](https://nlp.stanford.edu/projects

AItth·2022-11-14 12:07

【高级RNN】预训练词嵌入导入文本分类任务——GLOVE模型

在应用中十分常见的做法是，先使用例如word2vec模型在大量无标记问版中训练出的词向量，然后在后续的任务（例如有监督的文件分类任务）中使用这些词向量。

FallenDarkStar·2022-11-14 12:33

NLP ——GloVe

首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量。对于中心词：中心词变换：现在我们已经知道ice和

Cater Chen·2022-11-14 11:30

NLP模型（一）——word2vec实现

文章目录1.整体思路2.数据处理3.数据准备4.创建数据管道5.构建模型6.模型训练7.加载模型得到词向量8.总结前面我介绍了word2vec算法的两种实现算法，Skip−gramSkip-gramSkip

Suppose-dilemma·2022-11-14 11:26

NLP的Glove模型

Glove模型Glove是NLP中和Word2Vec并列的一个词向量模型，它来自斯坦福的一篇论文，GloVe全称应该是GlobalVectorsforWordRepresentationGloVe模型是一种词向量分布表示模型

hxxjxw·2022-11-14 11:26

词向量：GloVe 模型详解

本内容主要介绍构建词向量的GloVe模型。

空杯的境界·2022-11-14 11:25

RNN输入数据加工问题与循环流程分析（torch）

RNN输入数据加工问题与循环流程分析（torch）RNN输入序列数据加工处理1.1原始数据#假设训练样本text，为4行文本，每个词的词向量为torch.size(1),单元素0维量,tensor.item

想考个研·2022-11-14 09:06

NLP模型（二）——GloVe介绍

文章目录1.GloVe模型简述2.共现矩阵3.共现概率4.共现概率比4.GloVe算法5.损失函数6.得出结果1.GloVe模型简述获取词向量基本上有两种思路：利用全局统计信息，进行矩阵分解（如LSA）

Suppose-dilemma·2022-11-13 17:58

word2Vec之Pytorch实现_代码部分

其网盘地址如下：实现工具：Jupyter链接：https://pan.baidu.com/s/1eAX_t9GrkANFKcT34NteZw提取码：7m14之前看了许多博主和教学视频都是训练中文词向量，

散人stu174·2022-11-13 11:15

【毕业设计】中文对话问答机器人系统 - python 深度学习

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

caxiou·2022-11-11 15:39

自己NLP常用框架——自己会调用

NLP常用框架传统机器学习Sklearn库、keras框架、pandas库、Numpy库、xgboost库、tqdm进度条库、nltk词向量库、一般常用库#载入接下来分析用的库importpandasaspdimportnumpyasnpimportxgboostasxgbfromtqdmimporttqdmfromsklearn.svmimportSVCfromkeras.modelsimpor

big_matster·2022-11-11 08:47

自然语言处理部分内容---NLP

词法分析，句法分析，词嵌入与词向量。词法分析：中文分词和词性标注等词法分析任务一般被称为中文词法分析。词法分析，词与词之间没有空格界限，切分歧义消除和未登录词识别。

wxxka·2022-11-10 23:13

动手学深度学习（十二、自然语言处理进阶知识）

动手学深度学习（十二、自然语言处理进阶知识）一、求近义词和类比词在大规模语料上预训练的词向量常常可以应用于下游自然语言处理任务中。可以应用预训练的词向量求近义词和类比词。

jiangchao98·2022-11-10 10:33

L5W2作业2 词向量的基本操作

完成此任务后，你将能够：加载预训练的词向量，并使用余弦相似度测量相似度使用单词嵌入来解决单词类比问题，例如“男人相对女人”，“国王相对*__*”。修改词嵌入以减少其性别偏见让我们开始吧！

追寻远方的人·2022-11-09 07:15

论文阅读之RETHINKING POSITIONAL ENCODING IN LANGUAGE PRE-TRAINING

文章目录论文阅读总结参考论文阅读文章大概提出了两个问题：1.对于原来的transformer或者bert的embedding中，直接将wordembedding（词向量）和positionalembedding

Icy Hunter·2022-11-09 07:44

【自然语言处理】Seq2Seq网络和attention机制

seq2seq最常用的场景就是机器翻译，把输入串分词并表示成词向量，每个时刻一个词语输入到编码网络中，并利用EOS作为句

CC‘s World·2022-11-09 03:28

自然语言处理从零到入门词嵌入

五、2种主流的wordembedding算法参考一、什么是词嵌入百度百科解释词向量（Wordembedding），又叫Word嵌入式自然语言处理（NLP）中的一组语言建模和特征学习技术的统称，

BlackStar_L·2022-11-08 14:24

20221107学习word2vec

【随便写写，个人理解】一、word2vec起初用于语言处理【将中文、英文换成计算机可以识别的语言，也就是词向量】可以通过多种方法进行模型的训练【pytorch、tensorflow、python的gensim

一条咸鱼在网游·2022-11-08 11:05

word2vec

词向量生成1onehot根据字典中单词的个数构造向量，对于第i个单词其第i个维度的值为1，其余赋值为0，one-hot的维度由词库的大小决定缺点：1所有向量的点积都为0，都是正交的，无法得出彼此之间的相似性

A52091·2022-11-08 10:14

基于 word2vec 商城推荐系统的设计与实现

懒编程-二两·2022-11-07 23:36

跑实验_word2vector词向量实现_基于搜狗新闻预料+维基百科

使用词向量近义词获取某个词语的词向量计算句子相似度词向量加减运算选出集合中不同类的词语2总结一下经验3补充1运行代码最经在学CS224课程，理论上了解了一个大概，但是仍然没什么感觉，想要跑一跑word2vecd

surrender2u·2022-11-07 23:26

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(卷积神经网络句子分类）

Model原文单词解释技术解读Regularization原文单词解释技术解读数据集和实验超参数和模型训练翻译涉及技术dropout技术l2范数网格搜索使用场景随机梯度下降梯度下降算法随机梯度下降算法预训练词向量技术解读预训练词向量模型变体本文使用基准模型线索结论和

big_matster·2022-11-07 08:45

各种比赛思路与心得

重点学习NLP词汇处理，以及Vocab词向量的构建方法，以及各种模型的推导，与打算，全

big_matster·2022-11-07 08:15

情感分析（1）—— Word2vec词向量

情感分析（1）——Word2vec词向量一、Word2vec需要做什么？

桥苯环萘我老婆·2022-11-05 09:57

石头猿rock·2022-11-04 09:21

由浅入深尝试图书分类任务实战（特征工程+GBDT、机器学习模型、深度学习模型）

文本预处理1.训练Embedding1.1Tfidf1.2word2vec1.3FastText1.4LDA1.5存储模型1.6加载模型2.特征工程+GBDT2.1特征工程2.1.1Tfidf特征2.1.2词向量特征挖掘

fond_dependent·2022-11-02 15:03

初识RNN2

CNN卷积神经网络的核心当然是卷积存在着一个个填充着数字的小方格，他们被称之为卷积核词向量模型word2vec自然语言处理-词向量模型如何将文本向量化看词频和总体的个数和整体的关系改变顺序不应该改变词频让计算机更好的认识文本词相近应该再向量上的表达应该是相同的学习顺序先学习神经网络再了解词向量模型如何实现文本向量化相近的词应该表达的是相同的含义一些小点在描述一个东西的时候应该要考虑多重的因素应该从

王摇摆·2022-10-31 11:42

快递单中抽取关键信息【一】----基于BiGRU+CR+预训练的词向量优化

·2022-10-30 23:08

bert获得词向量_Bert输入输出是什么

1.模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP任务。煮个栗子，BERT模型训练文本语义表示的过程

weixin_39934640·2022-10-30 03:20

《机器学习实战》学习笔记（四）：朴素贝叶斯的基本原理

TableofContents1基础数学知识1.1条件概率公式1.2贝叶斯公式1.3全概率公式1.4实例：判断瓢虫是否会冬眠2使用朴素贝叶斯进行文档分类2.1原理理解2.1.1原始词条2.1.2词汇表2.1.3统计词条，生成词向量

白儿墨·2022-10-28 14:24

python3《机器学习实战系列》学习笔记----2.朴素贝叶斯法

前言一、基于贝叶斯决策理论的分类方法1.1条件概率1.2朴素贝叶斯理论（NaiveBayes）二、使用朴素贝叶斯进行文档分类2.1准备数据：从文本中构建词向量2.2训练算法：从词向量计算概率2.3测试算法

mcyJacky·2022-10-28 14:50

进阶篇

目录模型实用技巧特征提升特征抽取特征筛选模型正则化欠拟合与过拟合L1范数正则化L2范数正则化模型检测留一验证交叉验证超参数搜索网格搜索并行搜索流行库/模型实践自然语言处理包（NLTK）词向量(Word2Vec

萌新待开发·2022-10-28 10:54

Attention机制学习记录（四）之Transformer

谷歌团队近期提出的用于生成词向量的BERT[3]算法在NLP的11项任务中取得了效果的大幅提升，堪称2018年深度学习领域最振奋人心的消息。而BERT算法的最重要的部分便是本文中提出的Trans

彭祥.·2022-10-28 07:50

自然语言处理（NLP）（一）文本预处理篇之分词、向量表示和特征处理

1.1.3搜索引擎模式分词1.1.4中文繁体分词1.1.5自定义词典分词1.2hanlp模块1.2.1中文分词1.2.2英文分词1.2.3命名实体识别1.2.4词性标注2.文本张量表示方法2.1one-hot词向量表示

`AllureLove·2022-10-28 05:31

机器学习数据预处理2：词向量 (word2vec)

google两篇关于word2vec的论文：[1]TomasMikolov,KaiChen,GregCorrado,andJeffreyDean.EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace.InProceedingsofWorkshopatICLR,2013.[2]TomasMikolov,IlyaSutskever,KaiChen,

梦dancing·2022-10-28 05:29

自然语言处理:数据集预处理词向量嵌入

1原始数据提取问答数据集并保存原始数据剪切即把如下格式的问答语句转换成正常的问答语料.从原始数据中提取完整的对话,并处理成问答格式,最终将问题和答案数据分开保存.原始数据EM呵呵M是王若猫的。EM不是M那是什么？E正常问答语料呵呵是王若猫的。不是那是什么？1.0提取对话defprocess_cut(source_path,cut_path):'''提取完整对话集.参数:source_path:原始

天然玩家·2022-10-28 05:55

NLP-文本表示-词向量

NLP-文本表示-词向量一、词嵌入概述二、词嵌入模型1、模型的输入输出2、词嵌入矩阵建立3、模型数据集的构建1）简单方式-NNLM2）word2vec:CBOW3）word2vec:skip-gram4

大虾飞哥哥·2022-10-27 07:29

自然语言处理(NLP)之二：文本表示（词向量）

1.基础概念周所众知，非数值型的文本数据是不能直接输入机器学习模型的，要先经过编码转化成数值型数据才可用于模型训练或预测。而文本表示，就是研究如何将文本数据合理编码成向量或矩阵形式的数值型数据的技术。自然语言文本中，篇章由段落构成，段落由句子组成，而句子由单词构成。而词典中，每个单词都有多种含义，因此只看文本单独出现的单词难以确定其所想表达的含义；所以只有当单词放到句子中，结合其上下文共同出现单词

HadesZ~·2022-10-27 07:59

NLP学习笔记01-词向量

什么是词（字）向量？将单词（apple、吃饭）用向量的形式进行表示，比如将单词“吃饭”表示为一个三维向量x=[x1,x2,x3]。一个词语或者一个字在NLP中被称为一个token。one-hot来编码字典比如一个汉语字典有3个单词“(index:0)吃饭”、“(index:1)睡觉”、“(index:2)打牌”构成，则one-hot编码结果如下：单词one-hot编码吃饭001睡觉010打牌100

多少学一点吧·2022-10-27 07:53

NLP前置知识1 —— 词向量

一、词的表示方法独热编码、词袋模型、词向量1.独热编码(One-HotEncoding)1.1定义方法是把每个词表示为一个长向量，该这个向量的维度是词表大小，向量中只有一个维度的值为1，其余维度为0，这个维度就代表了当前的词

温酒ss·2022-10-27 07:53

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