词向量第25页

Pytorch学习笔记(3)——从0实现RNN情感分析

目录1任务描述2数据处理2.1词语数目确定2.2未知词词向量给定2.3词嵌入3模型训练3.1

野指针小李·2022-07-09 07:10

通俗讲解从Transformer到BERT模型！

一句话概括来讲：BERT的出现，彻底改变了预训练产生词向量和下游具体NLP任务的关系，提出龙骨级的训练词向量概念。想要了解Bert，那么可能你需要先从tranformer框架了解清楚。今天我们

Datawhale·2022-07-08 07:18

【NLP】BERT语言模型

BERT实际上是Transformer的encoder部分，其功能将输入的词向量通过self-attention机制得到输出向量。

Mr.zwX·2022-07-07 07:11

Deep Neural Networks for Learning Graph Representations——paper 笔记

矩阵分解，利用词和词的共现矩阵来产生词向量表示，主要缺点是一些没有语义价值的如

wang2008start·2022-07-06 07:26

自然语言处理-应用场景-文本分类：基于LSTM模型的情感分析【IMDB电影评论数据集】--（重点技术：自定义分词、文本序列化、输入数据批次化、词向量迁移使用）

文本情感分类1.案例介绍现在我们有一个经典的数据集IMDB数据集，地址：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/，这是一份包含了5万条流行电影的评论数据，其中训练集25000条，测试集25000条。数据格式如下：下图左边为名称，其中名称包含两部分，分别是序号和情感评分，（1-4为neg，5-10为pos），右边为评论内容根据上述的样本，需要使用py

u013250861·2022-06-30 07:02

通俗讲解pytorch中nn.Embedding原理及使用

通俗讲解pytorch中nn.Embedding原理及使用如何gensim加载glove训练的词向量

哈哈哈hhhhhh·2022-06-28 07:02

pytorch中nn.Embedding原理及使用

nn.Embedding（），用来实现词与词向量的映射，通俗来讲就是将文字转换为一串数字，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。下面会通过实例来解释，比较直观，看到最后。

ZhangJingHuaJYO·2022-06-28 07:30

机器学习笔记--2.1文本分类

（3）构建词向量空间：统计文本词频，生成文本的词向量空间。（4）权重策略——TF-ID

CLBTH·2022-06-26 07:52

【数据挖掘】数据挖掘笔记（一）开源数据集与数据采集

2.3re正则表达式2.3.1正则表达式2.3.2常用函数2.4Fiddle抓包推荐参考1开源数据集1.1部分开源数据集及介绍1）GLUE：数据集具体介绍可参考博客2）腾讯AILab开源大规模高质量中文词向量数据

米奇巨型老鼠·2022-06-25 18:47

transformer模型原理

目录一、Transformer的输入1）词向量2）位置编码向量二、Encoderblock（编码块）1）Multi-HeadAttentiona.self-Attention机制b.Add＆Normalize

进击的李大陆·2022-06-25 07:32

[深度学习]-基于tensorflow的CNN和RNN-LSTM文本情感分析对比

CNN和LSTM文本情感分析对比1.背景介绍2.数据集介绍2.0wordsList.npy2.1wordVectors.npy2.2idsMatrix.npy2.2.0文本预处理2.2.0为什么把词转化为词向量

茫茫人海一粒沙·2022-06-24 07:57

用RNN & CNN进行情感分析 - PyTorch

动手学深度学习笔记一、情感分析及数据集1.读取数据集2.预处理数据集二、利用RNN进行情感分析1.使用RNN表示单个文本2.加载预训练的词向量3.训练和评估模型4.预测三、利用CNN进行情感分析1.一维卷积

葫芦娃啊啊啊啊·2022-06-23 07:12

从零开始在CentOS7服务器上搭建GPU深度学习环境，并部署bert向量化服务

BERT向量化的需求，在github上找到了bert-as-service这个开源项目，它提供pip安装，可以将bert向量化作为服务部署在服务器上，在客户端python脚本中通过简单的调用请求就可以得到词向量

Parabola S. R.·2022-06-19 07:37

NLP 自然语言处理实战

本文将从分词、词频、词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理，讲解One-Hot、TF-

风尘浪子·2022-06-17 07:08

斯坦福大学CS224N-深度学习与自然语言处理：课程1-笔记

课程学习目标：将深度学习应用于自然语言处理的基础并有效的方法；基础知识NLP中的关键方法：词向量、前向传播神经网络、递归神经网络、注意力机制、编码器-解码器模型、transformers等深入理解人类语言的复杂以及如何通过计算机处理理

Alex_996·2022-06-17 07:35

CS224N WINTER 2022（五）Transformers详解（附Assignment5答案）

CS224NWINTER2022（一）词向量（附Assignment1答案）CS224NWINTER2022（二）反向传播、神经网络、依存分析（附Assignment2答案）CS224NWINTER2022

囚生CY·2022-06-04 07:02

CS224N WINTER 2022（四）机器翻译、注意力机制、subword模型（附Assignment4答案）

CS224NWINTER2022（一）词向量（附Assignment1答案）CS224NWINTER2022（二）反向传播、神经网络、依存分析（附Assignment2答案）CS224NWINTER2022

囚生CY·2022-06-04 07:01

CS224N WINTER 2022（三）RNN、语言模型、梯度消失与梯度爆炸（附Assignment3答案）

CS224NWINTER2022（一）词向量（附Assignment1答案）CS224NWINTER2022（二）反向传播、神经网络、依存分析（附Assignment2答案）CS224NWINTER2022

囚生CY·2022-06-04 07:00

CS224N WINTER 2022（二）反向传播、神经网络、依存分析（附Assignment2答案）

CS224NWINTER2022（一）词向量（附Assignment1答案）CS224NWINTER2022（二）反向传播、神经网络、依存分析（附Assignment2答案）CS224NWINTER2022

囚生CY·2022-06-04 07:30

CS224N WINTER 2022 （六）前沿问题探讨（QA、NLG、知识集成与检索、Coreference）

CS224NWINTER2022（一）词向量（附Assignment1答案）CS224NWINTER2022（二）反向传播、神经网络、依存分析（附Assignment2答案）CS224NWINTER2022

囚生CY·2022-06-04 07:26

Python实现基于Fasttext的商品评论数据分类的操作流程

在以往的文本分类型的任务中，基本的流程主要是就是：文本数据加载数据清洗分词向量化分类模型训练性能评估这里面比如向量化和模型搭建是独立的两个节点，可以自由地进行设计，当然了也是一份工作量，今天使用的fasttext

·2022-06-01 12:52

轻松入门自然语言处理系列专题4 词向量的使用及评估

文章目录前言一、GloVe向量的使用二、词向量可视化1.构建词组2.PCA降维3.TSNE降维三、使用预训练语言模型生成句子向量总结前言本文主要介绍了词向量的使用及评估，包含GloVe向量的使用、词向量可视化和使用预训练语言模型生成句子向量

cutercorley·2022-05-29 07:33

pytorch lstm 什么时候使用output(输出层)，什么时候使用h(隐藏层)

2层lstm单元双向lstm1层lstm单元2层lstm单元什么时候用输出层output信息什么时候用隐藏层信息后话单向lstm1层lstm单元这里假设输入的batch_size为8，句子长度为10，词向量维度为

拒绝省略号·2022-05-27 20:34

【自然语言处理】word2vec/doc2vec基础学习以及简单实践

5.2CBOW的输入输出六、Skip-gram模型6.1Skip-gram模型结构图6.2Skip-gram模型输入输出七、向量化算法doc2vec/str2vec7.1doc2vec模型八、文本向量化案例8.1词向量的训练

贾继康·2022-05-27 07:00

整理常用的中英文预训练词向量（Pretrained Word Vectors）

文章目录引言腾讯中文词汇/短语向量（TencentAILabEmbeddingCorpusforChineseWordsandPhrases）使用方法中文词向量语料库by北京师范大学&人民大学StanfordGloVeEmbeddings

虾米小馄饨·2022-05-27 07:58

斯坦福NLP课程 | 第18讲 - 句法分析与树形递归神经网络

NLP课程第18讲介绍了基于词向量空间模型的构建、结构反向传播(BTS)及其Python编程、简单TreeRNN及应用、复杂TreeRNN结构、斯坦福大学HAI研究所等。

ShowMeAI·2022-05-23 17:00

[NLP]小白看得懂的word2vec

就是词嵌入（wordembedding）,把分词转换成词向量，变成数学的形式，进行计算**********************************************************

是木子啦~·2022-05-23 07:36

深入浅出语言模型（三）——语境化词向量表示（CoVe、ELMo、ULMFit、GPT、BERT）

引言上一节我们讲到了什么叫做静态词向量，静态词向量有个很大的特点就是每个词的表示是固定的，这样就不能解决我们人类语言中的一词多义问题，例如“Ihurtmyback,whileIbackedmycar”，

fond_dependent·2022-05-23 07:34

[NLP] 秒懂词向量Word2vec的本质+word2vec资源总结

转自作者的公众号:『数据挖掘机养成记』1.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。。。）2.Word2vec参考资料总结(以下都是我踩过的坑，建议先跳过本节，阅读正文部分，读完全文回头再来看

lingpy·2022-05-23 07:28

[NLP] 秒懂词向量Word2vec的本质

转载请『保留此声明』，并注明来自公众号『数据挖掘机养成记』及作者『穆文』】[NLP]秒懂词向量Word2vec的本质1.引子2.Word2vec参考资料总结3.正文3.2.1Skip-gram和CBOW

勤劳的凌菲·2022-05-23 07:19

Bert+BiLSTM+CRF实体抽取

文章目录一、环境二、预训练词向量三、模型1、BiLSTM-不使用预训练字向量-使用预训练字向量2、CRF3、BiLSTM+CRF-不使用预训练词向量-使用预训练词向量4、Bert+BiLSTM+CRF总结一

PeasantWorker·2022-05-21 07:11

学习笔记八：transformer面试点

1.3不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？1.4transformer中为啥要有

神洛华·2022-05-20 07:24

Python机器学习实战之支持向量机概念篇

本节主要介绍支持词向量机的算法的推导过程，试图用自己理解的话语最简单的解答支持向量机的主要思想，之后会通过python代码加以实现。一、SVM概念及推导优点：泛化错误率低，计算开销小

Mr.late·2022-05-14 07:08

人工智能帮你文字转为Logo | 机器学习

创作模板：目录前言项目安装数据下载1、experiments文件夹2、TextLogo3K数据集3、中文词向量4、中文字体项目测试总结

剑客阿良_ALiang·2022-05-14 07:43

Bert不完全手册5. 推理提速？训练提速!内存压缩！Albert

Albert是ALiteBert的缩写，通过词向量矩阵分解，以及transformerblock的参数共享，大大降低了Bert的参数量级。

风雨中的小七·2022-05-13 09:00

【NLP自然语言处理】白话理解 Word2vec 词向量表示含义：含Skip-Gram与CBOW代码以及算法优化负采样与层序SoftMax

文章目录Word2vec词向量模型Skip-Gram模型CBOW模型算法优化方法：负采样算法优化方法：层序SoftMaxWord2vec指用特征向量表示单词的技术，且每两个词向量可计算余弦相似度表示它们之间的关系

量化Mike·2022-05-10 07:06

用神经网络构造图像和语言识别系统视频教程-陈屹-专题视频课程

神经元、激活函数、矩阵实现、反向传播算法、梯度算法）、用Python从零实现图片识别神经网络、神经网络项目实战、运用深度学习实现计算机视觉识别、使用神经网络进行自然语言处理（wordembedding、单词向量化

tyler_download·2022-05-10 07:30

自然语言处理入门——新手上路

一、自然与语言与编程语言1.词向量自然语言中的词汇量比编程语言中的关键词丰富。再自然语言中，我们可以使用的词汇量是无穷无尽的，几乎没有意义完全相同的词语。

海伦•·2022-05-08 07:57

Word2Vec进阶 - ELMO

Word2Vec进阶-ELMO–潘登同学的NLP笔记文章目录Word2Vec进阶-ELMO--潘登同学的NLP笔记ELMO原理整体架构CharEncoderLayerBiLSTMELMO词向量实验结果总结

PD我是你的真爱粉·2022-05-07 07:21

斯坦福NLP课程 | 第2讲 - 词向量进阶

·2022-05-01 10:47

NLP教程(2) | GloVe及词向量的训练与评估

·2022-05-01 09:46

斯坦福NLP课程 | 第2讲 - 词向量进阶

NLP课程第2讲内容覆盖ord2vec与词向量、算法优化基础、计数与共现矩阵、GloVe模型、词向量评估、wordsenses等。

ShowMeAI·2022-05-01 09:00

NLP教程(2) | GloVe及词向量的训练与评估

本文介绍GloVe词向量、词向量内部与外部评估方法、类比任务中的词向量训练超参数影响、相关度评估任务中词向量与人工表现差异、基于上下文处理一词多义问题和窗分类。

ShowMeAI·2022-05-01 08:00

学习笔记：深度学习（6）——基于深度学习的语言模型

2022.04.22~2022.04.25文章目录5.基于深度学习的语言模型5.1从NNLM到词嵌入5.1.1神经网络语言模型NNLM5.1.2基于循环神经网络的语言模型RNNLM5.1.3**Word2Vec**1.词向量的生成模型

新四石路打卤面·2022-05-01 07:49

学习笔记：深度学习（8）——基于PyTorch的BERT应用实践

学习时间：2022.04.26~2022.04.30文章目录7.基于PyTorch的BERT应用实践7.1工具选取7.2文本预处理7.3使用BERT模型7.3.1数据输入及应用预处理7.3.2提取词向量

新四石路打卤面·2022-05-01 07:14

斯坦福NLP课程 | 第1讲 - NLP介绍与词向量初步

·2022-04-29 17:22

NLP教程(1)-词向量、SVD分解与Word2Vec

·2022-04-29 16:48

斯坦福NLP课程 | 第1讲 - NLP介绍与词向量初步

NLP课程第1讲直接切入语言和词向量，讲解自然语言处理的基本概念、文本表征的方法和演进、包括word2vec等核心方法，词向量的应用等。

ShowMeAI·2022-04-29 15:00

fasttext工具的使用

fasttext工具学习目标了解fasttext工具的作用.了解fasttext工具的优势及其原因.掌握fasttext的安装方法.作为NLP工程领域常用的工具包,fasttext有两大作用:进行文本分类训练词向量

AI耽误的大厨·2022-04-29 13:52

深度学习——自然语言处理（一）

1.1词向量通常，将字和词映射为一组反映其语义特征的实数向量，这种方式被称为词向量。

阿尔卑斯山林·2022-04-25 07:49

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