词向量第30页

词向量训练，语料来源总结

转自https://www.cnblogs.com/chenlove/p/9911882.htmlhttps://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5428746.html

小楼闻夜雨·2020-09-16 22:59

Python如何读取训练好的词向量？

读取word2vec训练好的词向量defload_word2vec_object(self,source_data_path):source_data=open(source_data_path,'rb

一个小白的自述·2020-09-16 22:26

Word2vec 中文词向量训练

Word2vector中文词向量训练代码1：#-*-coding:utf-8-*-fromgensim.modelsimportWord2Vecfromgensim.models.word2vecimportLineSentencetxtpath

*MuYu*·2020-09-16 22:14

预训练词向量

地址https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors

lalala_liufan·2020-09-16 22:49

glove.6B下载

最近在https://nlp.stanford.edu/projects/glove/上下载了glove.6B的词向量里面包含了50d，100d，200d，300d常用英文单词的词向量由于下载比较慢在这边分享一波大概

山坡上幼稚狗·2020-09-16 22:30

斯坦福大学已经训练好的词向量模型下载网址

http://nlp.stanford.edu/data/wordvecs/http://nlp.stanford.edu/projects/glove/

baoyan2015·2020-09-16 22:25

pytorch中如何使用预训练词向量

我们知道对于在pytorch中，我们通过构建一个词向量矩阵对象。这个时候对象矩阵是随机初始化的，然后我们的输入是单词的数值表达，也就是一些索引。

weixin_30401605·2020-09-16 21:56

词向量训练总结

nlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert使用pytorch实现了TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention

O__o吗果芒要·2020-09-16 21:25

怎么加载训练好的词向量bin

怎么加载训练好的词向量binword2vec有的时候需要加载之际之前训练好的词向量，或者加载下载的别人的词向量，加载如下：1默认方法如果你是用默认方法训练的，则可以直接load：model.save('

最小森林·2020-09-16 21:25

预训练词向量中文维基百科,英文斯坦福glove预训练的词向量下载

中文预训练词向量——基于中文维基百科语料训练英文预训练词向量——斯坦福glove预训练的词向量百度云分享：https://pan.baidu.com/s/1UpZeuqlNMl6XtTB5la53Xw提取码

摸金青年v·2020-09-16 21:22

268G+训练好的word2vec模型（中文词向量）

268G+训练好的word2vec模型（从网上了解到，很多人缺少大语料训练的word2vec模型，在此分享下使用268G+语料训练好的word2vec模型。训练语料：百度百科800w+条，26G+搜狐新闻400w+条，13G+小说：229G+image.png模型参数：window=5min_count=10size=128hs=1negative=0iter=5ps：其它参数见gensim库

stay_foolish12·2020-09-16 21:22

【面试】fastText与word2vec的区别

区别：1.训练方式不同，fastText通过句子的类别标签作为目标训练词向量，同时引入ngram优化准确性。word2vec通过预测上下文获得词向量。

zkq_1986·2020-09-16 06:34

day10-----LSTM长短时记忆网络实现

download.csdn.net/download/qq_34405401/122326061.基于循环神经网络的长短时记忆网络1.1长短时记忆网络实现手写数字分类：一幅图像=一句话一行=一个字字转换为向量，称之为词向量加载数据

codeDRT·2020-09-16 06:24

【cs224n-2019学习笔记-2】notes01-wordvecs1: Introduction, SVD and Word2Vec

本文首先介绍了自然语言处理(NLP)的概念和NLP目前面临的问题，然后继续讨论了将单词表示为数字向量的概念，最后讨论了常用的词向量设计方法。

进击的AI小白·2020-09-16 00:30

Datawhale-达观杯nlp复盘

达观杯数据简介任务一:数据初始时长:1天下载数据,读取数据,观察数据查看数据缺失情况查看数据分布情况划分数据集datawhaleday02Tf-IDF简介TFIDFTF-IDF例子codedatawhale_day03词向量的定义词向量的获取方法

码小匠---千少·2020-09-15 21:02

自然语言处理-正负向情感分类demo

2.利用北京师范大学和人民大学词向量模型3.利用酒店评价语料进行模型训练4.利用flast和WSGIServer进行模型服务发布现将训练结果分享，获取两个模型后可直接运行。

高远321·2020-09-15 20:02

atae_lstm代码学习笔记

aspect-attention-aspect-embedaspect=self.embed(aspect_indices)#transformaspect索引toaspect向量#从上图中可以看出，所有的aspectembedding的向量va对于不同的词向量

marmalade666·2020-09-15 10:44

训练模型loss出现NaN

NAN---->与学习率无关模型内关于除、log等可能出现异常的操作，加上1e-8，loss还为NAN------>基本排除与模型运算有关排查输入数据，将特征、标签遍历完，未发现异常值与空值排查导入的词向量模型

dabingsun·2020-09-15 10:38

关于卷积神经网络输入文本数据的某些问题

本文主要是梳理个人对卷积神经网络输入的相关问题，即我期望能够对文本数据（并非词向量）做语义分割（二分类），其中原始数据行列分别为10000、39，但标签为1的行特别少，可以想象的是，如果在图像中，仅仅只有若隐若现的几个白点

阴险的地质狗·2020-09-15 02:42

简易中文自动文摘系统（合集）

目录简易中文自动文摘系统（一）：绪论自动文摘的介绍自动文摘分类简易中文自动文摘系统（二）：中文语料库的准备中文语料库jieba分词简易中文自动文摘系统（三）：模型训练词向量word2vec与自然语言模型模型训练简易中文自动文摘系统

安藤青司·2020-09-15 01:44

基于中文维基百科的词向量构建及可视化

你将使用Gensim和维基百科获得你的第一批中文词向量，并且感受词向量训练的基本过程。

Steven灬·2020-09-14 21:12

基于词向量的相似度短语挖掘

短语挖掘在应用层面上与新词发现有重叠部分，关于新词发现的内容可以参考我的这篇博客《新词发现》。如果我们希望能够从一大段文本中挖掘出新的短语，那么短语挖掘的做法与新词发现相差不大，通过凝聚程度、自由程度等指标对文本片段进行划分，找出新的文本片段作为新的短语。另一个应用是根据已有的短语从文本中找出语义相似的短语，本篇博客主要介绍这一应用的一个简单实践。实现思路首先，我们可以借助分词工具对文本进行分词；

clvsit·2020-09-14 18:42

word2vec背后的数学原理+从零开始纯Python实现(上)

word2vec是一种高效的训练词向量的模型，基于上下文相似的两个词,它们的词向量也应该相似,比如，“Adogisrunningintheroom"和"Acatisrunningintheroom”。

愤怒的可乐·2020-09-14 17:58

PCNN的知识抽取

PCNN是一个结构简单的CNN网络,它最初被用于在已知实体对位置时,辨别实体对关系的网络.上图是论文里带的PCNN结构图.PCNN的输入由两部分构成,一部分是词本身的词向量word,另一部分是词相对于实体词的位置信息

羚谷光·2020-09-14 15:58

词嵌入(Word Embedding)

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理的基础知识。

kesisour·2020-09-14 14:22

词向量(one-hot/SVD/NNLM/Word2Vec/GloVe)

词向量简介无论是是机器学习还是深度学习在处理不同任务时都需要对对象进行向量化表示，词向量（WordVector）或称为词嵌入（WordEmbedding）做的事情就是将词表中的单词映射为实数向量。

kesisour·2020-09-14 14:22

《吴恩达深度学习》05序列模型（第2周自然语言处理与词嵌入）

05.序列模型第2周自然语言处理与词嵌入2.1词汇表征2.2使用词嵌入2.3词嵌入的特性2.4嵌入矩阵2.5学习词嵌入2.6Word2Vec2.7负采样2.8GloVe词向量2.9情绪分类2.10词嵌入除偏

ZJ_Windy_Feng·2020-09-14 14:07

预训练完成的公开的经典词向量模型【GloVe、fastText、ELMo、BERT】

neu于开帅·2020-09-14 01:51

NLP实践五-----nn基础（fasttext实践）

文章目录简要原理代码实践简要原理fastText的两个任务是分类和训练词向量，传统的word2vec把语料库的每个单词当作原子的，为每个单词生成一个词向量，而fastText是对每个字符进行处理的，也就是字符级别的

Yang-Zhou·2020-09-14 01:43

自然语言处理（NLP）：08-04 使用Tensorboard在 PyTorch 中进行可视化

TextCNN短文本分类案例分享，学习更多工业界案例：数据分析可视化技术、TextCNN论文原理、词向量技术、tensorboardx效果可视化工具、TextCNN短文本分类案例分享总结，让大家彻底掌握

福利2020·2020-09-14 01:04

自然语言处理（NLP）：08-05 TextCNN短文本分类案例分享

TextCNN短文本分类案例分享，学习更多工业界案例：数据分析可视化技术、TextCNN论文原理、词向量技术、tensorboardx效果可视化工具、TextCNN短文本分类案例分享总结，让大家彻底掌握

福利2020·2020-09-14 01:04

自然语言处理-文本分类入门

文章目录一、基于特征的分类1.获取特征文本预处理分词特征构建2.喂给算法3.调试算法参数二、端到端的分类1.fasttext文本分类2.CNN文本分类3.RNN文本分类4.组合模型5.HAN分类6.更强大的词向量在

leeber_94·2020-09-14 00:34

windows使用pip 安装 fasttext 总是失败，合理利用第三方安装包的库

白玉杰·2020-09-14 00:21

cs224n笔记04-Contextual Word Embeddings

z1103757047·2020-09-13 20:12

BiGRU-Attention实体识别

已有的文献和代码，大都是针对英文语料，使用词向量作为输入进行训练。这里以实践为目的，介绍一个用双向GRU、字与句子的双重A

sliderSun·2020-09-13 17:19

NLP任务之文本对分类

链接提取码:t2ta流程第一步:基于中文wikipedia训练中文词向量预料地址:链接提取码:ihu4使用gensim库的WikiCorpus，将xml文件转到txt文件fromgensim.corporaimportWikiCorpusinput_path

Muasci·2020-09-13 15:12

NLP任务之情感分类

文章目录背景流程第一步:统计单词数分布(数据可视化)第二步:预处理第三步:定义模型第四步:训练第五步:测试参考背景使用pytorch框架下的CNN、RNN，并使用词向量，完成情感分类。

Muasci·2020-09-13 15:40

机器学习技能树

xgboostSVM软间隔损失函数核函数SMO算法libSVM聚类K-Means并查集K-Medoids聚谱类SCEM算法Jensen不等式混合高斯分布pLSA主题模型共轭先验分布贝叶斯停止词和高频词TF-IDF词向量

yehui_qy·2020-09-13 14:03

TF-IDF

IcometoChinatotravel","ThisisacarpoluparinChina","IloveteaandApple","Theworkistowritesomepapersinscience"]不考虑停用词，处理后得到的词向量如下

嘿呀嘿呀拔罗卜·2020-09-13 06:20

文本分类四之权重策略：TF-IDF方法

接下来，目的就是要将训练集所有文本文件（词向量）统一到同一个词向量空间中。

weixin_33866037·2020-09-13 06:51

word2vec中关于词向量的阐述

转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_584a006e0101rjlm.html、在看word2vec的时候，找到这篇对于词向量阐述的简单易懂的博文http://licstar.net

Small__Two·2020-09-13 03:54

Word Averaging模型做文本分类稳定效果好模型简单

利用WORDAVG模型做文本分类模型简单效果号简单思想就是将每个词向量在句子维度进行求平均可以用avgpool来做平均池化然后用平均后的向量作为句子向量进行文本分类后面我们还会介绍将rnn表示的句子向量进行文本分类也可以用

光英的记忆·2020-09-12 19:16

Keras-CNN、LSTM、文本分类、多分类、词向量

一、本文目的关于如何训练词向量，如何将文本数据组织成Keras的要求，本文不会讲述。

风度翩翩猪肉王子·2020-09-12 18:36

手动学习深度学习_08

手动学习深度学习_081.文本分类1.1文本情感分类1.2文本情感分类数据集1.2.1读取数据以及预处理1.3使用循环神经网络进行情感分类1.3.1双向循环神经网络1.3.2加载预训练的词向量1.3.3

dayday学习·2020-09-12 14:49

NLP以赛代练 Task5：基于深度学习的文本分类 2

基于深度学习的文本分类2学习目标文本表示方法Part3词向量1.Skip-grams原理和网络结构2.Skip-grams训练2.1Wordpairsand“phases”2.2对高频词抽样2.3Negativesampling3

Debroon·2020-09-12 13:29

tensorflow errors_impl.InvalidArgumentError

60000isnotin[0,60000)在做文本分类的模型预测语句中报错如上所示：这样的报错是因为，模型输入的embedding不符合规范，而不是模型的错误，应该从embedding的过程中去定位问题，比如使用的词向量不一致

小凡18·2020-09-12 07:53

Word2vec基础之霍夫曼树

word2vec使用了CBOW与Skip-Gram来训练模型与得到词向量，但是并没有使用传统的DNN模型。

满腹的小不甘·2020-09-12 06:08

word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型

1.基于HierarchicalSoftmax的模型概述我们先回顾下传统的神经网络词向量语言模型，里面一般有三层，输入层（词向量），隐藏层和输出层（softmax层）。

hengxingheng·2020-09-12 06:22

word2vec模型

word2vec动机：为什么要学习词向量(WordEmbeddings)传统的自然语言处理系统把词(word)当作一个离散的原子符号。比如，猫可以使用Id537来表示，Id143表示狗。

Kavin_Liang·2020-09-12 03:15

2019年CS224N课程笔记-Lecture 18:Constituency Parsing

p=18正课内容1.ThespectrumoflanguageinCS词袋模型复杂形式的语言表达结构这是真.词‘袋’语言的语义解释——不仅仅是单词向量我们怎样才能弄清楚更大的短语的含义？

任菜菜学编程·2020-09-12 00:29

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