词向量第31页

Image Generation from Scene Graph

GraphConvolution和CascadedRefinementNetworkGraphConvolution按论文上说，他处理scenegraph是通过graph的边来传递信息的，也就是所本来一个单词向量

weixin_43654661·2020-09-11 23:21

语音识别初探

本文是对最近学习的语音识别的一个总结，主要参考以下内容：《解析深度学习——语音识别实践》http://licstar.net/archives/328词向量和语言模型几篇论文，具体见参考文献语音识别任务是把声音数据转换为文本

zhonglj0314·2020-09-11 20:50

tensorflow 多分类

大体思路如下：首先使用word2vec训练好词向量；然后将训练数据positive，negative，neutral三类各70个，分别

yangyangrenren·2020-09-11 06:57

【NLP】自然语言处理完整流程

自然语言处理完整流程第一步：获取语料1、已有语料2、网上下载、抓取语料第二步：语料预处理1、语料清洗2、分词3、词性标注4、去停用词三、特征工程1、词袋模型（BoW）2、词向量第四步：特征选择第五步：模型训练

__盛夏光年__·2020-09-10 18:54

PyTorch中的nn.Conv1d与nn.Conv2d

通常，输入大小为word_embedding_dim*max_length，其中，word_embedding_dim为词向量的维度，max_length

alicecv·2020-09-10 12:21

关于Transformer的个人理解

主要内容动态的词嵌入传统的词向量模型基于上下文的词向量模型Transformer模型结构数据的流动单向Transformer关于decoder部分的一些见解动态的词嵌入传统的词向量模型这类模型是早些年的主流

劉北习·2020-09-10 12:58

机器学习常问问题集锦(持续更新中)

基础篇word2vec被问到的点1、word2vec的词向量是怎么更新的？在训练语言模型时，得到了词向量这个副产品；梯度上升更新权重，词向量同理，目标函数对x求导，用x的梯度来更新词向量。

frostjsy·2020-09-08 23:00

FastText词向量&文本分类

Fasttext是FaceBook开源的文本分类和词向量训练库。

风雨中的小七·2020-09-05 14:00

最全NLP中文文本分类实践（上）——中文分词获取和Word2Vec模型构建

本文的实践内容包括文件的读取、中文分词、词向量表达、模型构建和模型融合。本文所采用的语料库为复旦中文文本分类语料库，包含20个类别。

我是你博哥啊·2020-09-02 11:57

浅谈Positional Encoding(位置编码)和WordPiece

1.PositionalEncoding之所以用sin,cos是因为它们的值域在[-1,1]之间,这里针对单个词向量内部采用cos和sin交换映射,只是为了丰富位置信息.假设采用0,1,2,....这种递增式进行编码

Shaw_Road·2020-08-26 16:13

nlp期末复习--介绍

自然语言处理的历程：上下文无关的文法---->利用统计语言学的方法自然语言处理的领域：1、拼写纠正2、文本分类3、机器翻译4、词向量5、自然语言生成6、人机对话系统

xiaohuixiao！·2020-08-26 14:14

deeplearning.ai 词向量文件读取错误

在读取嵌入词向量文件glove.6B.50d.txt的编程作业中，出现了如下错误：'gbk'codeccan'tdecodebyte0x93inposition3136:按照网上教程修改read_glove_vecs

朕蹲厕唱忐忑·2020-08-26 13:40

法研杯数据处理

jieba，简单去除了长度小于等于1的词，没有筛选词性，单纯觉得如果生成神经网络模型的话会破坏上下文关系）punish_of_money取log2后取整作为标签将数据存成fasttext需要的格式，不需要生成词向量

suuunnnyoy·2020-08-26 13:35

word2vec词向量训练-python版

使用python版word2vec训练词向量。

MiracleJQ·2020-08-26 13:58

Gensim之Word2Vec使用手册

1.介绍一句话，Gensim中的Word2Vec类就是用来训练词向量的，这个类实现了词向量训练的两种基本模型skip-gram和CBOW，可以通过后面的参数设置来选择。

空字符（公众号：月来客栈）·2020-08-26 12:20

基于词向量计算文本相似度（完整代码+测试数据）

基于词向量计算文本相似度1.测试数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1fXJjcujAmAwTfsuTg2CbWA提取码：f4vx2.实验代码：importmathimportosimportpandasaspdimportnumpyasnp

杨文欣欣·2020-08-26 10:35

词嵌入之Word2vec

使用one-hot方式来表示单词时，词向量维度大小为整个词汇表的大小，改词索引位置为1，其余位置为0，每个词就表示成了一个长度为N的向量，可以直接被神经网络使用。

Yasin_·2020-08-25 17:29

NLP实践四-----词袋模型 + 词向量 + word2vec

word2vec词向量原理并实践，用来表示文本。

Yang-Zhou·2020-08-25 17:09

自然语言处理——word2vec

文章目录EmbeddingWordEmbedding词向量词向量---One-HotOne-Hot骤如下：One-hot表示文本信息的缺点：词向量---词袋法词袋模型同样有一下缺点：词向量---TF-IDF

年少无为呀！·2020-08-25 17:19

中文词向量的训练

最近在做毕设，需要对中文进行向量化表示，现有的最全中文词向量预训练向量有：最全中文词向量part1:以上链接中的词向量介绍：格式预先训练好的向量文件是文本格式。每行包含一个单词和它的向量。

Jasminexjf·2020-08-25 11:37

Word2vec vs Bert 系列技术要点

Attention机制Transformer原理BERT原理**Bert的提升与进步**（对比）Word2vec内容回顾目的将词转化为向量有助于机器理解更容易计算词语和词语之间的距离，表此词语之间的关系类比比如说词向量之间的距离可以用下

今天不学习很愧疚·2020-08-25 11:28

NLP（2）——中文分词

飘涯·2020-08-25 08:32

Distributed Representations of Sentences and Documents笔记

句子表示中的平均化单词权重导致的丢失句子顺序的问题和合并词向量的解析树仅仅适用于句子的缺点。段向量特点：为不同长度的段落训练出同一长度的向量

伊直程序媛·2020-08-25 03:12

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

xieyan0811·2020-08-24 18:59

基于深度学习的文本数据特征提取方法之Glove和FastText

AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Dipanjan(DJ)Sarkar编译：ronghuaiyang导读今天接着昨天的内容，给大家介绍Glove模型和FastText模型，以及得到的词向量如何应用在机器学习任务里

ronghuaiyang·2020-08-24 16:07

A Neural Probabilistic Language Model 论文阅读及实战

1.词向量介绍在NLP任务中，第一步首先将自然语言转化成数学符号表示。

CurryCoder·2020-08-24 06:03

【学习笔记】自然语言处理实践（新闻文本分类）- 基于深度学习的文本分类Word2Vec

文本表示方法词向量（Wordembedding），语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。

kerenleii·2020-08-24 05:32

BERT模型的输入

的模型输入上图显示的是BERT输入表示总述：输入嵌入分别是tokenembeddings,segmentationembeddings和positionembeddings的总和BERT最主要的组成部分便是，词向量

飞翔的绵羊·2020-08-24 04:41

【datawhale】【天池学习赛】零基础入门NLP - 新闻文本分类 -task01

大龙2020·2020-08-24 04:34

【NLP CS224N笔记】Assignment 1 - Exploring Word Vectors

作业来源：https://github.com/xixiaoyao/CS224n-winter-together1.写在前面这篇文章是CS224N课程的第一个大作业，主要是对词向量做了一个探索，并直观的感受了一下词嵌入或者词向量的效果

Miracle8070·2020-08-24 04:08

NLP新闻文本分类学习赛 - Task5 使用TextRNN进行文本表示

TextRNN将句子中每个词的词向量依次输入到双向双层LSTM，分别将两个方向最后一个有效位置的隐藏层拼接成一个向量作为文本的表示。二、代码实现Datawhale零基础入门NLP赛事-Task5基

cxm 17·2020-08-24 04:24

自然语言处理实践（新闻文本分类）——task05

Dristributedrepresentation可以解决Onehotrepresentation的问题，它的思路是通过训练，将每个词都映射到一个较短的词向量上来。

M.〽·2020-08-24 04:19

自然语言处理实践（新闻文本分类）——task04

训练文件路径（必须）output输出文件路径（必须）label_prefix标签前缀defaultlabellr学习率default0.1lr_update_rate学习率更新速率default100dim词向量维度

M.〽·2020-08-24 04:19

NLP修炼之旅（Day9）

word2vec词向量原理并实践，用来表示文本词袋模型文本表示分为离散表示与分布式表示，其中词袋模型BoW(Bag-of-words)是n-gram语法模型的特例1元模型，该模型忽略掉文本的语法和语序等要素

我就叫小灰灰·2020-08-24 04:18

Bert的使用

Bert的基本使用：参考：https://www.jianshu.com/p/bfd0148b292ebert词向量输出：https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/

九霄王·2020-08-24 04:31

用R语言实现文本挖掘（tm）、聚类

由于K-mean聚类是针对数值型数据的，所以在运用K-mean聚类算法对文本进行主题聚类时，需要经历分词、词向量、文档-词矩阵等，用到了几个包。

紫夜馨空·2020-08-24 04:36

NLP(04)_英文文本处理与spaCy

spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。

Pei_tian·2020-08-24 04:07

预训练模型（4）---- ALBert

词向量技术什么是BERT?什么是XLNet?为什么要提出ALBERT？

小小鸟要高飞·2020-08-24 03:25

一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（训练篇）

举个栗子，我们拥有10000个单词的词汇表，我们如果想嵌入300维的词向量，那么我们的输入-隐层权重矩阵和隐层-输出层的权重矩阵都会有10000x300=300万个权重，在如

weixin_34341229·2020-08-24 03:55

2019-CS224n-Assignment1

今年cs224n再次放课，一共有5个assignments，使用PyTorch，主讲还是Manning，特别喜欢这个老师，讲课生动有趣还挺可爱的哈哈哈~~Assignment1(点击下载)的任务是探索词向量

weixin_33971130·2020-08-24 03:39

DL文本分类论文总结 part1

AConvolutionalNeuralNetworkforModellingSentences看的第一篇使用卷积神经网络进行文本分类的文章，主要有两点：1.K-maxpooling在序列中取前k大的数并且保持相对位置不变2.卷积是对每个词向量点乘以相同维数的向量后再相加

LB_莫贺延碛·2020-08-24 03:15

使用fastText进行文本分类及源码分析时的一点感受

最近工作涉及到文本分类问题，就尝试用了一下fastText库，fastText是facebook开源的一个词向量计算以及文本分类工具库，准确率比肩深度学习。

grafx·2020-08-24 03:19

【NLP】天池新闻文本分类（五）——基于深度学习的文本分类2

【NLP】天池新闻文本分类（五）——基于深度学习的文本分类2前言Word2Vec文本法Word2Vec词向量TextCNN文本分类TextRNN文本分类HAN文本分类前言本文是NLP之新闻文本分类挑战赛

阿黄一号·2020-08-24 02:23

NLP实践一----数据探索

nlp实践（一）----数据探索对IMDB数据集：首先就是对序列进行补全，然后利用embedding（随机初始化词向量）喂入网络，平均池化，16维的全连接和1维的输出层importkerasimdb=keras.datasets.imdbimporttensorflowastf

Yang-Zhou·2020-08-24 02:25

Task5 基于深度学习的文本分类2-1Word2Vec

基于深度学习的文本分类使用gensim训练word2vec使用gensim训练word2vec本DEMO只使用部分数据，使用全部数据预训练的词向量地址：链接:https://pan.baidu.com/

sinat_37901230·2020-08-24 02:44

新闻文本分类—基于深度学习的文本分类2

学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习词向量。

疏窗泛影·2020-08-24 02:41

新闻文本分类—基于深度学习的文本分类1

FastText文本表示法3.基于FastText的文本分类1.学习目标（1）学习FastText的使用和基础原理（2）学会使用验证集进行调参2.FastText文本表示法FastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法

疏窗泛影·2020-08-24 02:10

ALBERT: 自监督语言表示的轻量级BERT

文章目录引言词向量因式分解（Factorizedembeddingparameterization）跨层参数共享（Cross-layerparametersharing）内部句子一致性损失（Inter-sentencecoherenceloss

十里清风·2020-08-24 02:39

NTT Masque: 多风格生成式阅读理解（Multi-Style Generative Reading Comprehension）

文章目录问题形式化提出的模型问句-段落阅读器（Question-PassagesReader）词向量层共享编码层双重注意力建模编码层段落排序（PassageRanker）可问答分类器（AnswerPossibilityClassifier

十里清风·2020-08-24 02:38

NLP入门Task5 基于深度学习的文本分类2-3TextRNN

TextRNN将句子中每个词的词向量依次输入到双向双层LSTM，分别将两个方向最后一个有效位置的隐藏层拼接成一个向量作为文本的

学术界渣渣，渣渣界大佬·2020-08-24 02:37

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