词向量第6页

[NLP] LLM---＜训练中文LLama2(三)＞对LLama2进行中文预料预训练

预训练预训练部分可以为两个阶段：第一阶段：冻结transformer参数，仅训练embedding，在尽量不干扰原模型的情况下适配新增的中文词向量。

舒克与贝克·2023-09-19 14:55

如何gensim加载glove训练的词向量

如何gensim加载glove训练的词向量一、前言glove和word2vec是目前最常用的两个训练词向量的模型，两者训练出来的文件都以文本格式呈现，区别在于word2vec包含向量的数量及其维度。

Evermemo·2023-09-19 08:54

深度学习：pytorch nn.Embedding详解

目录1nn.Embedding介绍1.1nn.Embedding作用1.2nn.Embedding函数描述1.3nn.Embedding词向量转化2nn.Embedding实战2.1embedding如何处理文本

智慧医疗探索者·2023-09-19 08:36

glove 词向量词嵌入文件国内服务器下载

问题描述进行nlp处理时，需要下载glove预训练的词向量。默认下载是从国外服务器获取数据，下载数度特别慢，几乎为0。解决方法mxnet已经收集了stanfordnlp的glove词向量。

_核桃_·2023-09-18 07:15

自然语言处理技术之词向量：GloVe单词表示的全局向量（glove.840B.300d、glove.6B）

目录一、词向量介绍二、GloVe学习词向量的词嵌入模型三、词向量入门（代码下载）四、训练五、模型概述六、可视化七、发布历史一、词向量介绍自然语言处理（NLP）中的词向量是将文本中的词汇表示为数值向量的技术

源代码杀手·2023-09-17 13:20

自然语言处理（一）：基于统计的方法表示单词

奇异值分解）1.共现矩阵将一句话的上下文大小窗口设置为1，用向量来表示单词频数，如：将每个单词的频数向量求出，得到如下表格，即共现矩阵：我们可以用余弦相似度（cosinesimilarity）来计算单词向量的相似性

吃豆人编程·2023-09-16 08:20

ESIM实战文本匹配

从下往上看，分别是输入编码层(InputEcoding)对前提和假设进行编码把语句中的单词转换为词向量，得到一个向量序列把两句话的向量序列分别送入各自的Bi-LSTM网络进行语义特征抽取局部推理建模层(

愤怒的可乐·2023-09-16 02:17

Word2Vec的原理是什么，如何用训练Word2Vec

Word2Vec是一种基于神经网络的词向量生成模型，通过训练预测上下文单词或中心单词来生成词向量。

天一生水water·2023-09-14 19:26

使用 PyTorch 实现 Word2Vec 中Skip-gram 模型

最后，得到训练得到的词向量，并可以使用word_vector来获取特定单词的词向量表示。确保在运行之前安装PyTorch，可以使用pipinsta

天一生水water·2023-09-14 19:53

GPT-1，GPT-2和GPT-3发展历程及核心思想，GTP-4展望

看了很多文章，还是这位大佬介绍的比较透彻，特此转载：词向量之GPT-1，GPT-2和GPT-3-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/350017443目录前言

文昊桑·2023-09-14 18:58

文本分类；数据增强；模型微调 2020-02-25

在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网

allen成·2023-09-13 06:39

【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 5 - 序列模型 - 第二周作业 - 词向量的运算与Emoji生成器

【中文】【吴恩达课后编程作业】Course5-序列模型-第二周作业-词向量的运算与Emoji生成器上一篇：【课程5-第二周测验】※※※※※【回到目录】※※※※※下一篇：【课程5-第三周测验】资料下载本文所使用的资料已上传到百度网盘

何宽·2023-09-12 05:29

吴恩达第五部分序列模型 week2—— 词向量的运算与Emoji生成器

一.词向量的运算导包和词嵌入数据importnumpyasnpimportpandasaspdimportw2v_utilsword,word_to_vec_map=w2v_utils.read_glove_vecs

我来试试水·2023-09-12 05:58

【序列模型】第二课--自然语言处理与词嵌入

1.词汇表征1.1one-hot词编码的缺陷回顾上一节的词向量表示方式：one-hot编码。

dili8870·2023-09-12 05:27

词向量的运算与Emoji生成器

1、词向量运算之前学习RNN和LSTM的时候，输入的语句都是一个向量，比如恐龙的名字那个例子就是将一个单词中的字母按顺序依次输入，这对于一个单词的预测是可行的。

青山渺渺·2023-09-12 05:55

[学习笔记]词向量模型-Word2vec

参考资料：【word2vec词向量模型】原理详解+代码实现NLP自然语言处理的经典模型Word2vec论文背景知识词的表示方法One-hotRepresentation：独热表示简单，但词越多，向量越长

N刻后告诉你·2023-09-11 21:01

《自然语言处理》chapter7-预训练语言模型

广义上的预训练语言模型可以泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的Word2vec、GloVe为代表的静态词向量模型，以及基于上下文建模的

Jiawen9·2023-09-10 04:49

《机器学习实战》学习笔记（三）

朴素贝叶斯引言朴素贝叶斯优缺点朴素贝叶斯的一般过程4.1基于贝叶斯决策理论的分类方法4.2条件概率贝叶斯公式4.3使用条件概率来分类4.4使用朴素贝叶斯进行文档分类朴素贝叶斯分类器的两个假设4.5使用Python进行文本分类准备数据：从文本中构建词向量词表到向暈的转换函数训练算法

书生丶丶·2023-09-09 23:31

自然语言处理-词向量模型-Word2Vec

通常数据的维度越高，能提供的信息也就越多，从而计算结果的可靠性就更值得信赖如何来描述语言的特征呢，通常都在词的层面上构建特征，Word2Vec就是要把词转换成向量假设现在已经拿到一份训练好的词向量，其中每一个词都表示为

W_en丶·2023-09-09 07:44

NLP（1）--NLP基础与自注意力机制

目录一、词向量1、概述2、向量表示二、词向量离散表示1、one-hot2、Bagofwords3、TF-IDF表示4、Bi-gram和N-gram三、词向量分布式表示1、Skip-Gram表示2、CBOW

Struart_R·2023-09-05 00:25

【NLP】TextCNN

模型model.jpg四种模式CNN-rand:单词向量是随机初始化，向量随着模型学习而改变CNN-static:使用预训练的静态词向量，向量不会随着模型学习而改变CNN-non-static:使用预训练的静态词向量

小透明苞谷·2023-09-01 17:09

BERT笔记

BERT是在OpenAIGPT基础上发展起来的，是一种动态词向量技术。与传统静态词向量不同，动态词向量可以根据具体的上下文信息，动态生成词向量。对于一词多义等现象较为友好。

哒丑鬼·2023-08-31 14:06

自然语言处理(六)：词的相似性和类比任务

实际上，在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务，为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义，让我们将预训练词向量应用到词的相似性和类比任务中。

青云遮夜雨·2023-08-31 03:19

wikipedia数据集预处理

想按照[2]的设置处理数据，而[2]的设置应该来自[3]，即images用CaffeNet[4]提取fc7层[5]的4096维特征，texts用word2vec[6]提取每个单词的100维词向量并取平均

HackerTom·2023-08-30 09:34

自然语言处理(四)：全局向量的词嵌入（GloVe）

GloVe的设计基于两个观察结果：共现矩阵（co-occurrencematrix）和词向量的线性关系。共现矩阵记录

青云遮夜雨·2023-08-30 09:18

自然语言处理2-NLP

CBOW中在Skip-gram中skip-gram比CBOW效果更好CBOW和Skip-gram的算法实现Skip-gram的理想实现Skip-gram的实际实现自然语言处理2-NLP在自然语言处理任务中，词向量

ZhangJiQun&MXP·2023-08-30 09:18

自然语言处理N天-AllenNLP学习（How-to 01）

去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence->WordID->WordEmbedding的过程(TobiasLee：文本预处理方法小记)，其中不仅需要学习pytorch，可能还要学习spacy

我的昵称违规了·2023-08-29 18:47

自然语言处理(三)：基于跳元模型的word2vec实现

跳元模型回顾一下第一节讲过的跳元模型跳元模型（Skip-gramModel）是一种用于学习词向量的模型，属于Word2Vec算法中的一种。它的目标是通过给定一个中心词语来预测其周围的上下文词语。

青云遮夜雨·2023-08-29 10:10

【深度学习】详解 Node2Vec原理（含代码实现讲解） | NLP中训练词向量的基本原理和常见方法 | 跳字模型（Skip-gram）| MLP的核心机制

首先你要快乐，其次都是其次。作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主[5]CSDN-人工智能领域优质创作者

追光者♂·2023-08-28 17:12

词向量及文本向量

文章目录引言1.文本向量化2.one-hot编码3.词向量-word2vec3.1词向量-基于语言模型4词向量-word2vec基于窗口4.1词向量-如何训练5.Huffman树6.负采样-negativesampling7

@kc++·2023-08-27 17:28

2019-01-10-复现论文DF

VISUALANDTEXTUALSENTIMENTANALYSISUSINGDEEPFUSIONCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS时间：2017，期刊ICIP模型如下图所示image.png在实验中，图像部分采用AlexNet网络前五层巻积层提取特征，文本部分，构建100维的词向量

约翰纳斯·2023-08-26 06:55

基于深度学习的实体和关系联合抽取模型研究与应用（二、相关理论技术）

一、实体和关系联合抽取方法（一）基于参数共享的联合抽取模型1、嵌入层：基于随机初始化或者加载预训练好的字、词向量矩阵的方式，将输入的文本转化为向量形式。2、共享编码层：使用能够提取更丰富上下文表征的

殁月·2023-08-25 16:29

使用Gensim Word2Vec生成中文词向量

网络有很多的“机器学习入门”和“深度学习入门”的课程，初学，利用示例代码和别人已经处理好的cleandata来做练习，感觉很顺畅，可每当要自己单飞之时，却发现连最“趁手”的数据都没有时，老夫实在是一脸茫然。无法，痛定思痛，从最真正的“入门”——数据预处理（或者“清洗”数据）开始，将之间没有踩过的坑，一一踩过，彼时，方能自称“入门”了吧。当前比较流行的神经网络架构，就本质而言，主要分为：CNN（Co

屠夫猫·2023-08-23 06:03

词向量模型Word2Vec

文章目录1.词向量模型通俗解释1.1Word2Vec1.2如何训练词向量1.3构建训练数据2.CBOW与Skip-gram模型对比2.1CBOW模型2.2Skip-gram模型2.2.1如何对Skip-gram

没有难学的知识·2023-08-23 05:14

self attention 自注意力机制——李宏毅机器学习课程笔记

以上图为例，a^1-a^4是四个词向量，自注意力机制的总体流程就是，首先计算出第i个词与第j个词的相关性α（i，j）,再根据相关性的大小，计算出最后第i个向量对应的

赫兹H·2023-08-22 17:35

机器学习&&深度学习——NLP实战（情感分析模型——textCNN实现）

NLP实战（情感分析模型——RNN实现）订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助NLP实战（情感分析模型——textCNN实现）引入一维卷积最大时间池化层textCNN模型定义模型加载预训练词向量训练和评估模型小结引入之前已经讨论过使用二维卷积神经网络来处理二维图像数据的机制

布布要成为最负责的男人·2023-08-22 11:21

机器学习&&深度学习——NLP实战（情感分析模型——RNN实现）

上期文章：机器学习&&深度学习——NLP实战（情感分析模型——数据集）订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助NLP实战（情感分析模型——RNN实现）引入使用循环神经网络表示单个文本加载预训练的词向量训练和评估模型小结引入与词相似度和类比任务一样

布布要成为最负责的男人·2023-08-21 07:57

通过偏旁信息改进中文字向量

因此，一个非常自然的想法就是将偏旁信息融入到词向量的生成过程中。YanranLi等人发表的论文《Component-EnhancedChineseCharacterEmbeddings》就是在这方面

jmuhe·2023-08-20 17:06

统计语言模型-词向量-中文分词-jieba/wordcloud-分类算法

统计语言模型-词向量-中文分词-jieba/wordcloud-分类算法目录统计语言模型-词向量-中文分词-jieba/wordcloud-分类算法一、基本理论1.统计语言模型2.词向量(1)tfidf

小黄人的黄·2023-08-20 15:08

transform模型讲解

步骤自注意力机制就是变形金刚的拆解对照：生成零部件V和权重K，前馈神经网络进行权重调节：初步变形编码器Attention就是考虑上下文信息注意力机制：采用多注意机制：防止一人叛变导致模型失效数据流动：用算法吧单词向量化

ZhangJiQun&MXP·2023-08-20 14:37

tf2 HuggingFace Transformer2.0 bert情感分析

之前在网络上搜索基于tf2的HuggingFaceTransformer2.0资料比较少，就给自己做个笔记词向量原理在此不介绍bert原理在此不介绍bert的输入参数input_idstoken_type_idsattention_maskbert

阿东7·2023-08-20 13:26

CS224n 2019 Winter 笔记（一）：Word Embedding:Word2vec and Glove

CBOWandSkip-Gram摘要一、语言模型（LanguageModel）（一）一元模型（UnaryLanguageModel）（二）二元模型（BigramModel）二、如何表示“word”——词向量

lairongxuan·2023-08-17 17:06

gensim.models.word2vec() 参数详解

1.Word2vec简介 Word2vec是一个用来产生词向量的模型。是一个将单词转换成向量形式的工具。

独影月下酌酒·2023-08-17 10:46

预训练模型发展史

目录：一、传统词向量预训练：NNLM、SENNA、Word2Vec二、上下文相关词向量：CoVe、ELMo三、NLP中的预训练模型：GPT、BERT、BERT改进(RoBERTa、XLNet、ALBERT

可爱多多多_·2023-08-16 06:13

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-textcnn

模型的结构正则化手段该模型的超参数研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evcglove摘要大意在使用简单的CNN模型在预训练词向量的基础上进行微调就可以在文本分类任务上就能得到很好的结果

丰。。·2023-08-16 04:05

ELMO模型

论文大致内容介绍了一种新的词向量表征可以解决词语义特征和语境特征。向量是在大规模语料通过bidirectionallanguagemodel学习到的。elmo模型在各

发呆的比目鱼·2023-08-14 11:42

LDA主题建模——基于鸿星尔克微博热搜评论

目录项目背景项目步骤一、评论数据准备二、使用步骤1.将评论以日为单位合并2.导包3.TF-IDF提取关键词4.Word2Vec词向量训练5.LDA模型评估指标与最佳主题数的选取三、结果可视化和分析项目背景在

二元方程·2023-08-13 22:55

c++矩阵连乘的动态规划算法并输出_AI自然语言处理算法岗常见面试题(一)

构造HuffmanTree最大化对数似然函数输入层：是上下文的词语的词向量投影层：对其求和，所谓求和，就是简单的向量加法输出层：输出最可能的word沿着哈夫曼树找到对应词，每一次节点选择就是一次logistics

weixin_39521808·2023-08-13 22:25

一文详解自然语言处理两大任务与代码实战：NLU与NLG

目录1.自然语言处理定义NLP的定义和重要性NLP的主要挑战2.基础模型语言模型统计语言模型n-gram模型连续词袋模型3.基础概念词向量Word2VecSkip-GramGloVeFastText1.

TechLead KrisChang·2023-08-11 19:16

竞赛项目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

Mr.D学长·2023-08-11 06:26

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