词向量

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

06 Word2Vec模型（第一个专门做词向量的模型，CBOW和Skip-gram）

博客配套视频链接:https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0b站直接看配套github链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.ht
沧海之巅·2023-08-09 03:28

05 神经网络语言模型（独热编码+词向量的起源）

博客配套视频链接:https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0b站直接看配套github链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.ht
沧海之巅·2023-08-09 03:57

Kaggle关于IMDB情感分类

步骤整合train和test（就是说所有语料库）生成词袋或词向量模型。也可以下载已有的word2vec或是glove词向量模型。生成的词向量模型就是将每一个词向量化，方便后面的计算。
我的昵称违规了·2023-08-07 13:08

文本词向量嵌入方法对比

文本词向量嵌入方法对比文章目录文本词向量嵌入方法对比一、文本表示和各词向量间的对比1、文本表示哪些方法？2、怎么从语言模型理解词向量？怎么理解分布式假设？分布式假设3、传统的词向量有什么问题？
Every DAV inci·2023-08-06 22:29

D2L学习记录-10-词嵌入word2vec

NLP-1-词嵌入(word2vec)参考:《动手学深度学习Pytorch第1版》第10章自然语言处理第1、2、3和4节(词嵌入)词嵌入(word2vec)：词向量：自然语言中，词是表义的基本单元。
@ZyuanZhang·2023-08-05 22:37

深入理解SpaCy：中级指南

在这篇中级指南中，我们将深入学习一些更高级的特性，包括词向量、依赖性解析、和自定义组件。
青春不朽512·2023-08-05 07:20

自然语言处理N天-Day0502词袋和词向量模型

第五课文本可视化技巧算是进入正题了，NLP重要的一个环节，构建词向量模型，在这里使用到了Gensim库，安装方式很简单pipinstallgensim词向量模型（Word2Vec）词向量技术是将词语转化成为稠密向量
我的昵称违规了·2023-08-05 07:48

基于text2vec和faiss开发实现文档查询系统初体验

最近接触到了一些文本向量化的预训练模型，感觉相比较自己去基于gensim去训练词向量来说，使用预训练模型可能是更高效的方式了，正好有一个想法一直在想能够以什么样的形式间接的实现问答，说白了这里的问答跟我们理解的
Together_CZ·2023-08-04 23:12

从pytorch源码学BiLSTM+CRF

首先，句中的每个单词是一条包含词嵌入和字嵌入的词向量，词嵌入通常是事先训练好的，字嵌入则是随机初始化的。所有的嵌入都会随着训练的迭代过程被调整。
Cingti·2023-08-02 22:21

RNN & LSTM

如果我们只是单纯地将每个词向量输入到一个神经网络中，那么对于"leaveTaipeion…"这句话，
MaTF_·2023-08-02 18:18

【NLP pytorch】基于BERT_TextCNN新闻文本分类实战（项目详解）

统计文本长度分布4BERT模型4.1HuggingFace介绍4.2HuggingFace使用4.2.1加载预训练模型4.2.2预训练模型的使用4.3BERT模型使用4.3.1编码和解码4.3.2批处理4.3.3词向量处理
lys_828·2023-08-02 05:12

2020-08-20

常用的词向量模型：CBOWSkip-GramGloVe概率无向图最大的特点就是适合于因式分解
刘小小gogo·2023-08-02 01:15

Gensim调用Word2Vec

使用python自然语言处理包Gensim调用Word2Vec进行词向量转换importgensimimportloggingimportos#数据加载#小样本用listlogging.basicConfig
枫隐_5f5f·2023-08-01 06:25

ChatGPT结合知识图谱构建医疗问答应用 (一) - 构建知识图谱

一、ChatGPT结合知识图谱在本专栏的前面文章中构建ChatGPT本地知识库问答应用，都是基于词向量检索Embedding嵌入的方式实现的，在传统的问答领域中，一般知识源采用知识图谱来进行构建，但基于知识图谱的问答对于自然语言的处理却需要耗费大量的人力和物力
小毕超·2023-07-31 02:00

RNN其中的X.reshape

28则为每个单词的词向量，在此略去。
the animal·2023-07-29 14:01

Python 文本预处理指南

文本数据的读取与加载2.1读取文本文件2.2加载结构化文本数据2.3处理非结构化文本数据3.文本清洗3.1去除特殊字符3.2去除标点符号3.3大小写转换3.4去除停用词3.5词干提取和词性还原4.文本分词与词向量化
繁依Fanyi·2023-07-29 00:10

【NLP入门教程】十二、词向量简介

词向量简介词向量（WordEmbedding）是自然语言处理中常用的一种表示文本的方法，它将单词映射到一个低维实数向量空间中的向量表示。
晨星同行·2023-07-28 19:07

【NLP入门教程】十四、GloVe词向量模型

介绍GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）是一种用于生成词向量的无监督学习算法，由斯坦福大学的研究团队开发。
晨星同行·2023-07-28 19:07

论文笔记--GloVe: Global Vectors for Word Representation

论文笔记--GloVe:GlobalVectorsforWordRepresentation1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1两种常用的单词向量训练方法3.2GloVe3.3模型的复杂度4.文章亮点
Isawany·2023-07-28 09:44

BERT预训练模型

glove通过构建词频共现矩阵来训练词向量，将全局信息融入到词向量中。
不会念经的木鱼仔·2023-07-28 00:59

针对无监督学习NLP任务，梳理非结构化文本背后的方法和经验

MethodsandIntuitionsbehindworkingwithunstructuredtexts[1]作者：DivishDayal（全栈ML工程师）译者：青苹果本文将介绍自然语言处理中无监督技术及其应用领域的入门内容，包括词向量背后的直觉如何走向更大范围的使用和进步
数据实战派·2023-07-28 00:27

【无标题】

参考文章：https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.htmlword2vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系
白三点·2023-07-26 20:21

第6课：面向非结构化数据转换的词袋和词向量模型

这里介绍两种常用的模型：词袋和词向量模型。词袋模型（BagofWordsModel）词袋模型的概念先来看张图，从视觉上感受一下词袋模型的样子。enterimag
一纸繁鸢w·2023-07-24 01:01

nn.embedding笔记

②使用初始化的nn.embedding,这时生成的词向量只是随机的，没有任何意义，然后搭配bert、tr
霄耀在努力·2023-07-23 15:36

算法-论文阅读-一文读懂nlp论文含word2vec词向量transformer语言模型...

算法-论文阅读记录阅读的论文，备注简短的小结.nlp1.nlppaperswithcodebenchmark2022nlpmethods2022Alltransformersmodellist2019XLNet:GeneralizeAutoregressivePretrainingforLanguageUnderstanding2.classicwordembeding2003NNLM:Feedf
哥德巴赫的猜想·2023-07-22 15:04

讲座笔记|词向量与ELMo模型

侵删第一讲：词向量与ELMo模型李文哲老师预习1：最大似然估计最大似然估计是机器学习邻域最为常见的构建目标函数的方法，核心是根据观测到的结果预测其中的未知参数求解：极大值倒数为0预习2：机器学习中的MLE
Woooooooooooooo·2023-07-21 01:12

GloVe模型理解

GloVe模型GloVe(GlobalVectors)模型认为语料库中单词出现的统计(共现矩阵)是学习词向量表示的无监督学习算法的重要资料。问题在于如何基于这些统计生成单词向量表示。
愤怒的可乐·2023-07-20 05:20

共现矩阵

共现矩阵主要用于发现主题，解决词向量相近关系的表示；将共现矩阵行(列)作为词向量例如：语料库如下：•Ilikedeeplearning.•IlikeNLP.
贾世林jiashilin·2023-07-20 05:20

Keras文本分类案例

关键词：wordembeddingcnnglove:大神预先做好的词向量(就是每个单词用固定维数的向量表示)20_newsgroup:需要进行分类的文本(trainingdataandtestingdata
NoOneDev·2023-07-19 10:36

2021-04-19 ch9 词向量技术

矩阵分解法构造矩阵X形状式词库size×词库size分解后得到S\V\D，其中S矩阵就是词向量坏处是矩阵分解是全局方法，分解的过程依赖于所有的语料库，一旦语料库变了，X就变了。不方便做增量更新。
柠樂helen·2023-07-19 06:40

word2vec

用来计算条件概率训练中通过最大化似然函数来学习模型参数，即最大似然估计，这等价于最小化以下损失函数：连续词袋模型假设基于某中心词在文本序列前后的背景词来生成该中心词因为连续词袋模型的背景词有多个，我们将这些背景词向量取平均
Yif18·2023-07-18 18:05

详细解读一下chatGPT模型提取信息和生成回答的过程

当ChatGPT接收到一个问题时，它首先使用内部的算法将问题转换为机器可理解的格式，例如将问题转换为词向量，然后将其输入到预训练模型中。
openwin_top·2023-07-18 01:23

Bert笔记

paddlepaddle，也知道它们很好用，但觉得很复杂就一直拖着没去尝试，在看完了ACL2018和NER相关的论文后（项目地址），我终于决定尝试新模型了，网上现在做NER的模型大多是BiLSTM+CRF，区别就在于对字/词向量的提取
全村希望gone·2023-07-17 18:36

搜狗语料库word2vec获取词向量

一、中文语料库本文采用的是搜狗实验室的搜狗新闻语料库，数据链接http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php首先对搜狗语料库的样例文件进行分析。搜狗语料库由搜狗实验室提供，我们使用搜狗新闻语料库，下载地址在：http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php。分析语料格式时先下载迷你版分析。下载下来的文件名为：news_sohus
qi_700·2023-07-17 17:33
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