词向量第8页

ChatGPT的炼成方式和在哈啰营销落地能力

GPT-1诞生于2018年6月，比BERT略早几个月，层数为12层，词向量长度为768，训练参数量为1.17亿个，数据量为5GB；时隔半年之后，GPT-2

·2023-06-17 21:18

自然语言处理从入门到应用——静态词向量预训练模型：神经网络语言模型（Neural Network Language Model）

分类目录：《自然语言处理从入门到应用》总目录《自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的语言模型（LanguageModel，LM）》中介绍了语言模型的基本概念，以及经典的基于离散符号表示的N元语言模型（N-gramLanguageModel）。从语言模型的角度来看，N元语言模型存在明显的缺点。首先，模型容易受到数据稀疏的影响，一般需要对模型进行平滑处理；其次，无法对长度超过N的上下文依赖关系进行

von Neumann·2023-06-17 16:49

自然语言处理从入门到应用——全局向量的词嵌入：GloVe（Global Vectors for Word Representation）词向量

分类目录：《自然语言处理从入门到应用》总目录无论是基于神经网络语言模型还是Word2vec的词向量预训练方法，本质上都是利用文本中词与词在局部上下文中的共现信息作为自监督学习信号。

von Neumann·2023-06-17 04:25

训练自己的中文word2vec（词向量）--skip-gram方法

训练自己的中文word2vec（词向量）–skip-gram方法什么是词向量将单词映射/嵌入（Embedding）到一个新的空间，形成词向量，以此来表示词的语义信息，在这个新的空间中，语义相同的单词距离很近

爱挠静香的下巴·2023-06-16 17:33

word2vec_gensim 中文处理小试牛刀

wordtovector的缩写，一个wordtovector的处理技术或模型通常被称为“WordRepresentation”或“WordEmbedding”word2vec使用深度学习的方式进行训练得出词向量

qq_27824601·2023-06-16 17:00

中文Word2Vec训练

中文的词向量训练和英文的差不多，输入数据的格式都一样，均需要可迭代的句子列表。

Eureka丶·2023-06-16 17:29

深度学习基础入门篇[10]：序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、

汀、人工智能·2023-06-16 17:58

NLP入门-新闻文本分类实践

分析思路：（1）EDA数据探索：首先分析14个标签类别的分布情况，是否为非均衡数据集；其次探索新闻文本字符长度的分布情况，为后续构造词向量模型的max_feature参数做准备；最后由于数据集做了匿名处理

想成为数据大牛的小白·2023-06-16 05:52

NLP学习笔记十二-skip-gram模型求解

这里我们在陈述一下skip-gram模型其实是基于分布相似性原理来设计的，在skip-gram模型中，他认为一个词的内涵可以由他的上下文文本信息来概括，，那么基于这个原理，skip-gram模型设计了两个矩阵，一个是词向量表征矩阵

Mr Gao·2023-06-16 01:15

PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、

·2023-06-14 16:34

VQA 2.0数据集的学习和使用过程

VQAInputQuestions：（3）trainval_annotation和trainval_question：（4）VQAInputImages：二、下载预处理后的数据1.下载预训练的glove词向量

Gao+Ling·2023-06-14 10:52

学习笔记之word2vec

文章目录前言一、连续词袋模型CROW和跳字模型Skip-gram二、层序softmax方法三、负采样方法总结前言word2vec的目的是通过探索文字之间的关系，产出牛逼的词向量一、连续词袋模型CROW和跳字模型

听寒哥的话·2023-06-14 00:21

25自然语言处理词向量模型-Word2Vec

**唐宇迪《python数据分析与机器学习实战》学习笔记25自然语言处理词向量模型-Word2Vec**自然语言处理如今越来越广泛比如以下的应用途径：为什么要将深度学习引入自然语言处理：1.语言模型通过模型之前出现的概率值去选择

小食青年·2023-06-14 00:50

NLP学习——Word2vec

顾名思义，是一个词向量模型，也就是将字词转为向量表示。Word2vec模型包含两种训练词向量的方法：CBOW和skip-gram。

唯有读书高！·2023-06-14 00:50

NLP学习笔记 36-word2vec

二词向量one-hotencoding问题：稀疏sparserepresentationsimilarity(无法表达单词相似度=>导致无法表达语义)，可以表达句子相似性。

bohu83·2023-06-14 00:48

word2vec Skip-Gram和CBOW小白学习笔记

NLP入门整理（不定期更新）Word2Vec前序语言模型学习相关知识点：要知道词向量：神经网络只能接受数值输入，而且不同词汇之间可能存在的关联信息也需要挖掘。

bohu83·2023-06-14 00:18

NLP学习笔记十一-word2vec模型

我们只知道，NLP这一领域在ward2vec出现之前肯定也是有很大程度发展的，那么想要用将自然语言用计算机进行处理，进行计算，我们必须对自然语言进行数字转换，那在一些词向量编码没有出现之前，我们一般使用

Mr Gao·2023-06-13 23:14

RNN

词向量：使用word2vec的思想，就是文本中离得相近的词语相似度越高。CBOW使用上下文词，来预测。下面使用热度图来表述词向量。比如今天打你，今天为x1,打为x2,你为x3。

the animal·2023-06-13 21:05

11-28作业:

1.自然语言和计算机的互通要通过词向量（WordEmbedding）来代表每一个词并令计算机能够理解并进行向量计算。而在词向量上，我们有两个问题：1.如何把词转换为向量?2.如何让向量具有语义信息?

wazsd1·2023-06-13 10:15

从RNN到LSTM：深度学习在自然语言处理领域的惊艳算法

在自然语言处理领域，有很多受到关注的算法，比如词向量、语言模型、注意力机制等，这里我将以深度学习中的RNN模型、LSTM模型、YOLO算法为例进行介绍。

凉亭下·2023-06-13 10:44

逻辑回归分类器-创建词向量-情感分析

题目请使用您今天学习的逻辑回归分类器对下面的聊天机器人数据进行自动分类。（3分）https://github.com/songys/Chatbot_data（ChatbotData.csv文件）https://raw.githubusercontent.com/songys/Chatbot_data/master/ChatbotData.csv此聊天机器人数据位于CSV文件中，它由三列组成：Q、A

哈都婆·2023-06-12 22:17

自然语言处理 Paddle NLP - 词向量应用展示

词向量（Wordembedding），即把词语表示成实数向量。“好”的词向量能体现词语直接的相近关系。词向量已经被证明可以提高NLP任务的性能，例如语法分析和情感分析。

VipSoft·2023-06-12 08:00

Self-Attention 自注意力机制

输出形式李宏毅讲到：模型的输入是只有一种形式——词向量但是输出的形式却是不唯一的，主要有以下三种：每一个向量对应一个输出(多对多，且一一对应)每个序列只有一个输出(多对一)一个序列对应一个序列(多对多，

Charon_HN·2023-06-11 20:09

【记录】使用腾讯词向量与读取用时(约25min)，并提取自用词向量

一·下载腾讯词向量下载链接：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/data/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz腾讯词向量首页：https

摸鱼真快乐·2023-06-10 23:30

NLP——分布式语义 Distributional Semantics：Word Vectors；Word2Vec

文章目录传统语义数据集的缺点分布式语义WordVectors词向量Count-based基于统计的方法Document作为上下文——向量空间模型（VSM）TF-IDF更加有效的编码方式降维SingularValueDecompositionneighborwords

暖仔会飞·2023-06-10 21:35

【NLP 系列】Bert 词向量的空间分布

有学者研究发现，这是因为Bert词向量存在各向异性（不同方向表现出的特征不一致），高频词分布在狭小的区域，靠近原点，低频词训练不充分，分布相对稀疏，远离原点，词向量整体的空间分布呈现锥形，如下图，导致计算的相似度存

·2023-06-10 10:36

word2vec实现训练自己的词向量及其参数详解

代码实现fromgensim.modelsimportWord2Vec#准备训练数据sentences=[['I','love','coding'],['Python','is','great'],['Machine','learning','is','fascinating']]#将数据传入Word2Vec中，训练Word2Vec模型model=Word2Vec(sentences,vector

疯狂的小强呀·2023-06-09 22:05

BERT从零详细解读：BERT整体模型架构

对于transformer来说，输入包括两个部分：一部分是inputenbedding，就是做词的词向量，比如说随机初始化，或者是使用wordtovector。

kikato2022·2023-06-09 20:03

语言模型主流

词向量模型bert4keras字级bert4keras文档中心bert4keras/examplesatmaster·bojone/bert4keras·GitHubmirrors/bojone/bert4keras

tikatika·2023-06-09 20:57

概率图模型1-朴素贝叶斯之垃圾短信分类

概率图模型1-朴素贝叶斯之垃圾短信分类1.数据加载2.词向量3.TF-IDF转换4.数据集分割5.建模6.预测垃圾短信分类项目：(1)数据加载(2)词向量(3)统计词频即TF-IDF、通过词频判断类别即是否是垃圾短信

阿值学长·2023-06-09 18:16

NLP学习笔记五-simple RNN

simpleRNN的单元结构图如下：其中A就是我们需要学习的参数矩阵，ht−1h_{t-1}ht−1是我们上个单元得到的向量，xtx_{t}xt是当前单元输入的词向量，当前词向量xtx_{t}xt和h_

Mr Gao·2023-06-09 06:37

降维常用方法SVD、PCA、CCA、NMF

最近在学习一些自然语言处理方面的知识，在学习的过程中发现，词向量构成的矩阵多为稀疏矩阵，信息比较分散，必须通过降维的方法将信息集中起来，从而方便后续的分析。

dearbobby·2023-06-09 00:08

人工智能课程笔记：自然语言处理与循环神经网络

文章目录1.语言处理技术1.1.自然语言处理概述1.2.自然语言处理的研究内容1.3.自然语言处理的应用2.词向量学习2.1.与词向量有关的基本概念2.2.CNN文本分类模型3.循环神经网络3.1.基础的循环神经网络

北岛寒沫·2023-06-08 10:17

word2vec模型(1) - 背景

word2vec主要解决的问题是，把词典中的词表示成一个词向量（或词嵌入，wordembedding，把词嵌入到一个向量空间中），这个向量是低维的、稠密的。

EternalX·2023-06-07 23:35

word2vec中文相似词计算和聚类的使用说明及c语言源码

Eastmount·2023-06-07 21:12

58506fd3fbed·2023-06-07 12:44

夹角余弦or相关系数？（nlp/word2vec之重大发现）

现在，想用word2vec词向量来计算两个句子相似度，想法是：句子分词，分词后的词向量相加作为句子的语义向量，然后将两个句子的

zoulala·2023-06-07 03:20

python实现中文文本分类(一）jieba分词

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-IDF方法：使用TF-IDF发现特征词，并抽取为反映文档主题的特征。5.分类器：使用算法训练分类器。

野生胡萝卜·2023-06-07 00:59

nlp-语言表示模型

语言表示模型四种语言表示模型BOWOne-HotCountTFIDFN-gram方法共现矩阵主题模型LDALSA静态词向量NNLMword2vecfasttextGlove动态词向量elmoRNN序列依赖问题文本表示方法优缺点参考文献四种语言表示模型语言表示模型有很多种方式

90后程序猿_llj·2023-06-07 00:58

2023/6/4周报

基于训练文档的统计量构造一个图，并将文档向量用单词向量的加权和表示。然后在测试过程中进行单向GCN传播。实验证明，文章模型优于最先进的方法。在深度

白小李·2023-06-06 21:54

embedding之word2vec

Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维

不可能打工·2023-04-21 20:34

第四章（1）：词向量定义与意义

第四章（1）：词向量定义与意义目录第四章（1）：词向量定义与意义前言1.词的表示1.1离散表示1.1.1One-Hot独热编码1.1.2ngram特征表示1.2分布式表示2.意义前言在自然语言处理的领域中

安静到无声·2023-04-21 11:50

【NLP论文笔记】Glove: Global Vectors for Word Representation（Glove词向量理解）

该论文提出的Glove词向量也是自Word2vec推出后另一个比较有影响力的词向量生成方法。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。

蘑菇轰炸机·2023-04-21 01:52

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享丨人工智能自然语言处理 BERT、GPT、ELMO对比学习简记

的并行化能力以及长语句捕捉语义依赖和结构依赖.BERT实现了双向Transformer并为后续的微调任务留出足够的空间.缺点BERT模型太大,太慢.BERT模型中的中文模型是以字为基本token单位的,无法利用词向量

鹏晓星·2023-04-20 20:03

word2vec 中的SkipGram 和CBOW的区别

当训练完成之后，每个词都会作为中心词，把周围词的词向量进行了调整

吹洞箫饮酒杏花下·2023-04-20 02:08

词的表示方法——词向量

词的表示方法：一、one-hot（最简单）独热编码是一种将单词转化为稀疏向量的方法，其中每个单词都表示为一个只有一个元素为1其余元素均为0的向量，其维度由词库的大小决定。。例如，对于包含4个单词的词汇表[tapple,banana,orange,peach]单词“banana”的独热编码为[0,1,0,0]。缺点：（1）纬度灾难，有多少个词语我们的维度就多大，对于庞大的语料库来说，存储量和计算量都

我是小蔡呀～～～·2023-04-20 00:38

RNNLM

Embedding层：将单词ID转化为单词的分布式表示（单词向量）。RNN层：向下一层(上方)输出隐藏状态，同时也向下一时刻的RNN层(右边)输出隐藏状态。

算法技术博客·2023-04-19 18:32

基于词嵌入的逻辑回归文本分类

简述逻辑回归(LogisticRegression)原理，并用torch实现逻辑回归文本分类，原始数据一共有100条句子，每个样本是一条句子，每个句子有50个单词，每个单词用长为50的词向量表示。

高山莫衣·2023-04-19 11:31

GloVe词向量自定义函数实现词向量降维

glove.6B.100d')LABEL.build_vocab(train_data)pretrained_embedding=TEXT.vocab.vectors上面代码加载了glove.6B.100d词向量