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词向量Word2Vec
TextRNN实现文本分类
思路给出的baseline为0.82(F1),方法是将语料中所有字拆开训练成300D的
word2vec
后,每一句的处理采用将所有字的向量相加取平均的方法得到句向量(300D),然后使用一个全连接层进行训练
Leslie_Leung
·
2023-09-05 01:58
自然语言处理
python
深度学习
自然语言处理
tensorflow
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
自然语言处理
自然语言处理
人工智能
nlp
rnn
自注意力机制
【AI理论学习】语言模型:从Word Embedding到ELMo
2013年的
Word2Vec
及2014年的GloVe的工作中,每个词对应一个vector,对于多义词无能为力。ELMo的工作对于此,提出了一个较好的解决方案。不同于以往的一个词对应一个向量,是固定的。
镰刀韭菜
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2023-09-04 21:35
深度学习与人工智能
人工智能
语言模型
自然语言处理
ELMo
Word
Embedding
LSTM
Bi-LM
入门自然语言处理必看,图解
word2vec
!
图解
word2vec
精翻版,加入了自己的理解,和稍微有点出入,http://jalammar.github.io/illustrated-
word2vec
/image词嵌入(embedding)是机器学习中最惊人的创造
助力笔记
·
2023-09-04 20:56
史上最详细Transformer讲解以及transformer实现中文版完形填空(掩蔽字训练MASK) 内容详细易懂且附有全部代码
1.2Transformer的特点和创新点:1.3Transformer一些前置知识2.aTransformer-Encoder结构(模型左半部分)2.1输入部分Embedding2.1.1one-hot编码2.1.2
word2vec
herry_drj
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2023-09-03 03:33
transformer
深度学习
人工智能
【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
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2023-09-01 17:09
__init__() got an unexpected keyword argument ‘size‘ 错误的解决办法
在调用gensim.models的
Word2Vec
方法时发生错误,具体如下:model=
Word2Vec
(sentences=ls_of_ls_of_c,size=config.size,window=
18岁小白想成大牛
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2023-09-01 17:25
报错汇总专栏
python
经验分享
其他
自然语言处理
Word2Vec
的PyTorch实现(乞丐版)
本文参考:https://wmathor.com/index.php/archives/1443/导包importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.utils.dataasDatadtype=torch.FloatTensorde
Jarkata
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2023-08-31 21:12
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
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2023-08-31 14:06
自然语言处理(六):词的相似性和类比任务
词的相似性和类比任务在前面的章节中,我们在一个小的数据集上训练了一个
word2vec
模型,并使用它为一个输入词寻找语义相似的词。
青云遮夜雨
·
2023-08-31 03:19
深度学习
自然语言处理
人工智能
word2vec
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
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2023-08-30 09:34
机器学习
VGG16
Keras
word2vec
wikipedia
doc2vec
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
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2023-08-30 09:18
深度学习
自然语言处理
人工智能
语言模型
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
2023
AI
自然语言处理
人工智能
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
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2023-08-29 18:47
Transformer系列模型笔记
1.
word2vec
1.1CBOW(词袋模型)根据上下出现的单词预测中间的单词,包括输入层、投影层、输出层。
抓个马尾女孩
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2023-08-29 14:46
深度学习
transformer
笔记
深度学习
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
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2023-08-29 10:10
深度学习
自然语言处理
word2vec
人工智能
从Attention到Transformer
1.RNN中的encoder-decoder1.1流程encoder将一句话的每个词进行embedding,可以是
word2vec
或是Glove,将每
刘单纯
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2023-08-29 02:52
【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
Python从入门到人工智能
深度学习
自然语言处理
人工智能
Node2Vec
NLP
词向量
AI
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
-
word2vec
3.1
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++
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2023-08-27 17:28
Natural
Language
Processing
人工智能
生成对抗网络
深度学习
神经网络
word2vec
2种训练模式
CBOW(ContinuousBag-of-WordsModel)Skip-gram(ContinuousSkip-gramModel)CBOW通过上下文来预测当前值输入输入______输入输入Skip-gram用当前词来预测上下文。__________输入________优化方法:NegativeSample(负采样)HierachicalSoftmax
程非池的小软
·
2023-08-27 08:21
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
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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)
本章分别介绍论文涉及到的理论和技术,其中第一节介绍实体和关系联合抽取方法,第二节介绍广泛应用于处理序列数据的循环神经网络,第三节介绍
Word2vec
、BERT等语言表示模型,第四节介绍了条件随机场模型。
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
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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1.1
Word2Vec
1.2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
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2023-08-23 05:14
word2vec
深度学习
机器学习
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
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2023-08-22 17:35
机器学习
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
自然语言处理
人工智能
计算文本相似度
模块模块用法报告涉及的符号实现文本对比普通文本对比文本对比生成HTML报告余弦相似度sklearn安装使用sklearn的余弦相似度词袋模型Jaccard相似度编辑距离(Levenshtein距离)TF-IDF
Word2Vec
Doc2VecBERT
Generalzy
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2023-08-21 21:11
NLP
java
服务器
数据库
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
机器学习
深度学习
自然语言处理
人工智能
pytorch
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
自然语言处理
汉字处理
词向量
部首偏旁
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
数据分析
机器学习
自然语言处理
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
2023
AI
python
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
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2023-08-20 13:26
2018年12月10日
下午稍微研究了一下doc2vec的训练和推断,感觉过程和我猜测的不太像,肉眼观测结果一般,加上基础的
word2vec
模型我本身就掌握的不如glove那么熟,所以就僵在这里了……不知道如何继续往下优化。
真昼之月
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2023-08-19 09:43
GPT-3 vs Bert vs GloVe vs
Word2vec
文本嵌入技术的性能对比测试
来源:DeepHubIMBA本文约3000字,建议阅读6分钟随着NLP(自然语言处理)的最新进展,OpenAI的GPT-3已经成为市场上最强大的语言模型之一。2022年1月25日,OpenAI公布了一个embeddingendpoint(Neelakantanetal.,2022)。该神经网络模型将文本和代码转换为向量表示,将它们嵌入到高维空间中。这些模型可以捕获文本的语义相似性,并且在某些用例中
数据派THU
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2023-08-17 22:16
gpt-3
bert
word2vec
机器学习
人工智能
CS224n 2019 Winter 笔记(一):Word Embedding:
Word2vec
and Glove
CS224n笔记:
Word2Vec
:CBOWandSkip-Gram摘要一、语言模型(LanguageModel)(一)一元模型(UnaryLanguageModel)(二)二元模型(BigramModel
lairongxuan
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2023-08-17 17:06
CS224n
自然语言处理
Task07:优化算法进阶;
word2vec
;词嵌入进阶
首先回顾下前面的知识点梯度下降的迭代公式如下其中是待训练的网络参数,是学习率(有时也用表示),是一个常数,是梯度。以上是梯度下降法的最基本形式,在此基础上,为了使梯度下降法收敛更加迅速和稳定,研究人员提出了多种变种,其中最优秀的要数Momentum,RMSprop,和Adam等。Momentum算法又叫做冲量算法,其迭代更新公式如下:是我们计算出来的原始梯度,则是用指数加权平均计算出来的梯度。这相
Crystality
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2023-08-17 16:45
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
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2023-08-17 10:46
推荐系统
推荐算法
word2vec
机器学习
自然语言处理
genism
word2vec
方法
文章目录概述使用示例模型的保存与使用训练参数详解([原链接](https://blog.csdn.net/weixin_44852067/article/details/130221655))语料库训练概述
word2vec
琼06
·
2023-08-17 10:34
word2vec
人工智能
自然语言处理
01-
word2vec
Word2Vec
介绍
Word2Vec
是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度。
HsuanvaneCHINA
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2023-08-16 10:35
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_
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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。。
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2023-08-16 04:05
深度学习神经网络-NLP方向
神经网络论文研读
神经网络
自然语言处理
深度学习
人工智能
神经网络
语言模型
Self-Attention、transformer代码、
word2vec
理论(skip-gram、CNOW)、近似训练 (第十三次组会)
@[TOC](Self-Attention、transformer代码、
word2vec
理论(skip-gram、CNOW)、近似训练(第十三次组会))Self-Attention相关Transformer
码manba
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2023-08-15 22:02
人工智能学习
transformer
word2vec
深度学习
人工智能任务1-【NLP系列】句子嵌入的应用与多模型实现方式
本文采用多模型实现方式词嵌入,包括:
Word2Vec
、Doc2Vec、BERT模型,将其应用于句子嵌入任务。这些预训练模型通过大规模的
微学AI
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2023-08-15 15:52
人工智能任务集合
自然语言处理
人工智能
词嵌入
nlp
Word2Vec
Word2Vec
模型
Word2Vec
的发展
Word2Vec
举例king和man的向量距离会更近。man和woman的向量距离会更近。
jenye_
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2023-08-15 07:36
word2vec
工具实战(使用gensim)
最开始需要新建一个conda环境condacreate-n
word2vec
python=3.8condaactivate
word2vec
然后安装一下所需要的库pipinstallnumpypipinstallscipypipinstallgensimpipinstalljieba
Otto_1027
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2023-08-14 22:42
跑项目实况
word2vec
自然语言处理
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
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2023-08-14 11:42
预训练模型
人工智能
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
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2023-08-13 22:55
python
机器学习
深度学习
自然语言处理
word2vec
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
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2023-08-13 22:25
ES7.3支持语义句向量查询
Textsimilaritysearch可以用于Question-answering、imagesearch,在ES中新增了一个dense_vector什么是embeddingwordembedding:
word2vec
andGloVe.sentenceembedding
xiiatuuo
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2023-08-13 07:29
NLP之相似语句识别--特征工程篇:bow+tfidf+svd+fuzzywuzzy+
word2vec
Quora是一个海外知名的在线问答网站(类似中国的知乎、百度知道),Quora上有许多问题和答案,也容许用户协同编辑问题和答案.不过由于某些“你懂的”原因,在国内无法访问访问该网站。在2018年9月,据Quora报告称每个月有超过3亿人访问Quora,很多人都会问重复的问题,还有很多问题具有相同意图仅仅只是表达方式不一样。例如,“如何进行网上购物?”和“网上购物的步骤有哪些?”类似这样的问题都是重
-派神-
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2023-08-12 21:22
自然语言处理
NLP
特征工程
word2vec
TF-IDF
fuzzywuzzy
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