词向量Word2Vec 第10页

Gensim库的使用——Gensim库的核心概念介绍

主要包括TF-IDF，LSA，LDA，word2vec，doc2vec等多种模型。

桉夏与猫·2023-09-16 08:47

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

transformer 总结(超详细-初版)

transformer的结构来依次解析输入部分(Encode侧)input输出主要包含两个部分：embedding的输入数据，数据位置的embedding关于输入数据的embedding有很多种方式，比如word2vec

Lian_Ge_Blog·2023-09-15 03:15

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

首先创建了一个使用Word2VecDataset类自定义的数据集，用于生成训练数据。然后，定义了Skip-gram模型，并使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。

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

[学习笔记]DeepWalk图神经网络论文精读

参考资料：DeepWalk【图神经网络论文精读】word2vec相关论文：EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpaceDistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality

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

BERT、GPT

目录词嵌入的发展Word2Vec和GloVeELMoULM-FiTOpenAITransformerBERTPre-trainingFine-Turning使用GPT和BERT的差别Maskedself-attentionlayers

Gu_NN·2023-09-08 05:39

程序员必须知道的9大数据挖掘工具

1、GenismGenism是用来做文本主题模型的库，主要用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等。

明月说数据·2023-09-07 01:23

2020-02-27-ModelCode

召回策略：热度，LBS，usertag，itemcf，频繁模式挖掘，二部图挖掘，embedding（word2vec、fasttext、bert），deepmatch排序策略，learningtorank

inspiredhss·2023-09-05 13:59

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

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

【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·2023-09-04 21:35

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2.1.2word2vec

herry_drj·2023-09-03 03:33

【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

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·2023-09-01 17:25

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·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·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

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

Transformer系列模型笔记

1.word2vec1.1CBOW(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·2023-08-29 14:46

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

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·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

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

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·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·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

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-IDFWord2VecDoc2VecBERT

Generalzy·2023-08-21 21:11

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

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