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词向量Word2Vec
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
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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
人工智能
chatgpt
机器学习
深度学习
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
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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
【NLP】使用Word Embedding实现中文自动摘要
使用WordEmbedding实现中文自动摘要主要步骤中文语料库数据预处理生成
词向量
把文档的词转换为
词向量
生成各主题的关键词检查运行结果参考资料本文通过一个实例介绍如何使用WordEmbedding实现中文自动摘要
镰刀韭菜
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2023-07-17 17:56
Nature
Language
Process
自然语言处理
word
embedding
关键词提取
gensim
NER(命名实体识别)之LR-CNN详解
比如下面句子中的“长”,根据前面的“广州市”很容易判断为O,然而整体观察后发现正确是B-GPE对应的改进方案是:1、使用CNN来替换LSTM来实现并行化;2、使用rethinking机制,通过高层特征的语义来优化
词向量
权重二
wshzd
·
2023-07-17 12:36
NLP
笔记
深度学习
自然语言处理
神经网络
深度学习
AIGC之文本内容生成概述(下)——Transformer
在上一篇文章中,我们一口气介绍了LSTM、
Word2Vec
、GloVe、ELMo等四种模型的技术发展,以及每种模型的优缺点与应用场景,全文超过一万字,显得冗长且繁杂,在下文部分我们将分开介绍Transformer
深度人工智能
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2023-07-17 11:48
AIGC
语言模型
人工智能
AIGC
语言模型
【NLP】
Word2Vec
原理和认识
一、介绍
Word2Vec
是NLP领域的最新突破。TomasMikolov是捷克计算机科学家,目前是CIIRC(捷克信息学,机器人和控制论研究所)的研究员,是
word2vec
研究和实施的主要贡献者之一。
无水先生
·
2023-07-17 02:35
机器学习和深度学习
人工智能
自然语言处理
大模型基础之大语言模型的进展
例如有名的
word2vec
模型。
只要开始永远不晚
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2023-07-17 00:54
LLM
语言模型
人工智能
深度学习
报错:C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\cuda\Indexing.cu:699: block: [9,0,0],
Indexing.cu:699:block:[9,0,0],thread:[0,0,0]Assertion`srcIndex
词向量后报错
像夏天一样热
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2023-07-16 23:13
pytorch
人工智能
python
深度学习笔记之Transformer(五) Position Embedding铺垫:
Word2vec
深度学习笔记之Transformer——PositionEmbedding铺垫:
Word2vec
引言回顾:关于词特征表示的One-hot\text{One-hot}One-hot编码目标函数构建关于语料库与任务目标似然函数构建
静静的喝酒
·
2023-07-16 15:50
深度学习
机器学习
深度学习
Word2vec
log-linear模型
log–linear是
word2vec
所用模型的前身。
Chooully
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2023-07-16 13:26
自然语言处理-文本表示: Embedding技术
技术的重要性和应用领域II.传统文本表示方法A.One-Hot编码B.词袋模型C.TF-IDFIII.什么是文本表示-EmbeddingA.定义和概念B.Embedding的目标和作用IV.常见Embedding技术A.
Word2Vec
1
syfly2014
·
2023-07-16 04:44
自然语言处理
大语言模型
embedding
深度学习
人工智能
自然语言处理
语言模型
用Rust一周内编写一个向量数据库
典型的例子来自
word2vec
,其中"king"(国王)的嵌入与单词"queen"(女王)、“man”(男人)和"woman"(女人)的向量结果非常接近,当按照以下公式排列时:
沃趣数据库管理平台
·
2023-07-15 16:50
rust
数据库
开发语言
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
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2023-07-15 15:33
管理体系
大语言模型
AI
神经网络
语言模型
人工智能
文本向量化学习笔记
分布式连续表示有
word2vec
和fasttext等方式。
仰望星空的小狗
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2023-07-15 12:47
AN OVERVIEW OF LANGUAGE MODELS RECENT DEVELOPMENTS AND OUTLOOK
语言模型综述:近年来的发展与展望摘要1引言2语言模型的类型2.1结构化LM2.2双向LM2.3置换LM3语言单元3.1字符3.2单词和子单词3.2.1基于统计的字
词向量
化3.2.2基于语言学的字
词向量
化
UnknownBody
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2023-07-15 12:25
LLM
综述文章
深度学习
语言模型
自然语言处理
chatgpt
Sougou语料库
word2vec
训练demo
Sougou语料库
word2vec
训练demo文章参考:https://www.cnblogs.com/Newsteinwell/p/6034747.html利用jieba对中文语料库进行分词这里首先将
hhy不许摸鱼
·
2023-07-15 12:51
NLP
自然语言处理
nlp
深度学习
机器学习
python
word2vec
理解归纳(方法概览)
word2vec
理解归纳(方法概览)训练的原因最早的
词向量
使用哑编码,也就是one-hotrepresentation,它是以语料库的大小为维度的,对于每一个单词,它的出现体现在它的向量中的一个元素上。
hhy不许摸鱼
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2023-07-15 12:51
NLP
深度学习
机器学习
自然语言处理
人工智能
Word2Vec
实现文本识别分类
深度学习训练营之使用
Word2Vec
实现文本识别分类原文链接环境介绍前言前置工作设置GPU数据查看构建数据迭代器
Word2Vec
的调用生成数据批次和迭代器模型训练初始化拆分数据集并进行训练预测原文链接本文为
无你想你
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2023-07-15 09:40
深度学习
word2vec
分类
人工智能
127在线民宿 UGC 数据挖掘实战--基于
词向量
的主题聚类挖掘
基于
词向量
的主题聚类挖掘数据准备参考《旅游民宿基本要求与评价》标准中的评级指标辅助定义用户评价主题,本次实验将使用基于
Word2Vec
和KMeans主题词聚类的方式研究顾客评论中的主题分布情况。
Jachin111
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2023-07-15 00:16
Python数据分析案例14——文本计算TF-IDF值和LDA主题模型
本次案例教大家怎么进行文本的TF-idf值的计算,并且使用这个相应的
词向量
进行LDA文本主题模型的构建,然后画出每个主题的重要词汇的词云图。任何文本数据,只要是很多条文本,都能进行上面的建模操作。
阡之尘埃
·
2023-07-14 22:16
Python数据分析案例
python
数据分析
tf-idf
文本分析
LDA模型
Transformer结构与源码解读
模型架构imageInput_Embedding:输入语料,通过查询
词向量
矩阵而得。
不会念经的木鱼仔
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2023-07-14 06:13
Transformer
背景电脑并不能将数字信息和现实世界建立联系,给电脑一句话让他理解到意思需要
词向量
化。但是
词向量
话在正确性方面遇到了问题:电脑给的向量的初值都是随机值,所以结果大都是错的。
Erick Yu
·
2023-07-14 04:30
transformer
深度学习
人工智能
词向量
化(
word2vec
)
背景电脑并不能将数字信息和现实世界建立联系,给电脑一句话让他理解到意思需要
词向量
化
词向量
化(
word2vec
)的好处:一、好找规律:在高维空间内,相似的点(本质是一个向量)挨得近。
Erick Yu
·
2023-07-14 04:00
transformer
深度学习
人工智能
Gensim库的使用——
Word2vec
模型(一)模型的简单介绍与加载预训练的模型进行测试
Word2vec
模型介绍一下
Word2vec
模型以及在LeeEvaluation语料库上进行使用importlogginglogging.basicConfig(format='%(asctime)s:
桉夏与猫
·
2023-07-14 04:21
gensim
深度学习
神经网络
深度学习
自然语言处理
python
机器学习
【NLP】哪些现成的“已预先训练的语言模型”可以使用
有两个独立的步进函数创新推动了所有NLP任务的准确性:(1)统计语言模型,如
Word2Vec
和GloVe,以及最近的(2)神经语言模型,如BERT,ELMo和最近的BLOOM。
无水先生
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2023-07-14 04:41
机器学习和深度学习
自然语言处理
语言模型
人工智能
[PyTorch][chapter 44][时间序列表示方法3]
简介:
word2vec
是Google于2013年开源推出的一个用于获取wordvector的工具包,它简单、高效,因此引起了很多人的关注。
明朝百晓生
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2023-07-13 20:59
pytorch
人工智能
python
语言模型笔记
参考n-gram:https://blog.csdn.net/songbinxu/article/details/80209197(n-gram、NNLM、RNNLM、
word2vec
)本篇讲述语言模型及重要的几个概念
愿better
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2023-06-23 18:18
【NLP入门教程】十三、
Word2Vec
保姆教程
Word2Vec
概述
Word2Vec
是一种广泛使用的词嵌入技术,它能够将单词表示为连续向量,将语义上相似的词映射到相近的向量空间。
晨星同行
·
2023-06-22 21:53
NLP入门教程
自然语言处理
word2vec
深度学习
文本生成
2、使用
Word2Vec
训练
词向量
。3、输入源文本的
词向量
到神经网络中4、输出源文本的语义表示,然后将该语义表示作为decoder
是小橙子呀
·
2023-06-22 18:37
软注意力机制和硬注意力机制,以及seq2seq
硬注意力机制是从存储的多个信息中只挑出一条信息来,可能是概率最大的那个
词向量
,seq2seq是
word2vec
(词嵌入)的Encoder-Decoder框架***********************
是小李呀~
·
2023-06-21 12:01
机器学习算法
自然语言处理
机器学习
神经网络
词向量
-Question
1.了解过哪些embedding技术?one-hotvectorSVDBasedMethodsWord-DocumentMatrixWindowbasedCo-occurrenceMatrixIterationBasedMethodsLanguageModels(Unigrams,Bigrams,etc.)ContinuousBagofWordsModel(CBOW)Skip-GramModel(
魏鹏飞
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2023-06-21 00:04
Pytorch常用的函数(二)pytorch中nn.Embedding原理及使用
3、pytorch中nn.Embedding原理及使用3.1
词向量
介绍图像数据表达不需要特殊的编码,并且有天生的顺序性和关联性,近似的数字会被认为是近似的特征。
undo_try
·
2023-06-20 23:54
#
python语法
pytorch
embedding
深度学习
NLP:词义分布的空间维度——从文本符号到
词向量
表征
近年来,随着深度学习的不断发展,基于神经网络的分布式
词向量
技术在对海量语料进行算法训练的基础上,将符号化的句词嵌入到低维的稠密向量空间中,在解析句法与分析语义等方面都显示出强大的潜力与应用效果。
AI生成曾小健
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2023-06-20 04:04
NLP自然语言处理
自然语言处理
人工智能
自然语言处理从入门到应用——动态
词向量
预训练:ELMo
词向量
分类目录:《自然语言处理从入门到应用》总目录在双向语言模型预训练完成后,模型的编码部分(包括输入表示层以及多层堆叠LSTM)便可以用来计算任意文本的动态
词向量
表示。
von Neumann
·
2023-06-19 06:32
自然语言处理从入门到应用
人工智能
自然语言处理
词向量
ELMo
动态词向量
CS224n自然语言处理(四)——单词表示及预训练,transformer和BERT
文章目录一、ELMO1.TagLM–“Pre-ELMo”2.ELMo:EmbeddingsfromLanguageModels二、ULMfit三、Transformer1.编码器(1)
词向量
+位置编码(
李明朔
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2023-06-19 06:40
自然语言处理
自然语言处理
自然语言处理从入门到应用——动态
词向量
预训练:双向语言模型
分类目录:《自然语言处理从入门到应用》总目录对于给定的一段输入文本w1w2⋯wnw_1w_2\cdotsw_nw1w2⋯wn,双向语言模型从前向(从左到右)和后向(从右到左)两个方向同时建立语言模型。这样做的好处在于,对于文本中任一时刻的词wtw_twt,可以同时获得其分别基于左侧上下文信息和右侧上下文信息的表示。具体地,模型首先对每个词单独编码。这一过程是上下文无关的,主要利用了词内部的字符序列
von Neumann
·
2023-06-19 06:39
自然语言处理从入门到应用
人工智能
自然语言处理
语言模型
双向语言模型
词向量
ELMO,GPT,BERT初步学习
最刚开始的语言模型(
word2vec
,doc)训练思路是基于词
rebirth_2020
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2023-06-18 20:01
NLP
自然语言处理
备战蓝桥 之 16个必会的Python内置函数(3)——数据转换与计算(详细语法参考 + 参数说明 + 具体示例),详解max()函数实例 | 编程实现当前内存使用情况的监控
】基于知识图谱的电影问答系统(含问题记录与解决)附:源代码(含Bug解决)【Neo4j×知识图谱】图形化数据库基本操作:创建节点与关系、添加属性、查询节点|附:可视化构建四大名著知识图谱(含源代码)|
word2vec
追光者♂
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2023-06-18 19:13
python
数据转换与计算
机器学习基础
max函数详解
内存使用情况监控
制作百科
词向量
分为如下步骤:下载WikiExtractort提取繁体文转化为简体文分词训练模型(获得
词向量
)测试1.下载网址如下:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/,具体可见最开始的那个网站
白三点
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2023-06-18 07:14
python
深度学习
NLP实战:使用
Word2vec
实现文本分类
初始化模型3.定义训练与评估函数三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.测试指定数据本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章(版权归*K同学啊*所有)作者:[K同学啊]一、数据预处理1.任务说明本次将加入
Word2vec
牛大了2023
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2023-06-18 07:36
nlp
自然语言处理
word2vec
人工智能
自然语言处理从入门到应用——
词向量
的评价方法
分类目录:《自然语言处理从入门到应用》总目录对于不同的学习方法得到的
词向量
,通常可以根据其对词义相关性或者类比推理性的表达能力进行评价,这种方式属于内部任务评价方法(IntrinsicEvaluation
von Neumann
·
2023-06-18 07:24
深入理解深度学习
人工智能
深度学习
自然语言处理
词向量
embedding
深度学习-Word Embedding的详细理解(包含one-hot编码和cos余弦相似度)
ont-hot编码:一般在输入的时候,都会将所有的单词看作一个向量,只把当前的单词置为1,以下为几组单词表和单
词向量
的表示方式:当前单词为apple[apple,man,banana,cat......
Vivinia_Vivinia
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2023-06-18 06:24
深度学习
embedding
one-hot
cos余弦相似度
【无标题】
目录一、课题背景和开发环境二、准备工作1.安装Gensim库2.对原始语料分词三、训练
Word2Vec
模型四、模型应用1.计算词汇相似度2.找出不匹配的词汇3.计算词汇的词频本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者
派大星先生c
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2023-06-18 00:47
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
nlp
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
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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
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2023-06-17 16:49
自然语言处理从入门到应用
人工智能
深度学习
自然语言处理
词向量
神经网络
Bert模型精讲
Autoencoder语言模型:通过上下文信息来预测被mask的单词,代表有BERT,
Word2vec
(CBOW)。1.2二者各自的优缺点Autoregressive语言模型:-缺点:它
futurewq
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2023-06-17 13:55
AI
深度学习
nlp
bert
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