词向量Word2Vec 第14页

DeepWalk、Node2Vec算法

DeepWalkDeepWalk算法的中心思想就是在图中随机游走生成节点序列，之后用Word2Vec的方式得到节点的embedding做下游任务。

带问号的小朋友·2023-06-08 17:04

NLP实战：调用Gensim库训练Word2Vec模型

目录一、准备工作1.安装Gensim库2.对原始语料分词二、训练Word2Vec模型三、模型应用1.计算词汇相似度编辑2.找出不匹配的词汇3.计算词汇的词频四、总结本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章

牛大了2023·2023-06-08 14:09

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

商品标题内容向量特征提取

故只标注商品名称的特征向量化中文没有空格进行分词所以需要手动分词，使用TFIDF技术，jieba分词并且并不是所有词要参与特征分析,所有要进行关键词提取Doc2Vec平均、加权平均向量化只能实现精确匹配缺少语义扩展Word2vec

aaaak_·2023-06-08 04:02

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

（nlp/word2vec之重大发现）

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

NLP 中语言表示 (向量化) 的基本原理和历史演变综述

离散表示2.1.1独热编码2.1.2词袋模型2.1.3TF-IDF模型2.1.4N-gram模型2.1.5基于聚类的表示2.2连续表示2.2.1分布式表示2.2.2WordEmbedding2.2.2.1Word2Vec2.2.2.2GloVe2.2.2.3FastText2.2.3

Alexxinlu·2023-06-07 00:40

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

1.什么是Word2Vec和Embeddings？Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。那么它是如何帮助我们做自然语言处理呢？

不可能打工·2023-04-21 20:34

gensim中word2vec一些补充

存储和加载模型存储、加载模型的方法如下:>>>model.save('/tmp/mymodel')>>>new_model=gensim.models.Word2Vec.load('/tmp/mymodel

大头青年·2023-04-21 17:11

机器学习 && 深度学习

简单分类算法：BayesLRSVM决策树(C4.5CART)复合分类算法：AdaboostxgboostGBDT隐主题算法：pLSALDAEM求解参数方法深度学习：DNNRNNCNNLSTM向量表示法：word2vecdoc2vectfidf

Phoebe_Liu·2023-04-21 14:06

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

cbow和skip-gram都是在word2vec中用于将文本进行向量表示的实现方法，具体的算法实现细节可以去看word2vec的原理介绍文章。

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

高山莫衣·2023-04-19 11:31

Item2Vec算法及代码实战

1.背景在word2vec诞生之后，embedding的思想迅速从NLP领域扩散到几乎所有机器学习的领域，我们既然可以对一个序列中的词进行embedding，那自然可以对用户购买序列中的一个商品，用户观看序列中的一个电影进行

独影月下酌酒·2023-04-18 17:08

word2vec原理

1.背景 2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具—word2vec，引起了工业界和学术界的关注。

独影月下酌酒·2023-04-18 15:45

算法挑战赛搜集

https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/overview/part-3-more-fun-with-word-vectorsData_analysis

LoveSkye·2023-04-18 11:23

NLP 学习4

基于深度学习的文本分类1-fastTextFastTextFastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法，它非常简单通过Embedding层将单词映射到稠密空间，然后将句子中所有的单词在Embedding

Cxgoal·2023-04-18 01:19

Pytorch学习记录-torchtext学习Field

主要包括三个方面使用torchtext进行文本预处理使用Keras和PyTorch构建数据集进行文本预处理使用gensim加载预训练的词向量，并使用PyTorch实现语言模型和torchvision类似

我的昵称违规了·2023-04-18 00:13

如何训练并使用GloVe词向量模型

在词向量的选择方面，好像大部分研究人员用比较流行的Word2vec比较多，而忽略了GloVe这一个强力的词向量，网上相关资料也比较少。

菜菜鑫·2023-04-17 23:20

基于PaddlePaddle的词向量实战 | 深度学习基础任务教程系列

词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。在这些互联网服务里，我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。

weixin_44353800·2023-04-17 19:42

Prompt之文本生成详解教程

prompt在生成方面的应用从两个方面进行介绍：评估手段具体任务评估手段生成任务的评估手段主要分为四种类型：1).基于N-gram匹配2).基于编辑距离3).基于词向量4).基于可学习方式。

奇奇.,·2023-04-17 17:48

利用TF-IDF进行句子相似度计算

1前言在NLP机器学习任务中，一个首要的步骤就是将词向量化，也称为词编码。对于词编码，目前主要存在两类方法，一是词袋方法，二是分布式表示；前者又称为one-hot编码，是传统的经典方法。

烛之文·2023-04-17 08:59

NLP入门（1）— 从NNLM到Word2Vec

这一篇博客将要介绍早期NLP发展阶段使用到的模型，随后引出至今为止依然在使用的词向量。数学基础贝叶斯公式贝叶斯公式是英国数学家贝叶斯（ThomasBayes）提出来的，用来描述两个条件概率之间的关系。

机计复计机·2023-04-17 07:01

PaddlePaddle NLP学习笔记1 词向量

文章目录1.语言模型LanguageModel1.1语言模型是什么1.2语言模型计算什么1.3n-gramLanguageModel2.神经网络语言模型NNLM2.1N-gram模型的问题3.词向量3.1

xi柚xiao白·2023-04-17 01:28

Struc2Vec论文浅见

两个节点之间是不相邻的，但是结构相似1.Abstract在过往很多的Graphembedding都是通过节点的相似度组织语料，如node2vec,deepwalk都是基于根据邻居节点的相似度来组织语料，然后使用word2vec

Salon_sai·2023-04-16 23:38

NLP入门之——Word2Vec词向量Skip-Gram模型代码实现（Pytorch版）

代码地址：https://github.com/liangyming/NLP-Word2Vec.git1.什么是Word2VecWord2vec是Google开源的将词表征为实数值向量的高效工具，其利用深度学习的思想

lym-ucas·2023-04-16 10:46

【人工智能与深度学习】监督方法的成功故事: 前置训练

自然语言处理中的自我监督学习Word2Vec(文字转成向量)为什么用自我监督学习呢?加上，可以看出不同东西却只是一个单独数据的不同形式。

prince_zxill·2023-04-16 06:04

第四章 word2vec 的高速化

目录4.1word2vec的改进①4.1.1Embedding层4.1.2Embedding层的实现4.2word2vec的改进②4.2.1中间层之后的计算问题4.2.2从多分类到二分类4.2.3sigmoid

路哞哞·2023-04-15 14:53

第三章 word2vec

目录3.1基于推理的方法和神经网络3.1.1基于计数的方法的问题3.1.2基于推理的方法的概要3.1.3神经网络中单词的处理方法3.2简单的word2vec3.2.1CBOW模型的推理3.2.2CBOW

路哞哞·2023-04-15 14:22

第五章 RNN

目录5.1概率和语言模型5.1.1概率视角下的word2vec5.1.2语言模型5.1.3将CBOW模型用作语言模型？

路哞哞·2023-04-15 13:19

Transformer模型详解及代码实现

PositionalEncoding）相加得到，通常定义为TransformerEmbedding层，其代码实现如下所示:1.1，单词Embedding单词的Embedding有很多种方式可以获取，例如可以采用Word2Vec

嵌入式视觉·2023-04-15 13:42

自然语言处理N天-AllenNLP学习（完整实例，预测论文发表场合-中篇）

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

我的昵称违规了·2023-04-15 06:29

文本相似度计算（切词、生成词向量，使用余弦相似度计算）

项目需求有多个文本，分别是正负样本，使用余弦相似度计算负样本与正样本的样本相似度，若准确率高，后期可判断新加样本与正样本的相似度。输入如下所示：contentlabel今天下午，在龙口市诸由观镇涧村张常鸿家的大院里。1呼啦呼啦，巴拉巴拉小魔仙1张常鸿的爸爸张振俭告诉记者，从4月份以后就再没有见到张常鸿了。0张常鸿2000年2月14日出生于山东烟台龙口市。0大家好0在上午举行的资格赛中，选手将以跪射

奋斗的妹子·2023-04-15 04:24

序-Deep Learning 在NLP领域的发展

三个阶段WordEmbeddingWord2Vec(2013)Glove(2014)RNN改进和拓展LSTM(1997)/GRU(2014)GRU：它把遗忘门和输入门合并成一个更新门Seq2Seq(2014

HsuanvaneCHINA·2023-04-14 18:16

Word2Vec：一种基于预测的方法

Word2Vec是一种用于自然语言处理（NLP）的机器学习算法，它能够将文本中的词语转换为向量形式，这些向量在数学上具有有意义的几何特征。在本文中，我将介绍Word2Vec算法的原理、实现和应用方向。

冷冻工厂·2023-04-14 17:28

《动手学深度学习Pytorch版》Task7-优化算法进阶；word2vec；词嵌入进阶

优化算法进阶ill-conditioned海森矩阵(HessianMatrix)是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，当海森矩阵的特征值中最大最小的比值很大时，就称之为ill-conditioned。梯度下降时，这种情况会使得不同参数收敛速度差异很大，不容易收敛。下图就是f(x)=0.1x12+2x22f(x)=0.1x_1^2+2x_2^2f(x)=0.1x12+2x22的梯度下降更新轨迹。可以

Tylor_ljh·2023-04-14 13:51

【人工智能概论】011文本数据处理——切词器Tokenizer

因此希望把每个字（词）切分开，转换成数字索引编号，以便于后续做词向量编码处理。这就需要切词器

小白的努力探索·2023-04-14 03:46

Word2vec

预备知识：LR、贝叶斯公式、赫夫曼编码、统计语言模型、n-gram模型、神经概率语言模型、词向量、词袋模型、softmax、负采样，可以参考word2vec中的原理Word2vec将词映射到K维向量空间

rssivy·2023-04-14 00:39

深度学习NLP领域文本生成总结

文章目录前言一、神经网络与深度学习二、神经网络的过拟合与正则化三、深度学习的优化算法四、卷积神经网络五、循环神经网络从第五章开始重点就将在NLP领域了六、长短期记忆网络七、自然语言处理与词向量八、word2vec

欢桑·2023-04-13 02:16

类ChatGPT代码级解读：如何从零起步实现transformer、llama/ChatGLM

transformer(比如，这里有200来个，包括且不限于基于decode的GPT、基于encode的BERT、基于encode-decode的T5等等)通过博客内的这篇文章《Transformer通俗笔记：从Word2Vec

v_JULY_v·2023-04-12 20:51

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