词向量Word2Vec 第2页

word2vec

word2vec通过训练，可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算词向量：把一个词表示成一个向量One-hotRepresentation维度是词典的大小DistributedRepresentation

e237262360d2·2024-02-05 19:10

【PyTorch][chapter 14][李宏毅深度学习][Word Embedding]

我们希望用一个向量来表示每一个单词.有不同的方案目录：one-hotEncodingword-class词的上下文表示count-basedperdition-basedCBOWSkip-GramwordEmbedding词向量相似度一

明朝百晓生·2024-02-05 11:06

NLP入门系列—词嵌入 Word embedding

NLP入门系列—词嵌入Wordembedding2013年，Word2Vec横空出世，自然语言处理领域各项任务效果均得到极大提升。

不二人生·2024-02-05 10:54

调用Gensim库训练Word2Vec模型

一、前期工作：1.安装Gensim库pipinstallgensim2.安装chardet库pipinstallchardet3.对原始语料分词选择《人民的名义》的小说原文作为语料，先采用jieba进行分词importjiebaimportjieba.analyseimportchardetjieba.suggest_freq('沙瑞金',True)#加入一些词，使得jieba分词准确率更高jie

风筝超冷·2024-02-05 02:56

Word2Vec ——gensim实战教程

前两节课的主要内容基本上围绕着词向量

王同学死磕技术·2024-02-04 14:48

python使用正则匹配判断字符串中含有某些特定子串及正则表达式详解

判断字符串中是否含有字串二、正则表达式（一）基本内容1.正则表达式修饰符——可选标志2.正则表达式模式（二）常见表达式函数一、判断字符串中是否含有字串in，notin判断字符串中是否含有某些关键词，方法比较多例如分词后对词向量和关键词进行

浮生若梦777·2024-02-03 21:08

NLP_统计语言模型的发展历程

文章目录统计语言模型发展的里程碑：上半部分是语言模型技术的进展；下半部分则是词向量（词的表示学习）技术的发展。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:58

【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer

本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。选择（Selection）：从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希（LocalitySensitiveHashing,LSH）：这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。###FeatureExtractors（特征提取器）###

周润发的弟弟·2024-02-01 07:31

TensorFlow2实战-系列教程11：RNN文本分类3

实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传6、构建训练数据所有的输入样本必须都是相同shape（文本长度，词向量维度等

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

大创项目推荐题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理

laafeer·2024-01-30 20:17

bert提取词向量比较两文本相似度

使用bert-base-chinese预训练模型做词嵌入（文本转向量）模型下载：bert预训练模型下载-CSDN博客参考文章：使用bert提取词向量下面这段代码是一个传入句子转为词向量的函数fromtransformersimportBertTokenizer

木下瞳·2024-01-30 10:15

TensorFlow2实战-系列教程9：RNN文本分类1

系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、文本分类任务1.1文本分类数据集构建：影评数据集进行情感分析（分类任务）词向量模型

机器学习杨卓越·2024-01-30 07:56

遇到问题：word2vec文本嵌入变换为使用BERT

最开始遇到的问题：f1_score计算错误，错误提示如下：classification.py:1143:UndefinedMetricWarning:F-scoreisill-definedandbeingsetto0.0inlabelswithnopredictedsampleDebug发现:在评估阶段，bert输出的三维向量，每一维度的tensor都是一样的，最开始以为是转换bert的问题(后

wwqily·2024-01-29 16:43

程序员书单|本月有哪些新书值得关注？

这一本小书，希望从纯技术的角度，为你梳理生成式语言模型的发展脉络，对从N-Gram、Bag-of-Word、Word2Vec、NPLM、RNN、S2S、Atten

人邮异步社区·2024-01-28 14:54

用gensim快速打开词向量

gensim是一个方便的nlp工具，特别是用来导入词向量，这里简单记录一下gensim导入词向量的方法importgensimw2v=gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format

62ba53cbc93c·2024-01-28 09:48

NLP学习------HanLP使用实验

在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。

lanlantian123·2024-01-28 06:51

计算机毕业设计选题参考算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

基于深度学习的农业病虫害识别基于U-Net模型的细胞图像分割检测基于bert的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于word2vec

mqdlff_python·2024-01-27 15:10

构建Wiki中文语料词向量模型(python3)

本实例主要介绍的是选取wiki中文语料，并使用python3完成Word2vec模型构建的实践过程，不包含原理部分，旨在一步一步的了解自然语言处理的基本方法和步骤。

南七澄江·2024-01-26 09:51

文本相似度计算（一）：距离方法

文本相似度距离方法1、文本的表示1.1、VSM表示1.2、词向量表示1.3、迁移方法2、距离计算方法2.1、欧氏距离（L2范数)、曼哈顿距离（L1范数)、明氏距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数

Jarkata·2024-01-26 00:04

浪里摸鱼·2024-01-25 23:04

深入浅出自然语义处理原理并构建自然语义处理(NLP)模型GPT2

NLP自然语言处理，GPT2模型1、词向量在图像的处理中，我们无需对图像进行特殊的处理，因为图像本身就是由矩阵来表示的。而处理自然语言的时候，语言是由每一个字、词组成的。

「已注销」·2024-01-25 10:31

用深度学习模型提取特征

提取自然语言的特征时，常常提取词向量层的输出作为特

xieyan0811·2024-01-24 09:05

利用Python实现中文文本关键词抽取的三种方法

目前，用于文本关键词提取的主要方法有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取，以及多种算法相融合的关键词抽取。

南七澄江·2024-01-24 06:08

NLP深入学习（七）：词向量

文章目录0.引言1.什么是词向量2.Word2Vec2.1介绍2.2例子3.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP深入学习

Smaller、FL·2024-01-23 07:46

Transform模型

给定一句话或是一个段落作为输入，首先将输入序列中各个词转换为其对应的词向量，同时加上每一个词的位置向量，体现词在序列的位置。

东石有海·2024-01-23 03:08

爱学习的羽·2024-01-22 07:35

transfomer中正余弦位置编码的源码实现

因此，有必要把词序信号加到词向量上帮助模型学习这些信息，位置编码（PositionalEncoding）就是用来解决这种

zwhdldz·2024-01-21 17:03

关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（下--2）

Bert使用方法将bert当做一个词向量的模型，bert的输出可以作为你模型的输入，然后主要任务是你的模型做。

吴祺育的笔记·2024-01-21 09:35

深度学习(3)--递归神经网络(RNN)和词向量模型Word2Vec

一.递归神经网络基础概念递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork,RNN)可以解决有时间序列的问题，处理诸如树、图这样的递归结构。CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。2.处理自然语言IamGodFishhhorAFish：则对应的输入为X0--I，X1--am，X2--GodFishh

GodFishhh·2024-01-21 07:46

自然语言处理N天-Day0501词袋和词向量模型

第五课文本可视化技巧算是进入正题了，NLP重要的一个环节，构建词向量模型，在这里使用到了Gensim库，安装方式很简单pipinstallgensim词袋模型BOW词袋将文本看作一个无序的词汇集合，忽略语法和单词顺序

我的昵称违规了·2024-01-20 21:39

Big Model Basics1-2

thetriptobigmodels13年word2vec、14年rnn、15年attentionmechanism、17年transformer、18年elmo、bert不断增加他的参数，数据，显著提升各种任务的性能

ringthebell·2024-01-20 09:06

word2vec数学推导过程

WelcomeToMyBlogword2vec包含两种框架，一种是CBOW(ContinuousBag-of-WordsModel)，另一种是Skip-gram(ContinuousSkip-gramModel

LittleSasuke·2024-01-20 06:27

报错：ERROR: Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for ful...

重新读完整报错信息，发现写的很清楚，是这个原因，pip3installCython后再安装word2vec，就成功了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'Cython'12

在努力的Jie·2024-01-20 04:07

中文词向量训练-案例分析

1数据预处理，解析XML文件并分词#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#process_wiki_data.py用于解析XML，将XML的wiki数据转换为text格式importloggingimportos.pathimportsysfromgensim.corporaimportWikiCorpusimportjiebaimportjieba.ana

Algorithm_Engineer_·2024-01-19 22:26

自然语言处理大数据：spark ML Word2Vec详解

简介Word2Vec是一种著名的词嵌入（WordEmbedding）方法，它可以计算每个单词在其给定语料库环境下的分布式词向量（DistributedRepresentation，亦直接被称为词向量）。

nnnancyyy·2024-01-19 17:23

自然语言处理-词向量技术

一.词向量技术的简介词向量（WordEmbedding）是一种将单词表示为实数向量的技术，它在自然语言处理（NLP）和机器学习中得到广泛应用。

Algorithm_Engineer_·2024-01-19 17:38

【昇思技术公开课笔记-大模型】Bert理论知识

NLP中的预训练模型语言模型演变经历的几个阶段word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量，后根据下游任务训练不同的语言模型ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息，转换为动态词向量

JeffDingAI·2024-01-19 16:21

python 画系统关联图_Python基于pyecharts实现关联图绘制

c=graph-npm我是在使用Word2Vec计算关联词的余弦距离之后，想要更好的展示出来的时候，遇到的这种情况，就做了下拓展。

weixin_39989980·2024-01-18 15:00

基于Word2vec词聚类的关键词实现

一.基于Word2vec词聚类的关键词步骤基于Word2Vec的词聚类关键词提取包括以下步骤：1.准备文本数据：收集或准备文本数据，可以是单一文档或文档集合，涵盖关键词提取的领域。

Algorithm_Engineer_·2024-01-18 09:13

大创项目推荐深度学习的智能中文对话问答机器人

4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理

laafeer·2024-01-18 09:11

大语言模型系列-ELMo

文章目录前言一、ELMo的网络结构和流程二、ELMo的创新点总结前言在前文大语言模型系列-word2vec已经提到word2vec的缺点：为每个词汇表中每个分词静态生成一个对应的词向量表示，没有考虑到语境

学海一叶·2024-01-18 09:11

大语言模型系列-word2vec

文章目录前言一、word2vec的网络结构和流程1.Skip-Gram模型2.CBOW模型二、word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列

学海一叶·2024-01-18 08:39

Bert详解

fine-tuning优缺点基本架构由Transformer的Encoder层堆叠而来每个部分组成如下：EmbeddingEmbedding由三种Embedding求和而成TokenEmbeddings：词向量

bulingg·2024-01-18 04:52

Python文本向量化入门（五）：自定义中文词袋

在文本向量化中，使用预训练的词向量，例如Word2Vec、GloVe或FastText等，是常见的做法。这些词向量已经在大量文本数据上进行了训练，为我们提供了现成的词嵌入表示。

Dxy1239310216·2024-01-17 17:05

Transformer 位置编码

本文目录Transformer位置编码什么是位置编码以及为什么需要位置编码Transformer中的位置编码直观理解位置编码如何结合到词向量中相对位置其他问题为什么位置编码与词向量结合是使用相加而不是连接位置

小嗷犬·2024-01-16 16:23

预训练语言模型与其演进

目录前言1语言模型2预训练语言模型3预训练语言模型的演进3.1word2vec：开创预训练时代3.2Pre-trainedRNN3.3GPT：解决上下文依赖3.4BERT：双向预训练的革新4GPT与BERT

cooldream2009·2024-01-15 23:52

NLP学习—17.基于BM25、tfidf和SIF的检索系统实现

在介绍SIF前，需要先理解平均词向量与TFIDF加权平均词

哎呦-_-不错·2024-01-15 00:10

大模型学习与实践笔记（五）

一、环境配置1.huggingface镜像下载sentence-transformers开源词向量模型importos#设置环境变量os.environ['HF_ENDPOINT']='https://

AllYoung_362·2024-01-12 20:14

Glove词向量技术

一.Glove词向量技术概述GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）是一种用于学习词向量的技术，由斯坦福大学的研究团队于2014年提出。

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 18:51

word2vec中的CBOW和Skip-gram

word2cev简单介绍Word2Vec是一种用于学习词嵌入（wordembeddings）的技术，旨在将单词映射到具有语义关联的连续向量空间。

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 12:21

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