词向量Word2Vec 第2页

gensim模型（1）——Word2Vec

Word2Vec模型介绍Gensim的Word2Vec模型且展示其在LeeEvaluationCorpus上的用法。

qqqh777·2024-02-09 19:32

刘知远LLM——神经网络基础

Word2Vec例子负采样：循环神经网络RNN门控计算单元GRU长短时记忆网络LSTM遗忘门输入门输出门双向RNN卷积神经网络CNNpytorch实战神经网络基础基本构成全称：人工神经网络。

李日音·2024-02-08 15:43

Gensim详细介绍和使用：一个Python文本建模库

Gensim=“GenerateSimilar”一、安装二、文本预处理2.1中文语料处理2.2英文语料处理2.3BOW语料建立三、模型使用3.1word2vecThealgorithmsinGensim

Bigcrab__·2024-02-08 11:17

Python与自然语言处理库Gensim实战

它能够自动化训练出一个文本语料库，然后用该语料库来训练出一个词向量模型。在语料库中，每个语料库都是由一个个文档组成，每个文档则是由若干个单词组成。

心梓知识·2024-02-08 11:17

【爬虫实战】python文本分析库——Gensim

文章目录01、引言02、主题分析以及文本相似性分析03、关键词提取04、Word2Vec嵌入（词嵌入WordEmbeddings）05、FastText嵌入（子词嵌入SubwordEmbeddings）

认真写程序的强哥·2024-02-08 11:45

【NLP 自然语言处理(一)---词向量】

文章目录什么是NLP自然语言处理发展历程自然语言处理模型模型能识别单词的方法词向量分词一个向量vector表示一个词词向量的表示-one-hot多维词嵌入wordembeding词向量的训练方法CBOWSkip-gram

y_dd·2024-02-08 09:56

探索NLP中的N-grams：理解，应用与优化

n-gram的替代方法是词嵌入技术，例如word2vec。N-grams广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。示例通过计算每个唯一的n元语

冷冻工厂·2024-02-08 09:23

NLP自然语言处理实战(三):词频背后的语义--5.距离和相似度&反馈及改进

特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机器学

Nobitaxi·2024-02-07 19:50

人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类

代码下载使用多层级注意力机制和keras实现问题分类资源-CSDN文库1准备工作1.1什么是词向量?”词向量”（词嵌入）是将一类将词的语义映射到向量空间中去的自然语言处理技术。

博士僧小星·2024-02-07 12:17

智慧海洋建设-Task3 特征工程

关于本次智慧海洋特征构建分为时间类特征、分箱特征（x、y、v）、DataFrame特征（计数特征和偏移量特征）、统计特征（聚合）、embedding特征（word2vec、NMF）这几方面进行考虑的。

1598903c9dd7·2024-02-07 10:58

Vision Transformer及其变体（自用）

0回顾Transformer0.1encoder在正式开始ViT之前，先来复习一遍transformer的核心机制相关的文章有很多，我选了一遍最通俗易懂的放在这：Transformer通俗笔记：从Word2Vec

ST-Naive·2024-02-07 10:35

学习知识记录

1、nnlm神经网络语言模型：ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词

想努力的人·2024-02-07 08:36

词共现矩阵表示词向量和点互信息

1.文档中某些字/词出现的频次往往能反应该字在文档中的重要程度，也从侧面反应了文档的主题，比如一个新闻，如果出现很多类似“足球”“篮球”词汇的描述，我们可以大概率推断这是一个关于体育的新闻。但是有些高频词会影响我们对文档的分析，比如“我”“你”“。、，！”这种词汇在文档中的数目非常多，但对于我们分析文档，没有什么益处，毕竟所有的文档，基本都包括这些内容。2.NLP中对于给定一个句子，其中是一个单词

浅白Coder·2024-02-06 17:55

NLP_词的向量表示Word2Vec 和 Embedding

文章目录词向量Word2Vec：CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入Word2Vec小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量，从而捕捉词与词之间的语义和句法关系

you_are_my_sunshine*·2024-02-06 10:10

利用Bert模型进行命名实体识别

之前两天也写了word2vec和Transformer，其实都是在为今天的内容做铺垫。最近正好使用bert做了命名实体识别项目，借这个契机分享出来，希望能帮到有需要的人。

刘单纯·2024-02-06 08:36

【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟Word

Sonhhxg_柒·2024-02-06 07:15

大模型｜基础_word2vec

文章目录Word2Vec词袋模型CBOWContinuousBag-of-WordsContinuousSkip-Gram存在的问题解决方案其他技巧Word2Vec将词转化为向量后，会发现king和queen

晓源Galois·2024-02-06 07:36

自然语言处理中的深度学习

教材选用《动手学深度学习》，李沐等著；词嵌⼊（word2vec）⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（wordembedding）。

qiufeng1ye·2024-02-06 01:37

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

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