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词向量Word2Vec
AIGC学习笔记(1)——AI大模型提示词工程师
向量化为什么需要向量化向量可以计算难点调整位置科学的方式
Word2vec
算法信息压缩与特征提取谷歌论文-
讲文明的喜羊羊拒绝pua
·
2024-01-07 10:56
AIGC
AIGC
Prompt工程之原理
Prompt工程之原则
Prompt工程之迭代
Prompt工程之应用
RNN文本分类任务实战
实现:使用预先训练的词嵌入(
Word2Vec
、GloVe)或在模型中包含嵌入层。文本标记化和填充:代币化:
不做梵高417
·
2024-01-06 20:53
rnn
分类
深度学习
词向量
技术 | SkipGram
词向量
模型的训练以及词的余弦相似度计算
词向量
是表示自然语言里单词的一种方法,
词向量
技术在自然语言处理中也有着举足轻重的作用,通过这种方法,实现把自然语言计算转换为向量计算。
源于花海
·
2024-01-06 07:27
自然语言处理
人工智能
自然语言处理
nlp
爬取各大新闻网站所有新闻
想利用
word2vec
训练一个同义词模型,准备采用新闻数据做为语料库。
John Stones
·
2024-01-05 22:51
NLP[3] - [Word Embedding系列] : one-hot编码
本《WordEmbedding系列》文章包括:(1)One-hot编码(2)WordEmbedding(3)LSA(LatentSemanticAnalysis)(4)
Word2vec
的CBOW模型(5
ZhuNian的学习乐园
·
2024-01-05 22:53
NLP
nlp
深度学习
词向量
系列之One-Hot编码详解
目录0.前言1.独热编码1.1独热编码例子1.2独热编码的优点1.3独热编码的缺点1.4独热编码适用的情况2.独热编码的实现2.1python简单实现one-hot编码2.2sklearn2.3Keras2.4tensorflow3NLP中的独热表示0.前言 在回归,分类,聚类等机器学习算法中,各个特征之间的距离(相似度)计算是非常重要的,然而常用的距离计算都是在欧式空间内计算,例如计算余弦相似
Elenstone
·
2024-01-05 22:22
词向量
nlp
机器学习
python
基于维基百科英文语料的
Word2Vec
模型使用
关于这方面的知识还没有弄透彻模型使用的常用方法有(见博文):另外还可参看gensim.
Word2Vec
的官方文档记在这里,以免后面忘掉了
MilkLeong
·
2024-01-05 11:13
自然语言处理
nlp
BERT(从理论到实践): Bidirectional Encoder Representations from Transformers【2】
先来简单回顾一下BERT的想法:1)在
Word2Vec
【1】中,每个单词生成的Embedding是固定的。但这就带来了一个显而易见的问题:同一个单词在不同上下文中的意思是不同的。
白马负金羁
·
2024-01-04 13:57
自然语言处理信息检索
bert
人工智能
深度学习
自然语言处理
Keras
Specializing Word Embeddings (for Parsing) by Information Bottleneck
研究表明预训练的
词向量
包含了丰富的语法和语义信息,并且
ltochange
·
2024-01-04 11:43
词嵌入位置编码的实现(基于pytorch)
背景介绍在transformers架构当中,对于
词向量
的输入需要加上原本词对应的位置信息,作为输入到模型中训练的input,那具体的位置编码如何实现呢?
草莓橙子碗
·
2024-01-04 10:18
pytorch
人工智能
python
Word2Vec
tor介绍
Word2Vec
tor2013
word2vec
也叫wordembeddings,中文名“
词向量
”,google开源的一款用于
词向量
计算的工具,作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量。
zhaosuyuan
·
2024-01-04 07:00
word2vec
人工智能
自然语言处理
词表征学习算法 —
Word2Vec
Word2Vec
是google在2013年提出的
词向量
模型,通过
Word2Vec
可以用数值向量表示单词,且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性。
NLP与人工智能
·
2024-01-04 07:03
【NLP】
词向量
笔记
训练方式是经过两个隐藏层训练结束后第一个隐藏层就是
词向量
矩阵class
Word2Vec
(nn.Module):def__init__(self,word_size,embedding
myaijarvis
·
2024-01-03 23:00
NLP
自然语言处理
深度学习
机器学习
BERT简明理解
前言BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)近期提出之后,作为一个
Word2Vec
的替代者,其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度
AiA_AiA
·
2024-01-03 15:55
自然语言处理
BERT
自然语言处理
tensorflow
深度学习
Word2Vec
(
词向量
)---机器学习
Word2Vec
是一种用于将词语映射到向量空间的词嵌入技术,它通过学习大量文本语料库中的词语上下文关系,将每个词语表示为高维向量。这一表示形式使得具有相似语境的词语在向量空间中更加接近。
普通研究者
·
2024-01-03 13:12
机器学习
机器学习
word2vec
人工智能
机器学习-基于
Word2vec
搜狐新闻文本分类实验
机器学习-基于
Word2vec
搜狐新闻文本分类实验实验介绍
Word2vec
是一群用来产生
词向量
的相关模型,由Google公司在2013年开放。
septnancye
·
2024-01-03 08:24
02学习笔记(随记)
机器学习
word2vec
分类
学习
自然语言处理
贪心项目:搭建simple问答系统
通过此项目,你将会有机会掌握以下几个知识点:字符串操作2.文本预处理技术(词过滤,标准化)3.文本的表示(tf-idf,
word2vec
)4.文本相似度计算5.文本高效检索此项目需要的数据:dev-v2.0
AI量化小木屋
·
2024-01-03 07:22
自然语言处理
139自然语言处理通关手册--词汇的分布式表征
词汇的分布式表征
词向量
的基本原理在介绍
词向量
的原理之前,首先解释什么是词嵌入(WordEmbedding)。
Jachin111
·
2024-01-02 01:01
NLP扎实基础1:
Word2vec
模型Skip-Gram Pytorch复现
文章目录
Word2vec
与Skip-Gram的简介实现
Word2vec
的朴素想法Skip-Gram算法流程Pytorch复现
Word2vec
与Skip-Gram的简介wordtovector是NLP领域殿堂级的思想
呆萌的代Ma
·
2024-01-01 11:03
自然语言处理
自然语言处理
pytorch
word2vec
NLP基础2-
词向量
之
Word2Vec
NLP基础1-
词向量
之序号化,One-Hot,BOW/TF,TF-IDFNLP基础2-
词向量
之
Word2Vec
NLP基础3-
词向量
之
Word2Vec
的Gensim实现文章目录一、WordEmbedding1
知识复盘计划
·
2024-01-01 11:33
自然语言处理
自然语言处理
word2vec
人工智能
python
【Pytorch】学习记录分享8——PyTorch自然语言处理基础-
词向量
模型
Word2Vec
【Pytorch】学习记录分享7——PyTorch自然语言处理基础-
词向量
模型
Word2Vec
1.
词向量
模型
Word2Vec
)1.如何度量这个单词的?2.
词向量
是什么样子?
大江东去浪淘尽千古风流人物
·
2024-01-01 11:56
DeepLearning
自然语言处理
pytorch
学习
如何计算 ChatGPT 的 Tokens 数量?
Token是一种将自然语言文本转化为计算机可以理解的形式——
词向量
的手段。这个转化过程涉及对文本进行分词处理,将每个单词、汉字或字符转换为唯一的
词向量
表示。
Xin学数据
·
2024-01-01 01:29
AI
合集
Python应用
chatgpt
python
探索大型预训练模型:解析人工智能的通用知识引擎
目录前言1大型预训练模型的演进与重要性1.1
Word2Vec
1.2Transformer1.3GPT模型2大型预训练模型的发展趋势2.1参数规模与速度的飞跃提升2.2数据量的持续增长2.3知识丰富性与少样本学习的突破
cooldream2009
·
2023-12-31 11:57
大模型基础
AI技术
NLP知识
人工智能
预训练模型
大模型
深度学习在自然语言处理中的应用
二、深度学习在自然语言处理中的应用1.
词向量
表示
词向量
表示是自然语言处理中的基础问题,旨在将词转化为稠密的向量。传统的
词向量
表示方
a谷雨c
·
2023-12-30 06:28
深度学习
自然语言处理
人工智能
cs224n-笔记-lecture01-wordvecs
目录人类语言和词语含义
词向量
Word2Vec
语言模型介绍优化方法:梯度下降法人类语言和词语含义1.如何表示一个词定义词语的meaning:用单词、词组表示概念用单词、符号表达观点通过写作、艺术表达内容.
AugBoost
·
2023-12-30 03:37
基于Hierarchical Softmax的模型
本节开始正式介绍
word2vec
中用到的两个重要模型——CBOW模型(ContinuousBag-of-Words)和Skip-gram模型(ContinuousSkip-gram)。
Avada__Kedavra
·
2023-12-29 14:16
NLP
How to Develop Word Embeddings in Python with Gensim
https://machinelearningmastery.com/develop-word-embeddings-python-gensim/本教程分为6个部分;他们是:词嵌入Gensim库开发
Word2Vec
闪闪发亮的小星星
·
2023-12-28 20:15
NLP
word
python
开发语言
【AI】Transformer中的概念理解
Embedding就是用一个低维稠密的向量表示一个对象,这里的对象可以是一个词(
Word2vec
),也可以是一个物品(Item2vec),亦或是网络关系中的节点(GraphEmbeddin
AI柱子哥
·
2023-12-28 14:55
计算机视觉
人工智能
人工智能
transformer
深度学习
Word2Vec
详解: CBOW & Skip-gram和负采样
Word2Vec
:CBOW&Skip-gram如果是拿一个词语的上下文作为输入,来预测这个词语本身,则是CBOW模型。
hadiii
·
2023-12-28 00:50
word2vec
人工智能
机器学习
LSTM中文新闻分类源码详解
去掉停用词和数字、字母转换成小写等2.新闻文本标签数值化三、创建词汇表/词典1.data.Field()2.空格切分等3.构建词汇表/词典使用训练集构建单词表,vectors=None:没有使用预训练好的
词向量
LinlyZhai
·
2023-12-27 11:23
lstm
分类
人工智能
自然语言处理23-NLP中关键步骤:句子嵌入的原理与应用,并通过多种形式实现
本文采用多模型实现方式词嵌入,包括:
Word2Vec
、Doc2Vec、BERT模型,将其应用于句子嵌入任
微学AI
·
2023-12-27 07:55
自然语言处理实战
自然语言处理
人工智能
NLP
词嵌入
搭建一个简单的问答系统(Python)
glove.6B:这个文件需要从网上下载,下载地址为:https://nlp.stanford.edu/projects/glove/,请使用d=100的
词向量
检索式的问答系统问答系统所需要的
学人工智能的菜菜
·
2023-12-27 07:16
预训练语言模型
第一代预训练模型专注于wordembedding的学习(
word2vec
),神经网络本身关于特定任务的部分参数并不是重点
fu_gui_mu_dan
·
2023-12-26 18:02
NLP
nlp
NLP 自然语言处理实战
本文将从分词、词频、
词向量
等基础领域开始讲解自然语言处理的原理,讲解One-Hot、TF-ID
AAI机器之心
·
2023-12-26 09:59
自然语言处理
easyui
人工智能
chatgpt
机器学习
计算机视觉
ai
[DeepBayes2018]Day 1, lecture 3. Models with latent variables and EM-algorithm
隐变量模型在隐变量模型这堂课中,主要内容为以下几个方面KL散度混合高斯模型EM算法离散型和连续型隐变量案例:
Word2Vec
1.KL散度(Kullback-Leiblerdivergence,KLdivergence
被遗忘的时刻
·
2023-12-26 06:13
NLP学习(2)
关于NLP的
词向量
对比1.bag-of-wordsBOW是词袋模型,文本中各个词之间的顺序,语义,位置信息不予考虑,将文本看作若干个词的组合,这些词都是独立的,不依赖其他词,常用的有one-hot,tf-idf
Tang_Genie
·
2023-12-25 05:37
论文阅读——llava
模型结构:inputimageXvLLM:Vicunavisualencoder:pre-trainedCLIPvisualencoderViT-L/14W是为了和
词向量
一个维度(weapplyatraina
じんじん
·
2023-12-23 06:39
论文
人工智能
深度学习|词嵌入的演变
它们通常是通过在大量文本数据上训练
Word2Vec
、GloVe或BERT等机器学习模型来创建的。这些模型能够捕获单词和短语之间的复杂关系,包括语义、上下文,甚至语法的某些方面。
冷冻工厂
·
2023-12-21 20:36
自然语言处理
使用Gensim训练
Word2vec
模型
1、训练Gensim模型importgensim#gensim==4.3.2importjiebaimportreimportwarningsimportloggingwarnings.filterwarnings('ignore')withopen("dataset/sanguo.txt",'r',encoding='utf-8')asf:#读入文本,此处使用的是三国演义,可自行百度下载txt文
Shy960418
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2023-12-21 17:20
word2vec
人工智能
自然语言处理
【Spark-ML源码解析】
Word2Vec
前言在阅读源码之前,需要了解Spark机器学习Pipline的概念。相关阅读:SparkMLlib之Pipeline介绍及其应用这里比较核心的两个概念是:Transformer和Estimator。Transformer包括特征转换和学习后的模型两种情况,用来将一个DataFrame转换成另一个DataFrame;Estimator接收一个DataFrame并输出一个模型(Transformer)
LotusQ
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2023-12-21 17:18
spark-ml
word2vec
人工智能
FastText模型具有的强大功能!
在
word2vec
中,我们并没有直接利⽤构词学中的信息。⽆论是在跳字模型还是连续词袋模型中,我们都将形态不同的单词⽤不同的向量来表⽰。例如,“dog”和
人工智能小豪
·
2023-12-21 07:06
人工智能
深度学习
机器学习
自然语言中的词嵌入是什么?
顾名思义,
词向量
是⽤来表⽰词的向量,也可被认为是词的特征向量或表征。**把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊(wordembedding)。**近年来,词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。
人工智能小豪
·
2023-12-21 07:06
人工智能
自然语言处理
机器学习
cs224n-笔记-lecture13-contextual-representations
之前的WordRepresentation方法如
Word2Vec
,GloVe,fastText等对每个单词仅有一种表示,而通常单词的含义依赖于其上下文会有所不同,而且每个单词不仅有一方面特征,而应有各方面特征如语义特征
AugBoost
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2023-12-20 15:55
文本深度学习向量化——
Word2Vec
、Doc2Vec
1数据预处理首先,需要引入jieba库,并定义get_stopwords和preprocess两个函数。get_stopwords函数用于读取停用词表,preprocess函数用于分词并去除停用词。其中jieba库是中文分词的工具库,stopwords是指需要过滤掉的无意义词汇,如“的”、“了”等。分词后,只有长度大于1的单词才会被保留,其余都被过滤掉。importjieba#读取停用词defge
ZT-Brillly
·
2023-12-20 04:44
深度学习
word2vec
python
人工智能
机器学习
人工智能-机器学习-深度学习 概念整理
MachineLearning3.深度学习-DeepLearning4.人工智能机器学习深度学习三者之间的关系5.人工智能的流派6.特征工程-FeatureEngineering7.表示学习8.贡献度分配9.独热码10.
word2vec
11
洛杉矶县牛肉板面
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2023-12-20 00:31
深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
独热编码——文本数据
词汇表有n个单词,构成n个
词向量
。例如,某个单词在词汇序列中的位置为k
风月雅颂
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2023-12-20 00:28
机器学习-基于sklearn
python
机器学习
Elasticsearch 向量相似搜索
以下是Elasticsearch向量相似搜索的基本原理:向量表示文档:文档的文本内容经过嵌入模型(如BERT、
Word2Vec
等)处理,得到一个密集向量(densevector)表示文档的语义信息。
田猿笔记
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2023-12-19 19:31
Elasticsearch
elasticsearch
大数据
搜索引擎
【Transformer】Transformer and BERT(1)
同济大佬唐宇迪博士终于把【Transformer】入门到精通全套课程分享出来了,最新前沿方向学习笔记Transformer无法并行,层数比较少
词向量
生成之后,不会变,没有结合语境信息的情况下,存在一词多义
bryant_meng
·
2023-12-19 08:40
CNN
/
Transformer
transformer
bert
深度学习
动手学深度学习-自然语言处理:应用
情感分析:使用循环神经网络预训练的
词向量
可以表示文本序列中的各个词元。双向循环神经网络可以表示文本序列。例如通过连结初始和最终时间步的隐状态,可以使用全
jieHeEternity
·
2023-12-18 14:09
深度学习
深度学习
自然语言处理
人工智能
动手学深度学习-自然语言处理-预训练
自监督的
word2vec
。
word2vec
将每个词映射到一个固定长度的向量,这些向量能更好的表达不同词之间的相似性和类比关系。
word2vec
分为两类,两类模型都是自监督模型。
jieHeEternity
·
2023-12-18 14:36
深度学习
深度学习
自然语言处理
人工智能
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