词向量Word2Vec

自然语言处理-用于预训练词嵌入的数据集

word2vec模型的技术细节和大致的训练方法，让我们来看看它们的实现。具体地说，用于预训练词嵌入模型的数据集开始：数据的原始格式将被转换为可以在训练期间迭代的小批量。
白云如幻·2024-01-12 09:28

Word2Vec的CBOW模型

Word2Vec中的CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于学习词向量的神经网络模型。CBOW的核心思想是根据上下文中的周围单词来预测目标单词。
天一生水water·2024-01-11 07:57

矢量，矢量化的梯度下降以及多元线性回归

例如，图像可以表示为像素值的矢量，文本可以表示为词向量的矢量。矢量工具可以用来处理和表示这些特征向量，以便机器学习模型能够对其进行处理和学习。模型参数表示：在机器学习模型中，参数通常以矢量的形式表示。
Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

“不缺钱，只缺人” ，同传翻译的那些事儿

本系列由百度多位资深工程师精心打造，提供了从词向量、预训练语言模型，到信息抽取、情感分析、文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在
飞桨PaddlePaddle·2024-01-10 05:24

工智能基础知识总结--词嵌入之FastText

什么是FastTextFastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，它提出了子词嵌入的方法，试图在词嵌入向量中引入构词信息。
北航程序员小C·2024-01-08 23:42

人工智能AI入门 2.2- NLP词向量 word2vec

#word2vec1字或者词的one-hotrepresentation，矩阵维度太高且稀疏2word2vec的两种方法，CBOW从周围的词推测单个词，skip-gram从单个词预测周围#论文##论文详解
YueTan·2024-01-08 21:05

自然语言处理学习笔记

参考：http://fancyerii.github.io/books/word-embedding/1、语言要首先转换成词向量。2、one-hot向量将词转换为二进制且仅有一位为1。
追求科技的足球·2024-01-08 19:36

朴素贝叶斯算法-分类算法

记作P(A|B)在A1,A2相互独立的情况下，条件概率的特性：P(A1,A2|B)=P(A1|B)P(A2|B)2贝叶斯公式W：特征向量C：类别贝叶斯公式最常用于文本分类，上式左边可以理解为给定一个文本词向量
Quinto0·2024-01-08 09:11

Word2Vec

word2Vecspark描述:Word2Vec是一个Estimator(评估器),它采用表示文档的单词序列,并训练一个Word2VecModel,该模型将每个单词映射到一个唯一的固定大小向量.Word2VecModel
鬼古神月·2024-01-08 09:27

机器学习周报第十六周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.1词嵌入1.2嵌入矩阵1.3学习词嵌入1.4Word2Vec二、序列模型和注意力机制2.1seq2seq（sequencetosequence）模型2.2注意力模型直观理解总结摘要词嵌入
Ramos_zl·2024-01-08 06:32

cs244n笔记（二）

现在的问题是如何得到v向量和u向量，已知一个非常大的矩阵，这个矩阵根据不同的词对应着不同的词向量。
周老师元亨利贞文化教育·2024-01-08 06:40

词向量模型及Word2Vector（二）

今天来讲解一个非常经典的词向量模型word2vec并介绍一个非常强大的库gensim。先贴一段代码。
yousa_·2024-01-07 18:17

深入理解Word Embeddings：Word2Vec技术与应用

目录前言1Word2Vec概述2CBOW模型2.1CBOW模型简介2.2基于词袋（bagofword）的假设2.3One-hot向量编码2.4分类问题3Skip-gram模型3.1Skip-gram模型简介
cooldream2009·2024-01-07 11:52

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

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

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

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

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

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

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

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

Word2Vector介绍

Word2Vector2013word2vec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

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classWord2Vec(nn.Module):def__init__(self,word_size,embedding
myaijarvis·2024-01-03 23:00

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

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-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

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

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

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Word2VecNLP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

【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Word2Vec1.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

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

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1.1Word2Vec1.2Transformer1.3GPT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

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

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

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

【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

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

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

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

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 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

[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：Word2Vec1.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
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