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词向量Word2Vec
【面经&八股】搜广推方向:常见面试题(一)
5.
Word2Vec
常见的加速训练的方式有哪些?6.LightGBM是什么?7.AdaBoost思想?8.损
笃℃
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2023-11-26 21:08
搜广推算法面经
算法
推荐算法
搜广推
机器学习——
词向量
模型(CBOW代码实现-未开始)
本来是不打算做这个CBOW代码案例的,想快马加鞭看看前馈神经网络毕竟书都买好了可是…可是…我看书的时候,感觉有点儿困难,哭的很大声…感觉自己脑细胞可能无法这么快接受要不,还是退而求个稍微难度没那么大的事,想想自己还有什么是没实现的呢哦!CBOW的案例还没做呢~在一个巨人面前,我无耻地选择了暂避其锋芒就好像,我本应该英勇地迈过刀山火海,可是我却怂了而且,怂的有理有据:CBOW还没实现呢只希望,CBO
# JFZero
·
2023-11-25 14:02
机器学习基础
算法
机器学习
人工智能
通俗理解
词向量
模型,预训练模型,Transfomer,Bert和GPT的发展脉络和如何实践
Transformer通俗笔记:从
Word2Vec
、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT_v_JULY_v的博客-CSDN博客有了原理还需要进行代码实践,这篇文章从0开始讲解了一个简易的Transformer
changdejie
·
2023-11-25 10:10
bert
gpt
人工智能
Image Caption:图像字幕生成
基本思路:直接将图像表示和
词向量
以及隐向量作为多模判断的输入。左侧是简单RNN结
于建民
·
2023-11-25 06:33
技术博客
Image
Caption
RNN
图像注释
图像描述
场景理解
NLP基本知识
NLP基本知识词嵌入&
词向量
词嵌入(WordEmbedding)是一种将单词或文本转化为向量表示的技术,它在自然语言处理(NLP)中广泛应用。
random_2011
·
2023-11-25 03:16
自然语言处理
人工智能
nn.Embedding
在PyTorch中,针对
词向量
有一个专门的层nn.Embedding,用来实现词与
词向量
的映射。
佛系调参
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2023-11-24 15:15
自然语言处理
大模型
embedding
文档相似度之词条相似度
word2vec
、及基于词袋模型计算sklearn实现和gensim
文档相似度之词条相似度
word2vec
、及基于词袋模型计算sklearn实现和gensim示例代码:importjiebaimportpandasaspdfromgensim.models.
word2vec
import
Word2Vec
fromgensimimportcorpora
IT之一小佬
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2023-11-24 06:35
文本挖掘/NLP
自然语言处理
nlp
python
深度学习
机器学习
gensim库中
word2vec
的使用方式
gensim.models中的
Word2Vec
具体应用,里面的参数的含义以及一般取值fromgensim.modelsimport
Word2Vec
#示例文本sentences=[['this','is'
lantx_SYSU
·
2023-11-24 06:00
word2vec
人工智能
机器学习
word2vec
的算法原理(不用开源包,python实现)
看了很多关于
word2vec
的算法原理的介绍文章,看明白了,但依然有点不深刻。
lantx_SYSU
·
2023-11-24 06:30
word2vec
算法
python
Gensim
Gensim从最原始的非结构化的文本中,无监督的学习到文本隐层的主题向量表达;支持包括LDATF-IDFLSA
word2vec
等主题模型算法。
喝醉酒的小白
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2023-11-24 06:25
Python第三方库
《A C-LSTM Neutral Network for Text Classification》阅读笔记
Traditionalsentencemodelingusesthebag-of-wordsmodelwhichoftensuffersfromthecurseofdimensionality.维数灾难过去的方法,一种使用词袋模型,但是有维数灾难;另一种使用合成的方法,例如在语义
词向量
best___me
·
2023-11-24 02:34
基于Bagging集成学习方法的情绪分类预测模型研究(文末送书)
如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程4.1导入数据4.2数据预处理4.3分词处理4.4词云可视化4.5构建语料库4.6
词向量
化4.7构建模型
艾派森
·
2023-11-23 01:58
机器学习
数据挖掘
python
集成学习
机器学习
分类
数据挖掘
python 文本分析库_自然语言处理实战(利用Python理解分析和生成文本):(美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克|责编:杨海玲|译者:史亮//鲁骁//唐可欣//王斌 : ...
本书分为3部分:第一部分介绍NLP基础,包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换;第二部分讲述深度学习,包含神经网络、
词向量
、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆
weixin_39529128
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2023-11-22 09:06
python
文本分析库
揭秘
Word2Vec
:让计算机理解语言的魔法
欢迎来到这篇关于
Word2Vec
的博客。如果你对机器学习和自然语言处理(NLP)感兴趣,但对
Word2Vec
一无所知,那么你来对地方了。
洞深视界
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2023-11-22 09:51
word2vec
easyui
人工智能
2021秋招-总目录
2021秋招-目录知识点总结预训练语言模型:Bert家族1.1BERT、attention、transformer理解部分B站讲解–强烈推荐可视化推倒结合代码理解代码部分常见面试考点以及问题:
word2vec
LBJ_King2020
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2023-11-22 09:45
2021秋招
数据结构
知识库文档处理
知识库文档处理1知识库设计2文档加载2.1PDF文档2.2MD文档2.3MP4视频3文档分割4文档
词向量
化本项目是一个个人知识库助手项目,旨在帮助用户根据个人知识库内容,回答用户问题。
Alexa2077
·
2023-11-22 08:19
大模型
人工智能
pytorch
python
如何构建skim-gram模型来训练和可视化
词向量
GitHub地址:https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/
word2vec
_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb
机器之心V
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2023-11-22 06:04
php
人工智能
Pytorch 实战RNN
一、简单实例#coding:utf8importtorchastfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariable#输入词用10维
词向量
表示#隐藏层用20
键盘哥
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2023-11-22 03:53
NLP
pytorch
传统词嵌入方法的千层套路
文章目录0.独热编码1.词袋模型2.TF-IDF3.
word2vec
1.skip-gram2.CBOW4.LSA5.GloVe6.CoVe0.独热编码one-hotenc
诸神缄默不语
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2023-11-22 02:55
人工智能学习笔记
NLP
自然语言处理
文本表征
词嵌入
表示学习
词袋模型
TF-IDF
【学习笔记】机器学习基础--逻辑回归
CSDN博客【第三章】传统机器学习【先不写】【第四章】聚类算法【先不写】【第五章原理】【学习笔记】深度学习基础----DNN_一无是处le的博客-CSDN博客【第五章代码实现】【学习笔记】手写神经网络之
word2vec
一无是处le
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2023-11-22 01:23
机器学习
学习
笔记
Transformer详解一:transformer的由来和先导知识
目录参考资料前言一、预训练二、神经网络语言模型(NNLM):预测下一个词one-hot编码的缺陷
词向量
(wordembedding)三、
Word2Vec
模型:得到
词向量
CBOWSkip-gram
Word2Vec
好喜欢吃红柚子
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2023-11-21 10:53
transformer
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
python
词向量
笔记
一、
词向量
的世界排名比赛MTEBMTEB:MassiveTextEmbeddingBenchmark二、
词向量
的维数
词向量
的维数d1一般取20~500之间
hit56实验室
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2023-11-21 07:54
人工智能
集成多元算法,打造高效字面文本相似度计算与匹配搜索解决方案,助力文本匹配冷启动[BM25、
词向量
、SimHash、Tfidf、SequenceMatcher]
搜索推荐系统专栏简介:搜索推荐全流程讲解(召回粗排精排重排混排)、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战(含码源)专栏详细介绍:搜索推荐系统专栏简介:搜索推荐全流程讲解(召回粗排精排重排混排)、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战(含码源)前人栽树后人乘凉,本专栏提供资料:推荐系统算法库,包含推荐系统经典及最新算法讲解,以及涉及后续业务落地方案和码源本专栏
汀、人工智能
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2023-11-21 06:59
tf-idf
搜索推荐
检索系统
BM25算法
SimHash
词向量
自然语言处理
Glove
词向量
无论是基于神经网络语言模型还是
Word2vec
的
词向量
预训练方法,本质上都是利用文本中词与词在局部上下文的共现信息作为自监督学习信号。
makelope
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2023-11-20 23:09
word2vec
和doc2vec
word2vec
基本思想通过训练每个词映射成k维实数向量(k一般为模型中的超参数),通过词之间的距离来判断语义相似度。
word2vec
采用一个三层的神经网络。
zerowl
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2023-11-20 09:43
深度学习入门(第四天)——递归神经网络与
词向量
原理解读
一、RNN网络架构解读常规神经网络并不能考虑时间序列的特征(比如前天+昨天+今天或者带有前后关联的特征),现在每个特征都是独立考虑的,那么如果有这样的特征,网络应该怎么学呢而递归递归网络hidden这里的转回箭头,表示训练完第一个X后,再拿回来去训练第二个X,即前一次训练的结果对后一次的训练结果产生影响。类似现在有X0、X1、X2...Xt,假设X0就是本月的1号,X1就是2号以此类推,Xt就是昨
学术菜鸟小晨
·
2023-11-20 09:01
深度学习入门
深度学习
神经网络
人工智能
理解
Word2Vec
之 Skip-Gram 模型
目录
Word2Vec
之Skip-Gram模型1什么是
Word2Vec
和Embeddings?
知更鸟女孩
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2023-11-20 06:56
NLP自然语言处理
斯坦福深度自然语言处理课
skip-gram
word2vec
embedding
word
vector
一文详解
Word2vec
之 Skip-Gram 模型(训练篇)
在第一部分讲解完成后,我们会发现
Word2Vec
模型是一个超级大的神经网络(权重矩阵规模非常大)。
qq_24003917
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2023-11-20 06:55
深度学习
Word2Vec
一文看懂
Word2Vec
什么是
Word2Vec
NLP的目标是要理解语言,而语言的基本单位则是单词word。
ando_ando
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2023-11-20 06:21
word2vec
人工智能
自然语言处理
一文了解
Word2vec
阐述训练流程
一文了解
Word2vec
阐述训练流程个性嵌入(PersonalityEmbeddings)词嵌入(WordEmbeddings)嵌入向量效果分析语言模型模型介绍模型训练
Word2vec
训练方法CBOW方法
征途黯然.
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2023-11-20 06:48
自然语言处理
word2vec
CBOW
Skip-gram
(文本向量化表示工具,包括
词向量
化、句子向量化)...
(文本向量化表示工具,包括
词向量
化、句子向量化)Feature文本向量表示字词粒度,通过腾讯AILab开源的大规模高质量中文
词向量
数据(800万中文词),获取字词的
word2vec
向量表示。
weixin_39654848
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2023-11-19 20:18
python文本向量化
深度学习:NLP之词嵌入(Word Embedding)
文章目录词嵌入简介学习算法朴素算法
Word2vec
skip-gram模型负采样法应用情感分类词嵌入简介在RNN中,我们了解到一种用向量表示单词方法——独热表示法。
ShadyPi
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2023-11-19 17:09
深度学习与神经网络
自然语言处理
深度学习
人工智能
竞赛 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
iuerfee
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2023-11-19 10:05
python
Word2Vec
浅谈
论文地址:EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace个人认为,
word2vec
主要解决的问题是one-hot中维度过高并且稀疏的问题。
lanmengyiyu
·
2023-11-18 17:45
一点一滴NLP
word2vec
人工智能
自然语言处理
词表示
网络嵌入综述
用Item2vec或Airbnbembedding的方法,
Word2vec
模型可以直接在这些序列信息上对节点进行嵌入学习。
stay_foolish12
·
2023-11-17 14:22
python
embedding的综述
0【自然语言处理】
Word2Vec
词向量
模型详解+Python代码实战1一文读懂Embedding的概念,以及它和深度学习的关系one-hot变成地位稠密的向量,降维什么是词嵌入:讲词汇表中的词或者词语映射成固定长度的向量
stay_foolish12
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2023-11-17 14:52
embedding
NEFTune: 通过简单的噪声提升指令精调效果
NEFTune方法的原理仅使用一句话就可以描述清楚:在finetune过程的
词向量
中引入一些均匀分布的噪声即可明显地提升模型的表现:如上图,基于AlpacaEval进行评测,引入了噪声之后在Alpa
从流域到海域
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2023-11-17 03:02
大语言模型
自然语言处理
大模型
图神经网络--论文精读
论文精读图神经网络论文精读摘要介绍问题定义学习表示算法代码实战加载百科词条,构建无向图训练
Word2Vec
模型摘要DeepWalk用于学习隐式表征的表示学习方法,将节点在图中的连接关系进行编码,形成稠密低维连续的向量空间
无盐薯片
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2023-11-16 19:28
图神经网络
神经网络
机器学习
人工智能
word2vec
源码详解2
下面是看到的一篇解释
word2vec
代码的博客,转过来记记(第二部)(原文链接为:https://blog.csdn.net/EnochX/article/details/52852271)
Word2Vec
云晕无
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2023-11-15 18:49
word2vec
【机器学习】
word2vec
学习笔记(三):
word2vec
源码注释
1.
word2vec
地址官网地址:https://code.google.com/archive/p/
word2vec
/GitHub地址:https://github.com/tmikolov/
word2vec
2
长相忆兮长相忆
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2023-11-15 18:17
NLP
机器学习
深度学习
word2vec
word2vec源码
【源码解析】
Word2vec
有些还没有搞懂的部分,希望大家不吝赐教~源码地址:https://github.com/dav/
word2vec
/blob/master/src/
word2vec
.c//Copyright2013GoogleInc.AllRightsReserved
Stephen_DC
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2023-11-15 18:45
源码
Word2vec
算法
秋招算法岗,面试复盘
一、科大讯飞(NLP)简要介绍自己Python里面哈希表对应哪种结构,是如何解决哈希冲突的DSSM模型和ESIM模型的区别
Word2vec
原理,
word2vec
和fasttext原理上的区别Bert原理
文文学霸
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2023-11-14 22:36
算法
机器学习
面试
人工智能
深度学习
竞赛选题 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
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2023-11-14 17:24
python
【nlp】1文本预处理总括目录(附各章节链接)
文本预处理1.文本预处理机器作用2.文本预处理包含的主要环节2.1文本处理的基本方法2.1.1分词2.1.2词性标注2.2.3命名实体标注2.2文本张量表示方法2.2.1one-hot编码2.2.2
Word2vec
2.2.3WordEmbedding2.3
lys_828
·
2023-11-13 17:56
NLP自然语言处理
自然语言处理
人工智能
【nlp】1.2文本张量表示方法(
词向量
word2seq和词嵌入Word Embedding)
文本张量的表示方法1one-hot
词向量
表示1.1实操演示1.2one-hot编码使用1.3one-hot编码的优劣势2
word2vec
模型2.1模型介绍2.2word2dev的训练和使用2.2.1数据集的下载与预处理
lys_828
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2023-11-13 17:23
NLP自然语言处理
自然语言处理
word
embedding
tensorboard
机器学习数据预处理——
Word2Vec
的使用
引言:
Word2Vec
是一种强大的
词向量
表示方法,通常通过训练神经网络来学习词汇中的词语嵌入。它可以捕捉词语之间的语义关系,对于许多自然语言处理任务,包括情感分析,都表现出色。
halo0416
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2023-11-13 13:33
c++
算法
开发语言
动手复现Node2Vec代码并实现可视化分析
聚类可视化对edge做embedding动手实现node2vec(核心:aliassampling算法)导入工具包输入基本参数信息载入图AliasSampling生成随机游走序列采样得到所有随机游走序列利用
word2vec
总是重复名字我很烦啊
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2023-11-13 05:10
图机器学习
图深度学习
图网络系列
机器学习
python
01_文本向量表示(one-hot,TF-IDF,Embedding)学习总结(不对的地方欢迎留言指正)
文本表示分为离散表示和分布式表示,离散表示代表有词袋模型,One-hot向量,TF-IDF,n-gram这些都可以看作词袋子模型,分布式表示也叫做词嵌入,经典的模型有
word2vec
,包括后来的ELMO
竹林风w
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2023-11-13 03:52
tf-idf
学习
机器学习
NLP-
词向量
-发展:词袋模型【onehot、tf-idf】 -> 主题模型【LSA、LDA】 ->
词向量
静态表征【
Word2vec
、GloVe、FastText】 ->
词向量
动态表征【Bert】
NLP-
词向量
-发展:词袋模型【onehot、tf-idf】主题模型【LSA、LDA】基于
词向量
的静态表征【
Word2vec
、GloVe、FastText】基于
词向量
的动态表征【Bert】一、词袋模型(
u013250861
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2023-11-13 03:21
#
NLP/词向量_预训练模型
word2vec
bert
自然语言处理
22[NLP训练营]
Word2Vec
文章目录GlobalGenerationvsLocalGenerationIntuitionof
Word2Vec
参数θ目标函数的形式AnotherFormulationNegativeSamplingSG
oldmao_2000
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2023-11-13 03:49
NLP
Bootcamp(完结)
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