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词向量Word2Vec
#最全面# NLP获取
词向量
的方法(Glove、n-gram、
word2vec
、fastText、ELMo 对比分析)
文章目录1Glove-基于统计方法1.1实现步骤1.2优点1.3存在的问题2基于语言模型的方法2.1基于n-gram的语言模型2.2基于神经网络的语言模型2.2.1
word2vec
2.2.2fastText2.2.3ELMo1
energy_百分百
·
2023-11-13 03:18
NLP
深度学习
elmo
词向量
embedding
word2vec
NLP
[NLP]高级
词向量
表达之
Word2vec
详解(知识点全覆盖)
1、词表征(WordRepresentation)首先明确句子是序列化,里面携带了大量大信息。在NLP发展的进程里面,采用了one-hotvector的形式来表示一个句子里面的词是一种方式。表示这个句子的方式如下:1、首先是创建一张词汇表(Vocabulary),然后每个词都有对应的位置,假设现在我们有10000个单词。本例子来自于吴恩达的Deeplearningai。图中所示的词汇表大小就是10
一种tang两种味
·
2023-11-13 03:48
自然语言处理
用更简单的语言来解释
Word2Vec
Word2Vec
是一种让计算机更好地理解自然语言(比如英语)的方法。它的核心思想是将文本中的单词用一串数字(向量)来表示,这样计算机就能更容易地处理这些单词。
chunmiao3032
·
2023-11-13 03:18
人工智能
机器学习
自然语言处理
ELMo模型、
word2vec
、独热编码(one-hot编码)的优缺点进行对比
下面是对ELMo模型、
word2vec
和独热编码(one-hot编码)的优缺点进行对比:独热编码(One-hotEncoding):优点:简单,易于理解。适用于词汇表较小的场景。缺点:高维度。
chunmiao3032
·
2023-11-13 03:46
LLM
word2vec
人工智能
自然语言处理
Transformer和ELMo模型、
word2vec
、独热编码(one-hot编码)之间的关系
下面简要概述了Transformer和ELMo模型、
word2vec
、独热编码(one-hot编码)之间的关系:独热编码(One-hotEncoding)是一种最基本的词表示方法,将词表示为高维稀疏向量
chunmiao3032
·
2023-11-13 03:46
LLM
人工智能
个人总结:机器学习模型评估与调优 余弦相似度 余弦距离 欧氏距离 A/B测试 交叉验证 自助法 | 网格搜索 随机搜索 贝叶斯优化 过拟合欠拟合
当一对文本在长度相似度很大,但内容相近时,如果使用词频或者
词向量
作为特征,它们在特征空间的欧氏距离通常很大;而如果使用余弦相似度的话,它们之间的夹角可能很小,因而相似度高。如果希望得到类似于距离的
yyhhlancelot
·
2023-11-11 22:00
机器学习
机器学习
模型评估
NLP_task4文本表示_CBOW和Skip-gram模型
Word2Vec
模型中,主要有Skip-Gram和CBOW两种模型,从直观上理解,Skip-Gram是给定inputword来预测上下文。而CBOW是给定上下文,来预测inputword。
沐漜
·
2023-11-11 19:20
NLP
CBOW
Skip-gram
word2vec
常见考点
因为每次会更新context(w)的
词向量
,而Skip-gram只更新核心词的
词向量
。两者的预测时间复杂度分别是O(V),O(KV)(2)Skip-gram对低频词效果比CBOW好。
frostjsy
·
2023-11-11 19:17
word2vec
人工智能
自然语言处理
文本处理——
Word2Vec
之 Skip-Gram 模型(三)
博文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078原文英文文档请参考链接:-
Word2Vec
Tutorial-TheSkip-GramModel-
Word2Vec
(Part1
修炼打怪的小乌龟
·
2023-11-11 19:16
Word2Vec
[深度学习]
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)。举个栗子,我们拥有10000个单词的词汇表,我们如果想嵌入300维的词
1.02^365的成长裂变
·
2023-11-11 19:16
深度学习
【LLM_03】自然语言处理基础_1
搜索引擎的基本工作原理3、知识图谱的构建4、应用二、词表示与语言模型1、词表示2、上下文3、语言模型4、神经网络在语言模型的应用三、神经网络1、神经网络基本组成元素2、如何训练神经网络3、计算图的概念4、
word2vec
fzu-wenxin
·
2023-11-11 16:28
【大语言模型】
自然语言处理
easyui
人工智能
主题模型LDA教程:一致性得分coherence score方法对比(umass、c_v、uci)
文章目录主题建模潜在迪利克雷分配(LDA)一致性得分coherencescore1.CV一致性得分2.UMass一致性得分3.UCI一致性得分4.
Word2vec
一致性得分5.选择最佳一致性得分主题建模主题建模是一种机器学习和自然语言处理技术
Cachel wood
·
2023-11-11 14:40
自然语言处理nlp
机器学习
人工智能
numpy
nlp
lda
umass
uci
《深度学习进阶:自然语言处理》第7章 基于RNN生成文本
《深度学习进阶:自然语言处理》啃书系列 第2章自然语言和单词的分布式表示 第3章
word2vec
第4章
word2vec
的高速化 第5章RNN 第6章GatedRNN 第7章基于RNN生成文本
芒狗狗MangoGO
·
2023-11-11 10:34
深度学习
自然语言处理
rnn
nlp
lstm
机器学习——CBOW负采样(纯理解)
给我顿悟的是CSDN的一篇文章
Word2Vec
详解-公式推导以及代码CSDN啊,听大神一席话,如长夜得明灯啊!倒
# JFZero
·
2023-11-11 07:33
机器学习基础
算法
统计学习
机器学习
人工智能
计算机毕设 基于机器学习的文本聚类 - 可用于舆情分析
文章目录0简介1项目介绍1.1提取文本特征1.2聚类算法选择2代码实现2.1中文文本预处理2.2特征提取2.2.1Tf-idf2.2.2
word2vec
2.3聚类算法2.3.1k-means2.3.2DBSCAN2.4
DanCheng-studio
·
2023-11-11 00:18
聚类
毕业设计
python
毕设
深度学习(CNN+RNN)笔记2
RNN、GRU、LSTM、双向RNN、深度RNN】第二周:自然语言处理与词嵌入(NaturalLanguageProcessingandWordEmbeddings)【词嵌入、嵌入矩阵、学习词嵌入、
Word2Vec
夜中听雪
·
2023-11-09 16:36
机器学习
深度学习
cnn
rnn
负采样:如何高效训练
词向量
负采样的目标是降低计算成本并改善模型的性能,同时有效地训练
词向量
。
oveZ
·
2023-11-08 21:20
AI
机器学习
深度学习
人工智能
自然语言处理
word2vec
nlp
【大模型应用开发教程】04_大模型开发整体流程 & 基于个人知识库的问答助手 项目流程架构解析
2.将文档
词向量
化3.将
Taylor_29511
·
2023-11-07 23:07
大模型应用开发教程
奇想星球
AIGC共创社区平台
大模型应用开发教程
奇想星球
AIGC共创社区平台
架构
项目解析
计算文本相似度,输出相似度最高的n个
目录配置创建虚拟环境下载TFidf概念代码
word2vec
概念模型代码结果SpaCy概念模型代码结果Bert概念模型代码结果对比配置创建虚拟环境python3.9condacreate-npy39python
蓝净云
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2023-11-07 10:18
学习笔记
算法
自然语言处理基本任务综述
文章目录1.多语言分词2.词性标注3.命名实体识别4.中心词提取5.依存句法分析6.文本纠错7.文本摘要8.文本相似度9.情感分析10.文本分类11.
词向量
1.多语言分词在自然语言处理中,分词(Tokenization
落叶随峰
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2023-11-07 06:35
自然语言处理
人工智能
机器学习
Word embedding及
word2Vec
介绍
Wordembedding是很受欢迎的一种文档词汇表。它能够获取文档中单词的上下文,语义和句法相似性,与其他单词的关系等。它是一种语言建模技术,用于将词映射到实数向量。它代表向量空间中具有多个维度的单词或短语。可以使用各种方法(如神经网络,共现矩阵,概率模型等)来生成单词嵌入。以下面句子为例:HaveagooddayandHaveagreatday。它们意思相同。如果我们构建一个详尽的词汇表(我们
leon_kbl
·
2023-11-06 07:41
来自Transformers的双向编码器表示(BERT)
word2vec
和GloVe等词嵌入模型与上下文无关。它们将相同的预训练向量赋给同一个词,而不考虑词的上下文(如果有的话)。它们很难处理好自然语言中的一词多义或复杂语义。
流萤数点
·
2023-11-06 03:37
自然语言处理
bert
深度学习
机器学习
PyTorch框架的中LSTM的输入和输出
torch.nn.LSTM()1.输入的参数列表说明:input_size:输入数据的特征维度,(单变量=1,embedding=【
词向量
的表示维度】)hidden_size:LSTM隐层的维度num_layers
小维_
·
2023-11-05 17:26
深度学习算法——Pytorch
pytorch
lstm
人工智能
Sklearn中CountVectorizer的简单理解
简单理解是一个文本特征提取方法,将文本转成词频矩阵,只考虑每个词出现的频率,不考虑词的前后关系(考虑前后关系的是
word2vec
)。
我都学杂了。。。
·
2023-11-05 13:13
sklearn
python
【新人赛】阿里云恶意程序检测每周总结——混淆矩阵&
word2vec
文章目录调整随机种子和取平均打印混淆矩阵添加第4类数据
word2vec
ngram和
word2vec
向量拼接调整随机种子和取平均ngram(ngram_range(1,3))、subsample=1、10
solejay
·
2023-11-05 06:15
阿里云
机器学习之
Word2Vec
本文为作者学习
Word2Vec
算法后的整理笔记,仅供学习使用!1、概述
Word2vec
是Geogle公司2013年开源的一款用于训练
词向量
的软件工具。
Jayden Huang
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2023-11-03 05:42
Python
Machine
Learning
MachielLearning
Word2Vec
wiki中文语料+
word2vec
(python3.5 windows win7)
环境:win7+python3.51.下载wiki中文分词语料使用迅雷下载会快不少,大小为1个多Ghttps://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz22.安装opencc用于中文的简繁替换安装exe的版本到https://bintray.com/package/files/byvoid/open
deex13491
·
2023-11-03 05:39
python
json
操作系统
基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的
word2vec
(CBOW,Skip-gram)
词向量
训练,并结合TextCNN模型,替换初始
词向量
进行文本分类任务
基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的
word2vec
(CBOW,Skip-gram)
词向量
训练,并结合TextCNN模型,替换初始
词向量
进行文本分类任务博主这次做的实验很难
Mr Gao
·
2023-11-02 22:25
自然语言处理
python
人工智能
word2vec
分类
人工智能
Python自然语言处理实战(7):文本向量化
当前阶段,对文本向量化大部分的研究都是通过
词向量
化实现的。与此同时,也有相当一部分研究者将句子作为文本处理的基本单元,于是产生了doc2
CopperDong
·
2023-11-02 04:37
NLP
构建Transformer模型 | 在wikiText-2数据集上训练一个语言模型
0Introduction自然语言处理通用解决方案需要熟悉
word2Vec
,了解
词向量
如何建模重点在于Transformer网络架构,BERT训练方法,实际应用开源项目,都是现成的,套用进去就OK了提供预训练模型
Eva215665
·
2023-11-01 20:17
transformer
语言模型
深度学习
「自然语言处理(NLP)」入门系列(三)单词表示、损失优化、文本标记化?
来源:AINLPer微信公众号(点击了解一下吧)编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-01-09本次主要内容:1、知道
词向量
如何表示单词意思2、如何可视化
词向量
3、损失函数与优化4、文本标记化
AINLPer
·
2023-11-01 18:08
学习资料分享
深度学习~循环神经网络RNN, LSTM
比如,NLP领域中,我们输入单词经常使用embedding,将单词映射为
词向量
,然后
天狼啸月1990
·
2023-11-01 09:20
深度学习~Deep
Learning
循环神经网络
RNN
LSTM
人工智能AI 全栈体系(九)
1.从句子理解说起上次讲了用
词向量
表示词,一句话也可以表示为一个向量。
柠檬小帽
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2023-10-31 18:07
人工智能AI全栈体系
人工智能
spacy 英文模型下载_spaCy2.1中文模型包
本包提供适用于spaCy2.1的中文预训练模型,包括
词向量
、词性标注、依存分析和命名实体识别,由汇智网整理提供。
weixin_39777242
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2023-10-31 11:18
spacy
英文模型下载
【手撕算法】【NLP】【Embedding】
word2vec
原理,代码实现
3.2.什么是
word2vec
?
拾夕er
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2023-10-29 14:21
NLP
手撕算法
自然语言处理
算法
word2vec
【Gensim概念】02/3 NLP玩转
word2vec
第二部分句法六、句法模型(类对象和参数)6.1数据集的句子查看classgensim.models.
word2vec
.BrownCorpus(dirname)Bases:object迭代句子Browncorpus
无水先生
·
2023-10-29 09:18
NLP高级和ChatGPT
人工智能
自然语言处理
word2vec
人工智能
word2vec
训练优化之Negative Sampling
回顾一下
word2vec
的训练trick之一:分层softmax。缺点就是:1.对于词袋大小V如果V非常大,即使是构建哈夫曼树,复杂度也会很高,所以提出使用负采样。
#苦行僧
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2023-10-29 09:34
算法岗面试
word2vec
机器学习
人工智能
自然语言处理
word2vec
训练
词向量
如何优化
训练
word2vec
模型时,可以采用一些方法来优化模型的表现。选择合适的语料库:使用大规模的、高质量的语料库可以提高模型的精度。
凯二七
·
2023-10-29 09:04
word2vec
机器学习
深度学习
人工智能
自然语言处理
word2vec
及其优化
1.算法背景:(1)N-gram:n-1阶的Markov模型,认为一个词出现的概率只与前面n-1个词相关;统计预料中各种词串(实际应用中最多采用n=3的词串长度)的出现次数,并做平滑处理(应对count=0和count=1的情况)。在预测一个句子的概率时,只需要找到相关的概率参数,将他们连乘起来。(2)神经概率语言模型:将单词映射为embedding,输入隐藏层,激活函数用tanh,输出层为一个s
码一码码码
·
2023-10-29 09:03
word2vec
自然语言处理
深度学习
Word2vec
原理+常见优化手段
官网地址:https://code.google.com/archive/p/
word2vec
/论文地址:https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf我觉得原理讲的比较好的:
word2vec
薇酱
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2023-10-29 09:59
机器学习
NLP
自然语言处理
word2vec
词向量
数据挖掘
Word2vec
And Doc2vec - 文本向量化
word2vec
与doc2vec的区别:两者从字面意思上就可以大致判断出区别来,
word2vec
主要针对与单词,而doc2vec主要针对于文本:顾名思义,
Word2Vec
是在单个单词上训练的,而Doc2vec
shun-ripking
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2023-10-29 09:27
自然语言处理
word2vec
doc2vec
聊一下
Word2vec
-训练优化篇
Word2vec
涉及到两种优化方式,一种是负采样,一种是层序Softmax先谈一下负采样,以跳字模型为例。中心词生成背景词可以由两个相互独立事件的联合组成来近似(引自李沐大神的讲解)。
biuHeartBurn
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2023-10-29 09:53
word2vec
人工智能
机器学习
自然语言处理 (NLP) 简介
自然语言处理(NaturalLanguageProcessingNLP)简介本课程是关于NLP101的4部分系列中的第1部分:自然语言处理导论(今天的教程)BagofWords模型简介
Word2Vec
:
程序媛一枚~
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2023-10-29 01:06
Python进阶
计算机视觉
深度学习
自然语言处理
人工智能
word2vec
两种优化方式的联系和区别
总结不易,请大力点赞,感谢上一个文章,
Word2vec
-负采样/霍夫曼之后模型是否等价-绝对干货是字节的面试真题,建议朋友们多看几遍,有问题及时沟通。
biuHeartBurn
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2023-10-28 16:57
人工智能
NLP学习笔记
深度学习
word2vec
人工智能
自然语言处理
灵魂20问帮你彻底搞定
词向量
文章目录1.灵魂20问帮你彻底搞定
词向量
2.W2C模型篇--一个词通过
Word2vec
训练之后,可以得到几个
词向量
?
biuHeartBurn
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2023-10-28 16:57
深度学习
NLP学习笔记
人工智能
深度学习
人工智能
聊一下Glove
本文大概需要阅读4.75分钟先问大家两个问题,看能不能解答Glove中
词向量
的表达是使用的中心
词向量
还是背景
词向量
还是有其他方法?能不能分别用一句话概括出Glove和Fasttext的核心要点?
biuHeartBurn
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2023-10-28 16:26
机器学习
人工智能
知识表示学习【知识图谱专栏】
知识表示学习一、知识图谱1、符号定义:2、三元组表示的缺陷:二、知识表示学习1、分布式表示的特点:2、三元组和
词向量
分布式表示三、知识表示经典模型1、TransE模型2、TransH模型3、TransR
俱往矣...
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2023-10-28 04:39
知识图谱学习笔记
知识图谱
人工智能
自然语言处理
知识表示
linux 繁体中文转为简体,linux - 安装OpenCC(简体繁体转换)
最近使用中文维基百科数据训练
Word2Vec
时,发现数据里面包含了很多繁体字,这就很尴尬了。这时候就知道OpenCC的强大了。
猫咪兔兔
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2023-10-28 02:38
linux
繁体中文转为简体
Transformer 简单理解
文章目录一、Transformer的架构一、编码1.1
词向量
编码(InputEmbedding)1.2位置编码(PositionalEncoding)二、Mask2.1PADMask2.2上三角Mask
hjxu2016
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2023-10-27 22:19
文献阅读
1024程序员节
【深度学习&NLP】数据预处理的详细说明(含数据清洗、分词、过滤停用词、实体识别、词性标注、向量化、划分数据集等详细的处理步骤以及一些常用的方法)
数据可能不一致或者不太规范3、文本需要标记和分词4、可能需要词形还原和词干提取(词性标注)5、需要将文本向量化处理三、数据预处理方法介绍及使用样例1、数据清洗2、分词3、停用词过滤4、词性标注5、实体识别6、
词向量
化一
云日松
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2023-10-27 21:03
深度学习
人工智能
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