词向量Word2Vec 第8页

pytorch_神经网络构建4

文章目录循环神经网络LSTM词嵌入skip-Gram模型N-Gram模型词性预测RNN循环神经网络的基础模块实现RNN识别图片RNN时间序列预测词向量模块词向量运用N-Gram模型lstm词性预测循环神经网络这个网络主要用来处理序列信息

lidashent·2023-10-17 08:21

Bert如何融入知识一-百度和清华ERINE

这个过程其实和W2C很类似，上下文相似的情况下，mask掉的单词的词向量很可能非常相近。比如说”今天米饭真好吃“和”今天苹果真好吃“，很有可能”米饭“和”苹果“学出来的向量就很相似。

biuHeartBurn·2023-10-16 11:27

自然语言处理（NLP）-概述

NLP一、什么是自然语言处理（NLP）二、NLP的发展三、相关理论1语言模型2词向量表征和语义分析3深度学习一、什么是自然语言处理（NLP）什么是自然语言处理二、NLP的发展三、相关理论1语言模型序列数据形式多样

Cosmos Tan·2023-10-16 06:19

2020-02-14：伯禹打卡笔记

伯禹文本预处理课程学习文本预处理一般的文本预处理步骤：分词（中英文不同，中文分词难度大一些，有一些分词工具：spaCy、NLTK、jieba等，还可以在分词之后去除停用词等，根据语料及使用场景决定）词的向量表示（One-hot（资料中的词典），Word2Vec

hc2zzcj·2023-10-15 04:38

loss函数之CosineEmbeddingLoss，HingeEmbeddingLoss

常用于非线性词向量学习以及半监督学习。对于包含NNN个样本的batch数据D(a,b,y)D(a,b,y)D(a,b,y)。

旺旺棒棒冰·2023-10-14 15:05

遇到argument of type ‘Word2Vec‘ is not iterable不要慌。。。

报这个错我这里的原因是word2vec构造出来的模型不能遍历原来代码：ifwordinmodel:（model就是用word2vec构造出来的）应该修改成：vocab=model.wvifwordinvocab

昊温柔·2023-10-14 14:32

Deepwalk(深度游走)算法简介

深度游走：一种社交表示的在线学习算法主要思想Deepwalk算法参考文献主要思想 Deepwalk是一种将随机游走(randomwalk)和word2vec两种算法相结合的图结构数据挖掘算法。

Mr.Cheng1996·2023-10-14 07:14

Deepwalk深度游走算法

主要思想Deepwalk是一种将随机游走和word2vec两种算法相结合的图结构数据的挖掘算法。

big_matster·2023-10-14 07:40

DeepWalk（深度游走）算法

整理自：Deepwalk(深度游走)算法简介_Mr.Cheng1996的博客-CSDN博客【论文笔记】DeepWalk-知乎DeepWalk是一种将随机游走(randomwalk)和word2vec两种算法相结合的图结构数据挖掘算法

嵌入式开发.·2023-10-14 07:03

学习笔记（attention-transformer）

词向量学习文本的表示方式主要分为：one-hot表达方式与分布式表达方式one-hot表达方式存在两个明显的缺陷：无法表示语义的相似度sparsity（形成的矩阵非常稀疏）100维的one-hot最后可以表示

小孙同学1997·2023-10-13 21:39

自然语言处理（二）：余弦算法计算词汇相似度

预备知识：欧式距离与余弦相似度计算方法1、欧式距离随机取出两个词向量A和B,A的词向量表示为[A1,A2,A3…An]，B的词向量表示为[B1,B2,B3…Bn]。

悠哉的咸鱼·2023-10-13 19:34

通俗易懂了解大语言模型LLM发展历程

1.大语言模型研究路程 NLP的发展阶段大致可以分为以下几个阶段：词向量词嵌入embedding句向量和全文向量理解上下文超大模型与模型统一1.1词向量将自然语言的词使用向量表示，一般构造词语字典

姚贤贤·2023-10-13 13:59

GloVe详解

一、论文总览：摘要Abstract：提出了一种新的词向量学习方法GloVe，GloVe能够同时利用全局的统计信息和局部的上下文信息从而学习到非常好的词向量。

Wo0_0aa7·2023-10-13 11:11

优雅！比OpenAI更认真的文本嵌入模型

关于Embedding的最早提法可追溯至2012年Google的Word2vec论文。

ZA技术社区·2023-10-13 06:31

基于 LSTM 进行多类文本分类(附源码）

NLP的许多创新是如何将上下文添加到词向量中。一种常见的方法是使用循环神经网络。以下是循环神经网络的概念：他们利用顺序信息。

Python算法实战·2023-10-13 03:52

2018-09-07

blacklist对URL进行过滤，blacklist里面有的URL直接输出为恶意，其他URL数据使用三种算法进行进一步判断，三种算法依次是：SVM、逻辑回顾、CNN，其中SVM使用TF-IDF特征，CNN使用word2vec

creamelody·2023-10-12 09:08

BERT论文精度笔记

深度学习时代广泛使用的词向量（即词嵌入，WordEmbedding）即属于NLP预训练工作。

想变成树袋熊·2023-10-11 23:13

【问题】WARNING: There was an error checking the latest version of pip.

目录1、问题描述：2、解决办法：3、结果：参考文献:1、3、4可以解决问题今天在学习NLP是需要安装jieba库和word2vec库，但是在安装的时候出现了一下问题。

空城老祖·2023-10-11 22:17

基于ChatGPT+词向量/词嵌入实现相似商品推荐系统

合众国的原野·2023-10-11 18:53

分层softmax

博客搬家至Mun：https://kiddie92.github.io/2019/06/15/%E5%88%86%E5%B1%82softmax/同步更新入坑自然语言处理，论文word2vecParameterLearningExplained

MunCN·2023-10-11 14:11

NLP - 数据预处理 - 文本按句子进行切分

安装nltk库2、下载punkt分句器三、运行程序四、额外补充一、前言在学习对数据训练的预处理的时候遇到了一个问题，就是如何将文本按句子切分，使用传统的jieba切割的颗粒度在词的程度，不能满足训练word2vec

风吹落叶花飘荡·2023-10-09 01:22

自动训练Embedding词向量和手动训练Embedding词向量

手动训练自己的词向量gensim工具包-训练自己的Word2Vec产生word_vector.bin文件然后调用：embedding=nn.Embedding.from_pretrained(word_vector.bin

Hi洛一·2023-10-09 01:35

word embedding的模型与测试

相似度一定程度上可以衡量缺点：高维度，稀疏性SVD（降维）观察发现，前10%甚至前10%的奇异值的和占了全部奇异值之和的99%以上优点：改善了高纬度，稀疏性，相似度无法衡量问题缺点：复杂度高O(mn2)word2vec

丫头片子不懂事·2023-10-09 01:04

wikipedia 训练繁体中文 embedding(word2vec)模型

由于课题任务需要一个繁体中文的word2vec,折腾经过记录在此。希望以后少掉几个坑。

每一个有风的日子·2023-10-09 01:02

计算机竞赛题目：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

Mr.D学长·2023-10-08 15:16

基于SVM+TensorFlow+Django的酒店评论打分智能推荐系统——机器学习算法应用(含python工程源码)+数据集+模型（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型训练及保存1）加载词向量表，并设置训练集和测试集2）模型训练并保存3.模型应用1）爬取评论2）酒店打分3）界面设置(1)创建

小胡说人工智能·2023-10-08 13:48

基于SVM+TensorFlow+Django的酒店评论打分智能推荐系统——机器学习算法应用(含python工程源码)+数据集+模型（一）

通过使用Word2Vec生成词向量，该项目实现了一个打分推荐系统，其中服务器端提供数

小胡说人工智能·2023-10-08 13:17

基于深度学习的聊天机器人

项目前期知识准备文章目录基于深度学习的聊天机器人-项目前期知识准备一、TensorFlow框架简介二、NLP基础1.常用的神经网络模型2.词法分析3.贝叶斯和朴素贝叶斯4.隐马尔科夫模型5.语料相关6.语言模型7.词向量

Chiancc·2023-10-07 10:12

一文读懂 Word2vec

Word2vec论文由Google的研究团队发布于2013年，它的发布，很大程度上改变了NLP技术的发展，不仅如此，在使用神经网络来解决各个领域的问题时，谈必离不开Embedding，而Embedding

程序员在深圳·2023-10-06 18:23

自然语言处理N天-AllenNLP学习（完整实例，预测论文发表场合-下篇）

去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence->WordID->WordEmbedding的过程(TobiasLee：文本预处理方法

我的昵称违规了·2023-10-06 11:39

用 Pytorch 自己构建一个Transformer

一、说明用pytorch自己构建一个transformer并不是难事，本篇使用pytorch随机生成五千个32位数的词向量做为源语言词表，再生成五千个32位数的词向量做为目标语言词表，让它们模拟翻译过程

无水先生·2023-10-06 11:50

浅谈wor2vec，RNN，LSTM，Transfermer之间的关系

首先，我先做一个定位，其实Transfermer是RNN，LSTM，和word2vec的一种“提升版”。

Mr Gao·2023-10-06 10:59

了解下余弦相似度在文本处理中的应用

昨天写了一篇介绍词向量的文章：5分钟搞懂什么是词嵌入，里面说到：通过把文本转换为词向量，就可以十分方便的计算两者之间的关系，看看哪两个单词更为相近。

董董灿是个攻城狮·2023-10-06 04:13

fasttext-advance版本

该方法的优化点是将位置信息添加到word2vec的计算中。word2vec有两种实现方式，一种是cbow，基于context（上下文S词）预测中心词，另一种是skipgram，基于中心词预测上下文。

小小兰哈哈·2023-10-05 19:00

[NLP] Doc2vec原理解析及代码实践

Doc2vec段落向量的训练方法，与训练词向量类似，段落向量的训练分为训练数据预处理和段落向量训练两个步骤。

东皇Amrzs·2023-10-04 03:39

Tensorflow实现Word2Vec

首先是载入各种依赖库，因为要从网络中下载数据，粗腰的依赖库比较多。importcollectionsimportmathimportosimportrandomimportzipfileimportnumpyasnpimporturllibimporttensorflowastf这里使用urllib.request.urlretrieve下载数据的亚索文件并核对文件尺寸，如果已经下载了文件则跳过。

河南骏·2023-10-02 14:31

Distributed Representations of Sentences and Documents

这篇文章作者是word2vec的作者，主要做的工作是paragraphvector，就是把paragraph变成一个固定长度的向量。其中大量的思路借鉴与CBOW和Skip-gram。

哒丑鬼·2023-10-02 12:55

Word2Vec报错：KeyError: “word ‘XXX‘ not in vocabulary“

Word2Vec报错：KeyError:“word‘XXX’notinvocabulary”在进行文本分析时，遇到Word2Vec报错：KeyError:“word‘XXX’notinvocabulary

qq_32834123·2023-10-02 02:19

《自然语言处理：基于预训练模型的方法》第七章预训练语言模型

预训练语言模型广义上，泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的以Word2vec、Glove为代表的静态词向量模型

夜空霓虹·2023-10-01 21:32

预训练语言模型（四）：ELMo模型

预训练语言模型的前世今生-从WordEmbedding到BERTELMo也参考了这个：【NLP-13】ELMo模型（EmbeddingsfromLanguageModels）这里提出的一个新的问题是：Word2Vec

Dream_Poem·2023-10-01 21:31

【深度学习】实验18 自然语言处理

文章目录自然语言处理分词技术1.正向最大匹配算法2.HanLP常用方法3.Jieba常用方法构建词向量1.基于sklearn构建One-hot词向量2.基于gensim构建word2vec词向量附：系列文章自然语言处理自然语言处理

Want595·2023-09-30 16:36

短文本评分方法（Short Text Scoring Method）

短文本评分方法（ShortTextScoringMethod）此方法是基于改进后的RAKE算法并结合word2vector，对短文本内容进行评分的一种方法。

吴祺育的笔记·2023-09-30 04:55

不懂word2vec，还敢说自己是做NLP？

随着Google发布word2vec，深度学习在自然语言处理领域也掀起了一阵狂潮。由于最近正在做一个相关的NLP项目，所以抽时间总结一下word2vec的相关知识点。

机器学习算法工程师·2023-09-29 00:44

人工智能AI 全栈体系（八）

七、词向量8.遗留问题如何获得C(w)也是神经网络语言模型与普通全连接神经网络不一样的地方。开始训练时C(w)

柠檬小帽·2023-09-29 00:43

2018年10月24日

看完球补觉所以写的简略点……白天主要是想看看词向量相关的文档充充电，给以后的文本挖掘工作做点准备。也希望这次自学到的东西能比研究生划水时学的内容深入一点。

真昼之月·2023-09-28 15:25

人工智能AI 全栈体系（七）

七、词向量图像处理之所以讲起来比较形象，是因为图像的基本元素是像素，而像素是由数字表示的，可以直接处理。而文本的基本元素是词，要处理文本的话，首先要解决词的表示问题。

柠檬小帽·2023-09-28 04:14

word2vec 获得当前的所有词向量表的几种方式

前提条件1.安装gensim包2.已经生成词向量模型在实际项目中，需要构建词和词向量字典表用于训练，以下是我所用到的方式方式1:fromgensim.models.word2vecimportWord2Vecmodel

bertramlau·2023-09-27 23:52

对一句话打乱token (input_ids)

defshuffle_token(vector):#获取词向量长度second_dim_length=vector.shape[-1]#生成一个与词向量长度相同的随机排列permutation=list

不当菜鸡的程序媛·2023-09-27 21:54

NLP BigModel

NLP基础建议看[CS224N2023]打基础【NLP入门】1.n元语法模型/循环神经网络【NLP入门】3.Word2Vec/GloVeLanguageModel：语言模型的马尔可夫假设（每个词出现的概率仅依赖前面出现的词

Yuezero_·2023-09-27 14:20

Gemsim-FastText 词向量训练以及OOV（out-of-word）问题有效解决

https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/83041424

还是那个没头脑·2023-09-27 08:53

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