词向量Word2Vec 第9页

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

基于TensorFlow实现Skip-Gram模型

理解Word2Vec之Skip-Gram模型Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。

龙耀威·2023-09-27 08:03

day3-搜索和推荐的matching技术

Embedding什么是Embedding从数学上看，是映射从神经网络的角度看，是层与层之间的矩阵从特征的角度看，是从一套特征映射到另一种表示方法Embedding的产出方式监督学习：深度学习和FM无监督学习：word2vec

一杯敬朝阳一杯敬月光·2023-09-26 12:46

Day1-DeepWalk

OnlineLearningofSocialRepresentations》2014年发表在数据挖掘顶会ACMSIGKDD（KDD）上的论文目的：学习节点表示推动：将自然语言处理里面的无监督学习方法迁移至此思路：将图结构序列化，类比与单词序列，然后用word2vec

知福致福·2023-09-26 12:42

自注意力机制

z1z_1z1就是thinking的新的向量表示对于thinking，初始词向量x1x_1x1现在我通过thinkingmachines这句话去查询这句话里

失业·2023-09-26 00:24

word2vec的参数选择及原理简介

1.参数选择gensim中word2vec的参数见文档：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.htmlclassgensim.models.word2vec.Word2Vec

Rover Ramble·2023-09-25 22:26

豆瓣评分预测

文本预处理1.去掉无用的字符2.去掉停用词3.去掉低频词文本特征提取1.把文本分为训练集和测试集2.把文本转换为向量的形式：tf-idf向量、word2vec（CBoW,SkipGram）、bert模型搭建与模型训练

漱衣仁止·2023-09-25 18:45

Embeddig技术与应用 (1) ：Embedding技术发展概述及Word2Vec

编者按：嵌入(Embedding)是机器学习中一种将高维稀疏向量转换为低维稠密向量的技术。其通常用于处理自然语言、图像等高维离散数据。嵌入能够有效地解决维度灾难问题，减少存储和计算成本，同时提高模型的表达能力。我们还可以通过得到的嵌入向量进行语义相似度计算、推荐系统、分类任务等多种应用。嵌入还可以用于处理非结构化数据，如文本、图像、音频等，帮助机器理解和处理人类的语言和其他感知信息。IDP开启Em

·2023-09-25 16:20

机器学习-----朴素贝叶斯

目录一基本概念1简介2朴素贝叶斯的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4

cos six·2023-09-25 15:06

【Graph Net学习】DeepWalk/Node2Vec实现Graph Embedding

模型目标输入输出Word2VecWordSentenceWordEmbeddingDeepWalkNodeNodeSequenceNodeEmbeddi

BoostingIsm·2023-09-24 19:16

DeepWalk实战---Wiki词条图嵌入可视化

DeepWalk是2014年提出的一种Graph中的Node进行Embedding的算法，是首次将自然语言处理领域NLP中的word2vec拓展到了graph。

重剑DS·2023-09-24 18:45

word2vec 中CBOW和skip-gram随笔

神经网络处理文本时处理的为数据元素不能直接处理文本，因此考虑将文本转换成数字，起初使用one-hot对词进行表示，但存在着稀疏的缺点，因此使用词向量的形式进行表示词。

华小锐·2023-09-24 17:56

神经网络 Embedding层理解； Embedding层中使用预训练词向量

1、Embedding层理解高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换；嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量；把一个onehot向量变为一个稠密向量参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52787964Embedding字面理解是“嵌入”，实质是一种映射，从语义空间到向量空间的映射，同时尽可能在向量空间保持原样本在语义空间的关系，如语义接近的两个词汇在向量空间中的

loong_XL·2023-09-24 09:12

2018年11月20日

之后继续挣扎着优化建立关键字匹配算法，我还是不死心的觉得不是我的问题，因为词向量矩阵训练出来其实是很漂亮的？！中午被合作的同事硬拉着请吃饭（虽然

真昼之月·2023-09-24 08:21

下载准备预训练词向量glove

glove的官网地址：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/glove的github地址：https://github.com/stanfordnlp/GloVe下载使用方法：参考：https://blog.csdn.net/weixin_56915683/article/details/118000821

BioLearner·2023-09-24 06:13

从统计语言模型到预训练语言模型---神经网络语言模型

神经网络先进的结构使其能有效的建模长距离上下文依赖，以词向量（WordEmbedding）为代表的分布式表示的语言模型，深刻地影响了自然语言处理领域的其他模型与应用。神经网络语言模型的主要代

hanscalZheng·2023-09-23 22:16

什么是词向量？

"""确实，网上的很多资料好像并没有在一开始就阐明这个“词向量”到底是怎么来的，也有可能是简短说了一下但是并没有引起我们的注意，导致我们会问“生成的向量到底在哪儿呀”。

ClarenceHoo·2023-09-23 03:55

CBOW （以txt文本小说为例） pytorch实战

之后，我们训练了自己的模型，在此基础上，我们也对模型进行了些许验证，就是通过我们得到的嵌入词向量，然后计

Mr Gao·2023-09-23 02:39

Global Vectors for Word Representation

全局词向量文本表示概述：当前提出来的全局文本表示(GloVe)涵盖了两种主流的模型家族：1.全局矩阵分解2.局部上下文窗口此方法极具效率得将通过单词共同出现的矩阵表示和独立的单词上下文结合起来。

璆_ca09·2023-09-22 02:09

Intro to Wordembedding

wordembeddinginword2vecword2vec原理eg.Iwannatrainwordembeddingwithgiventrainingdata.CB

TheLostMan丶·2023-09-21 22:24

M3E&ChatGLM向量化构建本地知识库

这通常通过嵌入模型（embeddingmodels）完成，比如word2vec，GloVe，或者BERT等，这些模型可以将文本数据

我在北国不背锅·2023-09-20 05:44

论文解读 | Transformer 原理深入浅出

而Google提出的用于生成词向量的Bert在NLP的11项任务中取得了效果的大幅提升，Bert正是基于双向Transformer。

随时学丫·2023-09-19 23:41

Transformer模型各模块详解及代码实现

Transformer前言1、Transformer模型整体架构2、Embeeding2.1词向量2.1.1独热编码2.1.2WordEmbedding2.1.3总结2.2代码实现3、PositionalEncoding3.1

steelDK·2023-09-19 22:52

大语言模型学习引言

Task01引言目录1.1什么是语言模型1.2语言模型进化史信息论、熵N-gram语言模型Word2VecELMoTransformerBert1.3大语言模型1.1什么是语言模型说到大模型，首先介绍语言模型

Runjavago·2023-09-19 17:35

ChatGLM HuggingFace调用Bert词向量

张志翔的博客·2023-09-19 16:37

[NLP] LLM---＜训练中文LLama2(三)＞对LLama2进行中文预料预训练

预训练预训练部分可以为两个阶段：第一阶段：冻结transformer参数，仅训练embedding，在尽量不干扰原模型的情况下适配新增的中文词向量。

舒克与贝克·2023-09-19 14:55

如何gensim加载glove训练的词向量

如何gensim加载glove训练的词向量一、前言glove和word2vec是目前最常用的两个训练词向量的模型，两者训练出来的文件都以文本格式呈现，区别在于word2vec包含向量的数量及其维度。

Evermemo·2023-09-19 08:54

深度学习：pytorch nn.Embedding详解

目录1nn.Embedding介绍1.1nn.Embedding作用1.2nn.Embedding函数描述1.3nn.Embedding词向量转化2nn.Embedding实战2.1embedding如何处理文本

智慧医疗探索者·2023-09-19 08:36

glove 词向量词嵌入文件国内服务器下载

问题描述进行nlp处理时，需要下载glove预训练的词向量。默认下载是从国外服务器获取数据，下载数度特别慢，几乎为0。解决方法mxnet已经收集了stanfordnlp的glove词向量。

_核桃_·2023-09-18 07:15

自然语言处理技术之词向量：GloVe单词表示的全局向量（glove.840B.300d、glove.6B）

目录一、词向量介绍二、GloVe学习词向量的词嵌入模型三、词向量入门（代码下载）四、训练五、模型概述六、可视化七、发布历史一、词向量介绍自然语言处理（NLP）中的词向量是将文本中的词汇表示为数值向量的技术

源代码杀手·2023-09-17 13:20

蚂蚁金服面试——风控策略

是否有修改Word2Vec源码，什么语言？话题可视化项目的过程和技术。以上都是文本相关的项目，接着是问模式识别的项目。病人手术中低温概率预测项目。是否用过降维算法？

米老鼠他姘头·2023-09-17 03:32

自然语言处理（一）：基于统计的方法表示单词

奇异值分解）1.共现矩阵将一句话的上下文大小窗口设置为1，用向量来表示单词频数，如：将每个单词的频数向量求出，得到如下表格，即共现矩阵：我们可以用余弦相似度（cosinesimilarity）来计算单词向量的相似性

吃豆人编程·2023-09-16 08:20

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