Embeddings 第12页

Causal Embeddings for Recommendation》笔记

Anotherurl：https://bulihanjie.github.io/2019/02/28/Causal-Embeddings-for-Recommendation笔记/#more摘要应用中期望使用推荐策略来推荐最适合的结果来改变用户行为

永不理解·2019-03-17 02:44

使用OpenKE预训练的freebase关系向量

下载地址为http://139.129.163.161/index/toolkits#pretrained-embeddings但是下载之后发现保存关系向量的文件relation2vec.bin是2进制的

duters_cmy·2019-03-11 15:30

Embedding Multimodal Relational Data for Knowledge Base Completion理解

Proceddingsofthe2018ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing现有知识库(KnowledgeBases)的表示方法未考虑到多种常用数据类型（见图1），如文本、图像和数字等，本文基于encoder提出了多模知识库embeddings

dreamweaverccc·2019-03-09 13:05

《Zero-Shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs》论文笔记

目录abstractintroductionabstractzero-shot识别问题：学习存在一个没有训练样例的类别的视觉分类器。根据所提供的视觉数据，使用这个类的wordembedding及这个类与其他类别的关系，来训练该视觉分类器。解决方法：将相似类的知识转移到这个类来描述这个类。本文在图卷积网络（GraphConvolutionalNetwork，GCN）的基础上提出了使用semantic

klrp95·2019-03-06 19:34

【Airbnb搜索】：Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

原始论文下载地址：本文是kdd2018的bestpaper，文章来自airbnb的搜索推荐团队，描述的是airbnb如何使用embedding来提高搜索和排序的效果。知乎有官方认证的中文文章（文章地址，原始论文）。文章利用搜索的session数据来获取Listing和用户的embedding，全文思想相对来说还是比较简单的，但是整体针对业务实际情况，一步步的解决问题的思路很清晰，和airbnb之前

DivinerShi·2019-02-24 21:19

论文：lda2vev:Mixing Dirichlet Topic Models and Word Embeddings to Make lda2vec

lda2vev:MixingDirichletTopicModelsandWordEmbeddingstoMakelda2vec论文概述ABSTRACTIntroductionModelWordRepresentationDocumentRepresentationsDocumentMixturesSparseMembershipsPreprocessingandTrainingExperimen

redtongue·2019-02-22 10:14

NLP中如何使用预训练的embeddings

接上一篇问题描述：今天任何一个主要网站的存在问题是如何处理有毒（toxic）和分裂（divisive）的内容。Quora希望正面（head-on）解决（tackle）这个问题，让他们的平台成为用户可以安全地与世界分享知识的地方。Quora是一个让人们相互学习的平台。在Quora上，人们可以提出问题，并与提供独特见解和质量回答（uniqueinsightsandqualityanswers）的其他人

BruceCheen·2019-02-19 23:37

KBGAN: Adversarial Learning for Knowledge Graph Embeddings理解

本篇论文的主要创新点在于将GANs与Knowledgegraphembeddings(KGE)相结合，提高了KGE的效率。传统KGE方法通过随机替换fact的head或tailentity生成负样本，但这样的负样本往往与正样本的语义差别较大，对模型的训练没有帮助。因此，本文提出KBGAN——损失函数为marginallossfunction，带有softmax的KGE模型。KBGAN的总架构如下图

dreamweaverccc·2019-02-12 15:20

Word embeddings in 2017: Trends and future directions

http://ruder.io/word-embeddings-2017/index.html?

Catherine_985·2019-01-28 10:09

keras 中 Embedding层input_dim,output_dim个人理解

fromkeras.layers.embeddingsimportEmbeddingEmbedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform

CoderLife_·2019-01-25 09:05

keras 中 Embedding层input_dim,output_dim个人理解

fromkeras.layers.embeddingsimportEmbeddingEmbedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform

CoderLife_·2019-01-25 09:05

不一样的论文解读：2018 KDD best paper「Embeddings at Airbnb」

出处：https://www.leiphone.com/news/201811/k90ZmGaOCRSftqqR.htmlAirbnb的Real-timePersonalizationusingEmbeddingsforSearchRankingatAirbnb一文拿了今年KDDADSTrack的最佳论文，和16年Google的W&D类似，并不fancy，但非常practicable，值得一读。可

青松愉快·2018-12-29 17:55

文本分类实战----数据处理篇----embeddings与vocab中词汇不相覆盖问题的处理办法

embeddings与vocab中词汇不相覆盖问题我们使用的预训练好的embeddings词向量来对训练集和测试集中的词汇表vocab进行向量的映射，这里存在的一个问题是预训练embedding

hoohaa_·2018-12-17 18:28

【阅读笔记】Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

Methodology这篇论文里主要介绍了两个应用于搜索里推荐和排名的任务的嵌入式表示学习算法：Listingembeddingsforshort-termreal-timepersonalizationUser-type&ListingtypeembeddingsforlongtermpersonalizationListEmbeddings首先定义集合SSS为N个不同用户的浏览商品记录的集合，

So_weak_yx·2018-12-09 15:47

什么是Word Embeddings

原文链接：https://my.oschina.net/u/2935389/blog/29810372019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>注：因为很喜欢一个博文，就把它部分翻译过来，原作者网名叫NSS。他的这篇博文的名字是：“AnIntuitiveUnderstandingofWordEmbeddings:FromCountVectorstoWord2Vec”.原网址如下：http

weixin_34122548·2018-12-07 15:00

【论文阅读】Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

会议：KDD2018，4篇BestPaper之一作者：来自Airbnb的MihajloGrbovic和HaibinCheng关键词：SearchRanking;Personalization;Embedding这篇工作的基础部分可以认为是word2vec在推荐领域的应用。word2vec对word进行embedding，本文对User与Listing进行embedding。embedding后的向

Q1du·2018-12-05 23:58

paper2:Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

论文地址：https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/real-time-personalization-using-embeddings-for-search-ranking-at-airbnb1

是黄小胖呀·2018-12-02 22:37

【阅读笔记】Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

Real-timePersonalizationusingEmbeddingsforSearchRankingatAirbnbAirbnb,IncKDD2018ADSTrack的最佳论文METHODOLOGYListingEmbeddings我们有用户浏览的session数据，使用类似skip-grammodel的方法来embed每条listing，认为浏览过程中前后的listing是相似的，最大

SrdLaplaceGua·2018-11-27 11:49

解读Embeddings at Airbnb

作者|MihajloGrbovic，Airbnb资深机器学习科学家译者|LangYang，Airbnb工程经理【导读】本文最早于2018年5月13日发表，主要介绍了机器学习的嵌入技术在Airbnb爱彼迎房源搜索排序和实时个性化推荐中的实践。Airbnb爱彼迎的两位机器学习科学家凭借这项技术的实践获得了2018年KDDADStrack的最佳论文，本文即是对这篇论文的精华概括。Airbnb平台包含数百

AI科技大本营·2018-11-23 15:19

Word embeddings-词向量

剑之所致，心之所往·2018-11-23 00:35

使用LSTM对Region Embeddings进行监督&半监督文本分类

原文标题SupervisedandSemi-SupervisedTextCategorizationusingLSTMforRegionEmbeddingsIntro初始文本分类使用线性分类模型，输入为词袋或n-gram词袋向量CNN原理在卷积层内，小region的文本被转换为保存了信息的低维向量（使用embedding函数）以onehot为例，首先将一篇文章表示成one-hot矢量序列而后在卷积

contr4l_·2018-11-19 17:48

ELMo（Embeddings from Language Models） --学习笔记

学习参考自：（1）、ELMo最好用的词向量《DeepContextualizedWordRepresentations》（2）、吾爱NLP(5)—词向量技术-从word2vec到ELMo（3）文本嵌入的经典模型与最新进展1、ELMo简介基于大量文本，ELMo模型从深层的双向语言模型（deepbidirectionallanguagemodel）中的内部状态(internalstate)学习而来。E

Juanly Jack·2018-11-09 23:28

【深度学习框架Keras】NLP中的n-gram、one-hot与word-embeddings

说明：主要参考FrancoisChollet《DeepLearningwithPython》；代码运行环境为kaggle中的kernels；数据集IMDB、IMBDRAW以及GloVe需要手动添加#ThisPython3environmentcomeswithmanyhelpfulanalyticslibrariesinstalled#Itisdefinedbythekaggle/pythondo

BQW_·2018-11-05 02:20

github上的facenet代码文档结构

batch_represent.py从图片目录中生成embeddingscontributed/cluster.py人脸图像归类contributed/clustering.py人脸匹配contributed/export_embeddings.py

gdyshi·2018-10-29 15:45

论文阅读笔记——《a simple but tough-to-beat baseline for sentence embeddings》

《asimplebuttough-to-beatbaselineforsentenceembeddings》publishedatICLR2017.ICLR会议的论文总是创意层出不穷，相信将来该会议的地位越来越受人们尊重。本文提出了一个简单但是完胜现在已有的很多方法的sentenceembedding方法。作者称之为WR方法，Wstandsforweightedaverage,Rstandsfor

chloe_ou·2018-09-26 12:30

在Keras模型中使用预训练的词向量

pre-trained-embedding-keras/代码下载：https://github.com/keras-team/keras/blob/2.0.5/examples/pretrained_word_embeddings.py

芮芮杰·2018-08-28 11:40

[序列模型] Natural Language Processing & Word Embeddings习题解析

世界杯正在如火如荼的进行着，但学习也不能落下。这是课程[序列模型]第二周的练习题，一共10道。解答：通常词语向量的维度小于词汇表的大小，绝大部分词语向量的大小在50～400,所以答案是False。解答：t_SNE是一种非线性的降维算法，所以答案是选项2。解答：这就是所谓的转移学习，具有很强的泛化能力，所以答案是True。解答：男和女对应兄弟和姐妹，性别上存在一致性。而男孩和兄弟对应女孩和姐妹，同样

云水木石·2018-06-26 13:28

tensorflow篇

2018-06-06keras:1.Embedding层解析Embedding层keras.layers.embedding,Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer

逃淘桃·2018-06-12 15:06

2018-06-06

keras:1.Embedding层解析Embedding层keras.layers.embedding,Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer

逃淘桃·2018-06-06 11:13

关于《Domain Adaptation with Adversarial Training and Graph Embeddings》的理解

使用对抗学习和图像嵌入的域适应学习本文将基于对抗学习和图像嵌入的域适应运用于危机状态下的舆情分析，主要处理的前提是：源域有labeled的数据和unlabeled的数据，而目标域unlabeled。模型则包含基于域适应的对抗学习和基于图像的半监督学习。数据来源是tworeal-worldcrisisdatasetscollectedfromTwitter。作者做这个模型的立意是为了能有效判断危机状

coolerzZ·2018-05-23 17:34

使用gensim+jieba生成Word Embeddings

在自然语言处理中，使用Word2Vec来生成WordEmbeddings是非常常用的一种做法，而gensim这个库提供了生成W2V的接口。importosimportjiebafromgensim.modelsimportWord2Vec#迭代器，使用jieba将句子进行分词classSentences(object):#这个类可以根据实际情况重写，我已经将所有的文章进行分句，并整合到了一个文件里

大浪中航行·2018-05-13 14:01

TensorFlow 学习笔记 - 避坑指南 Updating

TensorFlow学习笔记-避坑指南1.TensorFlow实现DeepNN2.TensorBoard加载Embeddings页Hang住3.Optimizer的选择4.根据需要弹性获取GPU资源TensorFlow

David_Hernandez·2018-05-09 19:44

Tensorflow/Keras embedding 嵌入层

------Keras：keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim,output_dim,embed

goddessblessme·2018-04-11 11:38

【论文笔记】Zero-shot Recognition via semantic embeddings and knowledege graphs

原文链接：http://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/8682608.htmlZero-shotRecognitionviasemanticembeddingsandknowledegegraphs2018-03-3115:38:39【Abstract】我们考虑zero-shotrecognition的问题：学习一个类别的视觉分类器，并且不用trainingdata

a1424262219·2018-03-31 15:00

PyTorch Exercise: Computing Word Embeddings: Continuous Bag-of-Words

PyTorchTutorialPyTorch中，关于训练词向量的练习，描述如下：TheContinuousBag-of-Wordsmodel(CBOW)isfrequentlyusedinNLPdeeplearning.Itisamodelthattriestopredictwordsgiventhecontextofafewwordsbeforeandafewwordsafterthetarge

CrazyBull2012·2018-02-26 18:00

Unifying Visual-Semantic Embeddings with Multimodal Neural Language Models

加拿大高级研究所Ryankiros,RuslanSalakhutdinov,RichardS.Zemel2014NIPSdeeplearningworkshop1.主要思想学习了一个图片-句子embeddingspace，以及一个解码这个空间的语言模型2.embeddingspace如下图结构所示CNN模型学习图片表示，LSTM的最后的隐藏状态为句子的表示，分别进行训练。学习两个矩阵（即两个单层的

完美妖姬·2018-01-24 23:06

字符级别word2vec

实验中提到字符级别的embeddings维度30，范围在[-sqrt(3/dim),sqrt(3/dim)]。所以先用word2vec实验了一下字符embedding。

BabY虎子·2017-12-21 11:58

tensorflow学习笔记----TensorBoard讲解

TensorBoard目前支持7种可视化，Scalars,Images,Audio,Graphs,Distributions,Histograms和Embeddings。其中可视化的主要功能如下。

Rainydayfmb·2017-12-07 23:00

【论文笔记】Question Answering with Subgraph Embeddings

一、概要该文章发于EMNLP2014，作者提出了一个基于Freebase，根据问题中的主题词在知识库中确定候选答案，构建出一个模型来学习问题和候选答案的representation，然后通过这些representation来计算问题和候选答案的相关度来选出正确答案，在不适用词表、规则、句法和依存树解析等条件下，超越了当时最好的结果。二、模型方法2.1数据简介假设每给一个问题都含有相应的回答

Lawe·2017-11-01 01:26

一文搞懂Word Embeddings的背后原理

原文来源：DATASCIENCE作者：RuslanaDalinina「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮「机器人圈」正式更名为「雷克世界」，后台回复「雷克世界」查看更多详情。介绍相信大家都清楚，自然语言处理（NLP）所涉及的广阔领域使得我们能够理解从在线评论到音频录制这样大量语言数据的模式。但在数据科学家真正挖掘出一个NLP问题之前，他或她必须为此奠定基础，从而帮助模型对即将遇到的不同语言单位

雷克世界·2017-10-15 00:00

[NLP论文阅读] Learning Paraphrastic Sentence Embeddings from Back-Translated Bitext

论文原文：LearningParaphrasticSentenceEmbeddingsfromBack-TranslatedBitext引言这篇文章的目的是学习句子表示，在产生模型的训练集时作者所采用的方法很有意思，作者利用训练好的机器翻译模型将原数据集中非英语的句子翻译成英语，从而和原数据集的英语句子组成意义相近的句子对，得到大量的训练数据，通过这些训练数据训练学习句子表示的模型，作者的实验表明

左脚能拉小提琴·2017-10-11 17:55

学习Tensorflow的LSTM的RNN例子

学习Tensorflow的LSTM的RNN例子16Nov2016前几天写了学习Embeddings的例子，因为琢磨了各个细节，自己也觉得受益匪浅。于是，开始写下一个LSTM的教程吧。

AISeekOnline·2017-09-27 10:01

[NLP]论文笔记-A SIMPLE BUT TOUGH-TO-BEAT BASELINE FOR SENTENCE EMBEDDINGS

ASIMPLEBUTTOUGH-TO-BEATBASELINEFORSENTENCEEMBEDDINGS这篇文章是在学习StanfordNLP&DL（cs224n）过程中课后的一篇推荐论文，看到slides中讲到sentenceembedding对于像情感分析等依赖于或者说可以当做句子分类的任务很有帮助，于是选择了这篇论文。对于sentenceembedding我之前没有什么了解，这篇可以说是我第

CristianoJason·2017-09-15 20:39

keras：3)Embedding层详解

Embedding层keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer

PJ-Javis·2017-08-26 08:04

文本与序列的深度模型

还要识别关系，此时需要大量的标签数据②：无监督学习：不用标签进行训练，训练文本是非常多的，关键是要找到训练的内容：相似的词汇出现在相似的场景中：不需要知道每一个词的意义，词的含义由它所处的历史环境决定的③：Embeddings

gentelyang·2017-08-21 21:34

Udacity深度学习（google）笔记（4）——文本和序列的深度模型（word2vec, RNN, LSTM）

embeddings:Word2Vect-SNEsampledsoftmaxCBOW和skip-gram任务5:Word2VecandCBOWRNN，反向传播梯度消失/爆炸（看看教材的推导和说明）LSTMBeam

Wayne2019·2017-08-15 22:06

Udacity——Word2Vec原理笔记一——Word embeddings(单词内嵌)

最近笔者假期赋闲在家，顺便学习Deeplearning觉得很有兴趣。所以记录一下所学所感，方便日后回顾。这里的绝大部分资料来源于UdacityDeeplearning的纳米课程，有兴趣的童鞋可以在其官网进行查询。下面开始我们的正文。当我们处理文本中的文字时，输入词汇种类成千上万，如果用独热编码，那么每个词汇输入向量都会仅有一个元素设定为1其他元素均为0，这样在矩阵相乘时会浪费计算资源，自身也会占用

handSomeJoe·2017-08-06 14:58

windons实现Yang Liu的Topical Word Embeddings

奶奶的，搞了好几天才搞出来，怪我太笨，现在记录下来以免我忘记1.文章中已经提供了完全可以实现的代码，点击打开链接，下载下来这个代码根本都不需要用pycharm打开，直接在cmd里面就能实现2.Inallthreemodels,authorhavemodifiedthesourcecodeofgensimandincludedthem,soyouneedn'ttoinstallthegensimby

公主的城·2017-06-22 17:12

TensorFlow-7-TensorBoard Embedding可视化

/get_started/summaries_and_tensorboard今天来看TensorBoard的一个内置的可视化工具EmbeddingProjector,是个交互式的可视化，可用来分析诸如embeddings

Alice熹爱学习·2017-05-02 11:03

TensorFlow-7-TensorBoard Embedding可视化

/get_started/summaries_and_tensorboard今天来看TensorBoard的一个内置的可视化工具EmbeddingProjector,是个交互式的可视化，可用来分析诸如embeddings

aliceyangxi1987·2017-05-02 11:00

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