Embeddings 第9页

图表示学习之LINE

使用LINE算法学习到的embeddings可以保留顶点的局部结构和全局结构（localandglobalnetworkstructures）。

AGUILLER·2020-08-24 16:30

flair embedding--《Contextual String Embeddings for Sequence Labeling》阅读笔记

这篇文章主要是提出了一种embedding方法。首先作者介绍了现有sota的embedding方法：classicalwordembedding，在超大语料上预训练；character-levelfeatures，在领域内的数据集上训练，以捕捉任务相关的subword特性；情境化的embedding，捕捉一些多义词和任务相关的词；作者提出了一种上下文字符embedding，以期能够融合上述三种so

芋艿ashes·2020-08-24 03:48

理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型

Word2VecTutorial-TheSkip-GramModel-Word2Vec(Part1):NLPWithDeepLearningwithTensorflow(Skip-gram)什么是Word2Vec和Embeddings

豆豆将·2020-08-23 23:18

cs224n学习笔记 04：Contextual Word Embeddings

课程目标ReflectionsonwordrepresentationsPre-ELMoandELMOULMfitandonwardTransformerarchitecturesBERTReflectionsonwordrepresentations之前的CS22N的课程介绍了词向量比如，Word2vec,GloVe,fastText。通过这些词向量能在神经网络的训练中起到一个很好的效果，如图所

Irving_III·2020-08-22 14:37

Pytorch -- 简单的rnn 记不住的 api

GRUdecoderoutputlayerapi流程图看到，需要几个layer，encoder这里就选择nn.Embedding,循环神经nn.Embeddingtorch.nn.Embedding(num_embeddings

Yif_Zhou·2020-08-22 14:27

深度学习-keras项目demo实战（tensorboard_embeddings_mnist）

本博客主要针对tensorboard_embeddings_mnist的demo进行实战和分析安装keras+tensorflowpipinstallkeras进行安装。

感性企鹅·2020-08-22 11:33

词向量（Word Embedding）和单词预测（Word Prediction）

根据单词的数量使用torch.nn.Embedding(num_embeddings:int,embeddin

爱吃蛋炒饭的小老鼠·2020-08-22 11:38

NLP论文笔记：From Word Embeddings To Document Distances

FromWordEmbeddingsToDocumentDistancesfromwordembeddingstodocumentdistancesfromwordembeddingstodocumentdistances本文主要用于记录华盛顿大学发表于2015年的一篇论文（引用量500+），该论文主要提出了一种计算文本（语句）相似度的方法论，很多神经网络模型也是由此衍生出来的～论文提出了一个WM

JL_Jessie·2020-08-19 02:44

CMU 11-785 L17 Seq2seq and attention model

symbolsasone-hotvectorsDimensionalityofthevectoristhesizeofthe「vocabulary」Projecteddowntolower-dimensional“embeddings

zealscott·2020-08-19 00:48

对于矩阵操作中axis的理解，以及axis=-1的解释

[1]简单例子就不举了，其他博客有很多，这里举一个稍微复杂一点的三维矩阵的例子：设embeddings是一个shape=[3,4,5]的矩阵

维尼弹着肖邦的夜曲·2020-08-18 18:15

《Sentiment analysis based on improved pre-trained word embeddings》论文阅读笔记

文章名:《Sentimentanalysisbasedonimprovedpre-trainedwordembeddings》作者SeyedMahdiRezaeiniaa,RouhollahRahmania,∗,AliGhodsib,HadiVeisia时间2019（一）Introduction目前词嵌入的深度学习算法模型有两种：Word2Vec和GlobalVectors(GloVe)。虽然这两

鱼子酱酱·2020-08-17 16:11

各种预训练的词向量(Pretrained Word Embeddings)

转自：SevenBlueEnglishCorpusword2vecPre-trainedvectorstrainedonpartofGoogleNewsdataset(about100billionwords).Themodelcontains300-dimensionalvectorsfor3millionwordsandphrases.Thephraseswereobtainedusingas

taolusi·2020-08-17 15:39

Keras 官方example理解之--pretrained_word_embeddings.py

下面是理解了下官方pretrained_word_embeddings.py(github)案例后自己的注释和理解，主要是利用Glove6B中与训练的词向量对20_newsgroup新闻数据进行分类。

sanra123·2020-08-17 14:33

官网实例详解4.37（pretrained_word_embeddings.py）-keras学习笔记四

预训练词嵌入（向量）脚本加载预处理的词向量（GloVeembeddings）加载到冻结的Keras嵌入层中，并基于20Newsgroup数据集使用它来训练文本分类模型。（把newsgroup消息分为20个类别）newsgroup，20newsgroups数据集是用于文本分类、文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一。数据集收集了大约20,000左右的新闻组文档，均匀分为20个不同主题的新闻组集合

wyx100·2020-08-17 11:42

CS224n学习笔记 13_Contextual Word Embeddings

CS224n学习笔记13RepresentationsforawordTipsforunknownwordswithwordvectorsTwoproblemsfortheserepresentationsforawordPetersetal.(2017):TagLM–“Pre-ELMo”ULMfitTheMotivationforTransformersTransformerOverviewSc

JimmyTotoro·2020-08-13 14:18

深度学习与Pytorch入门实战（十三）RNN

笔记摘抄1.词嵌入nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq

Douzi1024·2020-08-13 12:26

keras常见参数input_dim、input_length理解

keras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer=None

weixin_30525825·2020-08-11 23:06

Siamese CBOW: Optimizing Word Embeddings for Sentence Representations

引言SiameseCBOW，来自TomKenter等的于2016年发的论文：SiameseCBOW:OptimizingWordEmbeddingsforSentenceRepresentations作者提到，当前的很多句向量的表示方法都是简单的用词向量的加和平均，这种方法表现出一定的有效性，但是并没有针对特定任务的句向量进行优化的方法。因此本文提出一种训练句向量的方法，借鉴于CBOW模型，采用目

lpty·2020-08-10 10:30

论文阅读：EmbedRank: Unsupervised Keyphrase Extraction using Sentence Embeddings

问题：现有的关键词抽取系统普遍存在的问题包括：1）complexandslow2）over-generation(i.e.extractingredundantkeyphrases)资源：1.代码https://github.com/swisscom/ai-research-keyphrase-extraction相关工作：1.UnsupervisedKeyphraseExtractionGrap

Shirveon·2020-08-10 02:56

Pytorch 词嵌入word_embedding1初识

torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2,scale_grad_by_freq

csdn_1HAO·2020-08-07 13:35

Pytorch nn.Embedding用法（包括加载预训练模型，加载Word2vec,加载glove）

pytorchnn.Embeddingclasstorch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None

昕晴·2020-08-03 23:21

ACL2020 Contextual Embeddings When Are They Worth It 精读

Arxiv链接上下文嵌入(Bert词向量)：什么时候值得用？ACL2018预训练词向量(上下文嵌入Bert，上下文无关嵌入Glove,随机)详细分析文章1背景图1Bert优点效果显著缺点成本昂贵(Memory，Time,Money)(GPT-3，1700亿的参数量)困惑线上环境，资源受限（内存CPUGPU）bert不一定是最佳选择用word2vec,glove等词向量有时候也能取得近似效果但什么时

Kalafinaian·2020-08-03 21:00

[NLP论文阅读]A SIMPLE BUT TOUGH-TO-BEAT BASELINE FOR SENTENCE EMBEDDINGS

本文是阅读ICLR会议论文“ASIMPLEBUTTOUGH-TO-BEATBASELINEFORSENTENCEEMBEDDINGS”所作笔记。论文GitHub：https://github.com/PrincetonML/SIFAbstract本文提出了一种基于无监督学习的SentenceEmbedding方法，其效果超过了目前（截止论文发表）主流的SentenceEmbedding方法。流程如

乌守元·2020-07-30 04:31

FaceNet论文阅读

人脸任务对应的技术基于embedding提取，人脸相关任务发生改变：人脸验证–>两个embeddings间距离的阈值判断人脸识别–>K-NN分类人脸检索–>k-means等聚类技术 FaceNet

永恒_一瞬·2020-07-29 01:55

【零样本学习】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs

MotivationZSL问题的关键是从seenclass迁移知识到unseenclass中。一种方法是利用隐式的知识表示(语义向量)来迁移知识。这种方法从文本数据中学习类别的语义向量表示，然后学习语义空间到视觉空间的映射关系，模型受限于语义模型和映射模型的泛化能力。而且很难从结构化信息中学习语义向量。另一种方法是基于显式的知识库或知识图谱。这种方法显示地将知识表示成类别之间的关系(可以利用这些关

x124612·2020-07-29 00:36

Kaggle 官方教程：嵌入

原文：Embeddings译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0P.S…本课程仍处于测试阶段，因此我很乐意收到你的反馈意见。如果你有时间填写本课程的超短期调查，我将非常感激。

布客飞龙·2020-07-28 23:36

在 Keras 模型中使用预训练的词向量

本文代码已上传到Github本文地址：http://blog.keras.io/using-pre-trained-word-embeddings-in-a-keras-model.html本文作者：FrancoisChollet1

京城王多鱼·2020-07-28 15:50

pytorch学习之nn.Embedding和nn.EmbeddingBag

从基础的nn.Embedding说起：CLASStorch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None

yuanwyue·2020-07-28 11:28

PaperReading-TransR,《Learning Entity and Relation Embeddings for Knowledge Graph Completion

BJUT赵亮·2020-07-28 05:19

论文浅尝 | Complex Embeddings for Simple Link Prediction

ThéoTrouillon,JohannesWelb,SebastianRiedel,ÉricGaussier,GuillaumeBouchard.ComplexEmbeddingsforSimpleLinkPrediction.InProceedingsofthe33ndInternationalConferenceonMachineLearning,pages2071–2080(ICML2

开放知识图谱·2020-07-27 17:08

BERT Pytorch版本源码解析（二）

__init__()self.word_embeddings

curry3030·2020-07-15 21:32

dl4j加载词向量

importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.UnsupportedEncodingException;importorg.deeplearning4j.models.embeddings.inmemory.InMemoryLookupTable

无敌小猫猫·2020-07-13 01:56

通俗易懂的Word Embeddings

通俗易懂的WordEmbeddings WordEmbeddings是机器学习领域最酷的事情之一，因为它可以从海量的文本数据中挖掘出单词之间纷繁复杂的联系。例如你可以在不给定任何先验知识的情况下，利用WordEmbeddings学习到所有和颜色相关的词汇。为了方便理解，我们先给出一个简单的例子：Ipaintedthebench_______ 不难发现上述例句中缺少一个单词，显然这里需要填入一个

zhenyu wu·2020-07-12 16:03

对于矩阵操作中axis的理解，以及axis=-1的解释

[1]简单例子就不举了，其他博客有很多，这里举一个稍微复杂一点的三维矩阵的例子：设embeddings是一个shape=[3,4,5]的矩阵

洋芋炒土豆片片·2020-07-12 10:43

关于句子embedding的一些工作简介（三）---- Concatenated p-mean Word Embeddings

这篇论文产生sentenceembedding的方法非常简单，但是效果并不差。整个方法完全避免了深度模型，个人认为在工业界会有好的前景。由于简单易操作，尽管过去一些论文自称为hard/tough-to-beat的baseline，作者仍然把它称为一个muchharder-to-beatbaseline。从实际效果看，此言不虚。贡献最简单的求sentenceembedding的方法是对句子里所有的单

triplemeng·2020-07-12 01:52

Keras实现英文到中文机器翻译 seq2seq+LSTM

该模型实现的是英文到中文的翻译，下图为了更好展示模型架构借用大佬的图(这里没有用到Embeddings)：本文完整代码:Github目录一、处理文本数据1.获得翻译前后的句子2.创建关于字符-index

萌龙如我们·2020-07-11 21:26

BERT Word Embeddings 教程

本篇文章译自ChrisMcCormick的BERTWordEmbeddingsTutorial在这篇文章，我深入研究了由Google的Bert生成的wordembeddings，并向您展示了如何通过生成自己的wordembeddings来开始Bert。这篇文章有两种形式——一种是博客文章，另一种是colab的notebook。介绍历史2018年是NLP取得突破性进展的一年。迁移学习，特别是像All

Takoony·2020-07-11 13:04

Task 4: Contextual Word Embeddings

ContextualWordEmbeddings最想学习哪些内容，汇总如下：变压器（Transformers）BERT问题解答（QA）文本生成和摘要预训练的词向量：早年的Collobert，Weston等人，2011成绩预训练的词向量：当前（2014-）我们可以从随机词向量开始，然后在我们感兴趣的方面进行训练。但在很多时候，使用预训练的词向量会有所帮助，因为我们可以在更多数据上进行训练以获得更多词

小孟Tec·2020-07-11 12:19

文献阅读——Revisiting Semi-Supervised Learning with Graph Embeddings

文献阅读——RevisitingSemi-SupervisedLearningwithGraphEmbeddings1背景介绍半监督学习的目标是利用未标记的数据来提升模型的效果。大量的半监督学习算法共同优化两个训练时的目标函数。包括基于已标记数据的监督学习损失和基于已标记和未标记数据的半监督学习的损失。基于图的半监督学习的损失以一种对于监督学习的损失和图的拉普拉斯正则化项的加权求和的形式来定义。图

隔壁的NLP小哥·2020-07-11 07:47

深度学习免费课程

VincentVanhouckeSOFTMAXONEHOTENCODINGonehotencoding在分类特别多的时候有点吃力（数万种类）种类太多，太多0.用onehotencoding效率太低，应该采用embeddings

重新出发_砥砺前行·2020-07-11 05:40

蜂群之城的曲奇店 Word embeddings

图片来源www.infonews.co.nz提前处理味道是进入蜂群之城花朵的命运，为的是过滤本地蜜蜂干扰。花朵会被送到做曲奇的小店。墙上的世界名塔图表介绍着各分店的坐标，也暗示这家总店的地位。透过玻璃屏风，你可以看到工人们在做塑料筛子，这是曲奇模版。前台出货口处，嵌着正确可可块的曲奇会被选出装袋，送货员会在订单上打勾勾。这里很拥挤，一个不小心，你就会把客户名卡碰掉一地。关键词配对蜂群之城worde

狐皮克·2020-07-10 09:51

OpenCV Face Recognition山寨版

extract_embeddings.py*、SSD模型（置信度，矩形框左上角x坐

WaterdropsKun·2020-07-10 02:13

Bilingually-contrained phrase embeddings for Machine Translation

这是一篇重点放在phraseembedding上的论文。这篇论文的基本思想似曾相识，都是采用了语义的双语对其学习。Bran第一遍阅读1.1论文类型这是一篇提出模型，并且加以验证的论文。1.2论文领域这篇论文主要关注语义表示（SemanticsRepresentation），即使用一个向量来表示一个基本文本单元的语义信息。该论文研究的是短语的语义表示。该论文是在机器翻译的背景中进行的探究

王难难难·2020-07-09 07:57

TensorFlow学习笔记（6）：TensorBoard之Embeddings

TensorBoard是TensorFlow自带的一个可视化工具，Embeddings是其中的一个功能，用于在二维或三维空间对高维数据进行探索。

weixin_34347651·2020-07-08 18:25

tensorboard简介（含代码）

应用套件支持七种可视化包括SCALARS(标量)、IMAGES(图像)、AUDIO(音频)、GRAPHS(数据流图)、DISTRIBUTIONS(训练数据分布图)、HISOGRAMS(训练过程中数据的柱状图)和EMBEDDINGS

weixin_34194551·2020-07-08 17:15

DeepLearning.ai笔记:(5-2) -- 自然语言处理与词嵌入(NLP and Word Embeddings）

title:‘DeepLearning.ai笔记:(5-2)–自然语言处理与词嵌入(NLPandWordEmbeddings)’id:dl-ai-5-2tags:dl.aicategories:AIDeepLearningdate:2018-10-1817:00:17本周主要讲了NLP和词嵌入的问题。词汇表征在前面学习的内容中，我们表征词汇是直接使用英文单词来进行表征的，但是对于计算机来说，是无法

zjufangzh·2020-07-08 05:35

DeepLearning.ai作业:(5-2) -- 自然语言处理与词嵌入(NLP and Word Embeddings)

title:‘DeepLearning.ai作业:(5-2)–自然语言处理与词嵌入(NLPandWordEmbeddings)’id:dl-ai-5-2htags:dl.aihomeworkcategories:AIDeepLearningdate:2018-10-1817:00:21本周作业分为两部分：词向量运算emoji表情包Part1:词向量运算由于词嵌入的训练计算量庞大切耗费时间长，绝大部

zjufangzh·2020-07-08 05:35

无监督文本分类——《Towards Unsupervised Text Classification Leveraging Experts and Word Embeddings》

1前言今天分享2019年ACL上的一篇paper——《TowardsUnsupervisedTextClassificationLeveragingExpertsandWordEmbeddings》，是关于利用专家知识和wordembedding来进行无监督文本分类，paper链接。在工业领域，获取大量标记数据成本往往很大，需要一些无监督或者半监督的方式解决数据标记问题。近年在学术上，无监督方法关

烛之文·2020-07-07 22:00

对【Evaluation methods for unsupervised word embeddings 】的理解

零、背景介绍Evaluationmethodsforunsupervisedwordembeddings介绍无监督学习场景下的词向量评估方法。词嵌入Embedding的评估方法主要分两个方向，内在评估和外在评估。外在评估是以Embedding向量作为下游任务的特征输入，并从任务的具体表现来衡量该Embedding的好坏。如词性标注和命名实体识别，外在评估仅提供一种方式来评估Embedding的好坏

Joshua王子·2020-07-05 23:00

台湾大学深度学习课程学习笔记 lecture4 Word Embeddings

以下内容和图片均来自台湾大学深度学习课程。课程地址：https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/syllabus.html在之前lecture2-2WordRepresentation的课程中简单讲解了Word处理的传统方法。通过传统方法的局限性引入新的方法WordEmbeddings，从而直接学习得到低维结果，而不是高维学习后再进行降维。WordEm

scxyz_·2020-07-05 13:42

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