GloVe词向量第10页

2023/6/4周报

基于训练文档的统计量构造一个图，并将文档向量用单词向量的加权和表示。然后在测试过程中进行单向GCN传播。实验证明，文章模型优于最先进的方法。在深度

白小李·2023-06-06 21:54

embedding之word2vec

Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维

不可能打工·2023-04-21 20:34

第四章（1）：词向量定义与意义

第四章（1）：词向量定义与意义目录第四章（1）：词向量定义与意义前言1.词的表示1.1离散表示1.1.1One-Hot独热编码1.1.2ngram特征表示1.2分布式表示2.意义前言在自然语言处理的领域中

安静到无声·2023-04-21 11:50

【NLP论文笔记】Glove: Global Vectors for Word Representation（Glove词向量理解）

该论文提出的Glove词向量也是自Word2vec推出后另一个比较有影响力的词向量生成方法。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。

蘑菇轰炸机·2023-04-21 01:52

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享丨人工智能自然语言处理 BERT、GPT、ELMO对比学习简记

的并行化能力以及长语句捕捉语义依赖和结构依赖.BERT实现了双向Transformer并为后续的微调任务留出足够的空间.缺点BERT模型太大,太慢.BERT模型中的中文模型是以字为基本token单位的,无法利用词向量

鹏晓星·2023-04-20 20:03

word2vec 中的SkipGram 和CBOW的区别

当训练完成之后，每个词都会作为中心词，把周围词的词向量进行了调整

吹洞箫饮酒杏花下·2023-04-20 02:08

实体命名识别详解（七）

vocab,config.filename_words)write_vocab(vocab_tags,config.filename_tags)这两句主要是存储之前建立好的vocab（经过去重的并且存在于glove

yousa_·2023-04-20 01:53

词的表示方法——词向量

词的表示方法：一、one-hot（最简单）独热编码是一种将单词转化为稀疏向量的方法，其中每个单词都表示为一个只有一个元素为1其余元素均为0的向量，其维度由词库的大小决定。。例如，对于包含4个单词的词汇表[tapple,banana,orange,peach]单词“banana”的独热编码为[0,1,0,0]。缺点：（1）纬度灾难，有多少个词语我们的维度就多大，对于庞大的语料库来说，存储量和计算量都

我是小蔡呀～～～·2023-04-20 00:38

RNNLM

Embedding层：将单词ID转化为单词的分布式表示（单词向量）。RNN层：向下一层(上方)输出隐藏状态，同时也向下一时刻的RNN层(右边)输出隐藏状态。

算法技术博客·2023-04-19 18:32

基于词嵌入的逻辑回归文本分类

简述逻辑回归(LogisticRegression)原理，并用torch实现逻辑回归文本分类，原始数据一共有100条句子，每个样本是一条句子，每个句子有50个单词，每个单词用长为50的词向量表示。

高山莫衣·2023-04-19 11:31

GloVe词向量自定义函数实现词向量降维

TEXT.build_vocab(train_data,max_size=10000,vectors='glove.6B.100d')LABEL.build_vocab(train_data)pretrained_embedding

高山莫衣·2023-04-19 11:31

word2vec原理

1.背景 2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具—word2vec，引起了工业界和学术界的关注。

独影月下酌酒·2023-04-18 15:45

NLP 学习4

基于深度学习的文本分类1-fastTextFastTextFastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法，它非常简单通过Embedding层将单词映射到稠密空间，然后将句子中所有的单词在Embedding

Cxgoal·2023-04-18 01:19

Pytorch学习记录-torchtext学习Field

主要包括三个方面使用torchtext进行文本预处理使用Keras和PyTorch构建数据集进行文本预处理使用gensim加载预训练的词向量，并使用PyTorch实现语言模型和torchvision类似

我的昵称违规了·2023-04-18 00:13

如何训练并使用GloVe词向量模型

在词向量的选择方面，好像大部分研究人员用比较流行的Word2vec比较多，而忽略了GloVe这一个强力的词向量，网上相关资料也比较少。

菜菜鑫·2023-04-17 23:20

基于PaddlePaddle的词向量实战 | 深度学习基础任务教程系列

词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。在这些互联网服务里，我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。

weixin_44353800·2023-04-17 19:42

Prompt之文本生成详解教程

prompt在生成方面的应用从两个方面进行介绍：评估手段具体任务评估手段生成任务的评估手段主要分为四种类型：1).基于N-gram匹配2).基于编辑距离3).基于词向量4).基于可学习方式。

奇奇.,·2023-04-17 17:48

利用TF-IDF进行句子相似度计算

1前言在NLP机器学习任务中，一个首要的步骤就是将词向量化，也称为词编码。对于词编码，目前主要存在两类方法，一是词袋方法，二是分布式表示；前者又称为one-hot编码，是传统的经典方法。

烛之文·2023-04-17 08:59

NLP入门（1）— 从NNLM到Word2Vec

这一篇博客将要介绍早期NLP发展阶段使用到的模型，随后引出至今为止依然在使用的词向量。数学基础贝叶斯公式贝叶斯公式是英国数学家贝叶斯（ThomasBayes）提出来的，用来描述两个条件概率之间的关系。

机计复计机·2023-04-17 07:01

PaddlePaddle NLP学习笔记1 词向量

文章目录1.语言模型LanguageModel1.1语言模型是什么1.2语言模型计算什么1.3n-gramLanguageModel2.神经网络语言模型NNLM2.1N-gram模型的问题3.词向量3.1

xi柚xiao白·2023-04-17 01:28

NLP入门之——Word2Vec词向量Skip-Gram模型代码实现（Pytorch版）

简单来说，Word2Vec其实就是通过学习文本语料来用词向量的方式表示词的语义信息，即通过一个高维向量空间使得语义上相似的单

lym-ucas·2023-04-16 10:46

Transformer模型详解及代码实现

PositionalEncoding）相加得到，通常定义为TransformerEmbedding层，其代码实现如下所示:1.1，单词Embedding单词的Embedding有很多种方式可以获取，例如可以采用Word2Vec、Glove

嵌入式视觉·2023-04-15 13:42

自然语言处理N天-AllenNLP学习（完整实例，预测论文发表场合-中篇）

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·2023-04-15 06:29

文本相似度计算（切词、生成词向量，使用余弦相似度计算）

项目需求有多个文本，分别是正负样本，使用余弦相似度计算负样本与正样本的样本相似度，若准确率高，后期可判断新加样本与正样本的相似度。输入如下所示：contentlabel今天下午，在龙口市诸由观镇涧村张常鸿家的大院里。1呼啦呼啦，巴拉巴拉小魔仙1张常鸿的爸爸张振俭告诉记者，从4月份以后就再没有见到张常鸿了。0张常鸿2000年2月14日出生于山东烟台龙口市。0大家好0在上午举行的资格赛中，选手将以跪射

奋斗的妹子·2023-04-15 04:24

序-Deep Learning 在NLP领域的发展

三个阶段WordEmbeddingWord2Vec(2013)Glove(2014)RNN改进和拓展LSTM(1997)/GRU(2014)GRU：它把遗忘门和输入门合并成一个更新门Seq2Seq(2014

HsuanvaneCHINA·2023-04-14 18:16

【人工智能概论】011文本数据处理——切词器Tokenizer

因此希望把每个字（词）切分开，转换成数字索引编号，以便于后续做词向量编码处理。这就需要切词器

小白的努力探索·2023-04-14 03:46

Word2vec

预备知识：LR、贝叶斯公式、赫夫曼编码、统计语言模型、n-gram模型、神经概率语言模型、词向量、词袋模型、softmax、负采样，可以参考word2vec中的原理Word2vec将词映射到K维向量空间

rssivy·2023-04-14 00:39

深度学习NLP领域文本生成总结

文章目录前言一、神经网络与深度学习二、神经网络的过拟合与正则化三、深度学习的优化算法四、卷积神经网络五、循环神经网络从第五章开始重点就将在NLP领域了六、长短期记忆网络七、自然语言处理与词向量八、word2vec

欢桑·2023-04-13 02:16

Iron fist, iron glove: Chinese defence

viewonespresso.economist.comIronfist,ironglove:Chinesedefenceironn.铁;adj.坚强的【这里应该是指中国的国防力量内外都非常厉害】DengXiaopingadvisedhiscountrymento“hideyourstrengthandbideyourtime”.countrymen同胞,骨肉同胞hideyourstrengtha

邮差在行动·2023-04-12 23:12

2019-02 文本的预处理

文本的预处理操作大致分为：去除停用词、映射成索引、补全或截断、随机打乱、加载预训练词向量1.StopWords##对于英文来说，用nltk有整理一些fromnltk.corpusimportstopwordsstop

Hugo_Ng_7777·2023-04-12 00:16

Glove词向量

转载自http://www.fanyeong.com/2018/02/19/glove-in-detail/Glove词向量出自于论文《Glove:GlobalVectorsforWordRepresentation

Luuuuuua·2023-04-11 07:44

pytorch 使用pre-trained预训练词向量(Glove、Wordvec)

假设使用Glove.6B.300d(400k的vocab_size)，后续有时间会把下面这个写成一个可传参function，加到tool_box.py里面importpickleimportbcolzimportnumpyasnproot_dir

Reza.·2023-04-10 21:26

pytorch从glove词向量源文件中生成embedding并载入

首先是下载glove文件格式为txt，每一行开头是单词，后面是100个float类型数，空格隔开，因此我们载入这个文件，并取出每一行defget_numpy_word_embed(word2ix):row

机器玄学实践者·2023-04-10 21:55

【Pytorch基础教程37】Glove词向量训练及TSNE可视化

首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量。

山顶夕景·2023-04-10 21:17

【nlp学习】中文命名实体识别（待补充）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、中文分词二、命名实体识别1.数据处理2.训练3.使用预训练的词向量4.测试训练好的模型5.准确度判断Result前言参考资料

璐宝是我·2023-04-10 17:37

文本分类part1

3.构建文本分类项目中文文本分类技术和流程：3.1预处理：去噪3.2中文分词：分词，去除停用词3.3构建词向量空间：统计文本词频，生成文本词向量空间

璐瑶97·2023-04-10 07:11

keras 生成句子向量词向量_GitHub - bulong/nlp_xiaojiang: XLNET句向量-相似度（text xlnet embedding），自然语言处理（nlp），闲聊机器人.

nlp_xiaojiangAugmentText-回译(效果比较好)-EDA(同义词替换、插入、交换和删除)(效果还行)-HMM-marko(质量较差)-syntax(依存句法、句法、语法书)(简单句还可)-seq2seq(深度学习同义句生成，效果不理想，seq2seq代码大都是[https://github.com/qhduan/just_another_seq2seq]的，效果不理想)Chat

weixin_39604280·2023-04-10 06:12

windows下使用word2vec训练维基百科中文语料全攻略！（一）

训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量

LeadAI学院·2023-04-10 06:10

4.无监督算法 SimCLR

有点像词向量预训练模型，这个框架可以作为很多视觉相关的任务的预训练模型，可以在少量标注样本的情况下，拿到比较好的结果。

xz1308579340·2023-04-10 01:52

tensorflow中embedding_lookup()用法

withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(embedding))第一个参数w是所有词汇的词向量

62ba53cbc93c·2023-04-09 20:20

图解自监督学习，人工智能蛋糕中最大的一块

虽然这个类比是有争论的，但我们也已经看到了自监督学习的影响，在自然语言处理领域最新发展(Word2Vec，Glove,ELMO,BERT)中，已经接受了自监督

风度78·2023-04-09 01:02

Transformer笔记01

这是原论文结构图，左边是encoders,右边是decoders,原论文n=6下面先看左边的encoder输入12字，然后按字切分，每个字切为长度512字节的词向量。

chy响当当·2023-04-08 05:35

BERT使用手册

transformers是huggingface提供的预训练模型库，可以轻松调用API来得到你的词向量。

晓柒NLP与药物设计·2023-04-07 10:26

BERT发展史（二）语言模型

那么一个理想的词向量应该是什么样呢？想象一下，我们身处于一个充满词语的空间，这个空间中，相似的词语们组成一个“家族”抱团取暖，它们的距离比较近；不相

LITD·2023-04-06 16:57

AI快车道PaddleNLP系列直播课7|细粒度情感分析实战NLP|文本情感分类

目前有传统方法和深度学习方法，我主要针对深度学习方法进行学习，深度学习方法需要大量数据，在缺乏数据的情况下，预训练的词向量可以作为模型输入，文中提到了中英两个预训练词向量的下载地址，可以一试。

云淡风轻__·2023-04-05 12:43

深度|为什么 Deep Learning 最先在语音识别和图像处理领域取得突破？

一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量（WordEmbedding）方法对传统语言模型的提升[1]；而且我相信，deeplearning还会进一步推动更多AI领域的发展。

weixin_34375233·2023-04-05 09:57

bert以首字表示词向量(2)

第二篇文章，通过一种新的方式来实现以首字表示词向量1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192

ox180x·2023-04-05 06:26

【ChatGPT4】 NLP（自然语言处理）第五课三种向量词思考

-------------------------------------------------------------------------------我：FastText则是一种基于子词嵌入的词向量模型

醉醉大笨牛·2023-04-04 19:19

2018年10月31日

今天一直都在改GloVe的代码，总觉得没怎么摸鱼也花了很多时间，结果回头一看却好像没太多进度……是不是自己很久不碰代码导致能力下降了。

真昼之月·2023-04-04 16:36

Conv1d

通常，输入大小为word_embedding_dim*max_length，其中，word_embedding_dim为词向量的维度，max_length为句子的最大长度。

Zzz_25·2023-04-03 21:22

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