GloVe词向量第10页

概率图模型1-朴素贝叶斯之垃圾短信分类

概率图模型1-朴素贝叶斯之垃圾短信分类1.数据加载2.词向量3.TF-IDF转换4.数据集分割5.建模6.预测垃圾短信分类项目：(1)数据加载(2)词向量(3)统计词频即TF-IDF、通过词频判断类别即是否是垃圾短信

阿值学长·2023-06-09 18:16

NLP学习笔记五-simple RNN

simpleRNN的单元结构图如下：其中A就是我们需要学习的参数矩阵，ht−1h_{t-1}ht−1是我们上个单元得到的向量，xtx_{t}xt是当前单元输入的词向量，当前词向量xtx_{t}xt和h_

Mr Gao·2023-06-09 06:37

降维常用方法SVD、PCA、CCA、NMF

最近在学习一些自然语言处理方面的知识，在学习的过程中发现，词向量构成的矩阵多为稀疏矩阵，信息比较分散，必须通过降维的方法将信息集中起来，从而方便后续的分析。

dearbobby·2023-06-09 00:08

昇思训练平台的问题

drizzlezyk/book-review/train.csvtest_pathdrizzlezyk/book-review/test.csvglove_pathdrizzlezyk/book-review/glove

qq_39306047·2023-06-08 22:58

人工智能课程笔记：自然语言处理与循环神经网络

文章目录1.语言处理技术1.1.自然语言处理概述1.2.自然语言处理的研究内容1.3.自然语言处理的应用2.词向量学习2.1.与词向量有关的基本概念2.2.CNN文本分类模型3.循环神经网络3.1.基础的循环神经网络

北岛寒沫·2023-06-08 10:17

word2vec模型(1) - 背景

word2vec主要解决的问题是，把词典中的词表示成一个词向量（或词嵌入，wordembedding，把词嵌入到一个向量空间中），这个向量是低维的、稠密的。

EternalX·2023-06-07 23:35

word2vec中文相似词计算和聚类的使用说明及c语言源码

Eastmount·2023-06-07 21:12

58506fd3fbed·2023-06-07 12:44

夹角余弦or相关系数？（nlp/word2vec之重大发现）

现在，想用word2vec词向量来计算两个句子相似度，想法是：句子分词，分词后的词向量相加作为句子的语义向量，然后将两个句子的

zoulala·2023-06-07 03:20

python实现中文文本分类(一）jieba分词

3.构建词向量空间：统计文本词频，生成文本的词向量空间。4.权重策略——TF-IDF方法：使用TF-IDF发现特征词，并抽取为反映文档主题的特征。5.分类器：使用算法训练分类器。

野生胡萝卜·2023-06-07 00:59

nlp-语言表示模型

语言表示模型四种语言表示模型BOWOne-HotCountTFIDFN-gram方法共现矩阵主题模型LDALSA静态词向量NNLMword2vecfasttextGlove动态词向量elmoRNN序列依赖问题文本表示方法优缺点参考文献四种语言表示模型语言表示模型有很多种方式

90后程序猿_llj·2023-06-07 00:58

NLP 中语言表示 (向量化) 的基本原理和历史演变综述

2.1.2词袋模型2.1.3TF-IDF模型2.1.4N-gram模型2.1.5基于聚类的表示2.2连续表示2.2.1分布式表示2.2.2WordEmbedding2.2.2.1Word2Vec2.2.2.2GloVe2.2.2.3FastText2.2.3

Alexxinlu·2023-06-07 00:40

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

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