GloVe词向量第12页

中文的预训练词向量

https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-05-15-10https://github.com/DUT-NLP/Cross-domainCHD

美环花子若野·2023-03-18 11:31

Kaggle word2vec NLP 教程第三部分：词向量的更多乐趣

原文：BagofWordsMeetsBagsofPopcorn译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译第三部分：词向量的更多乐趣代码第三部分的代码在这里。

布客飞龙·2023-03-18 10:08

fasttext简单理解及应用

在训练时，通过N-gram把词向量喂入模型，输出属于各类的概率，并比对标签修正模型在预测时，输入的是词序列，输出的是属于各类概率，取最大概率实际上还是一个单层的神经网络系统，一般来说损失函数用得softmax

机器不能学习·2023-03-18 07:49

存档利用wiki训练中文词向量教程

https://blog.csdn.net/weixin_40400177/article/details/79366065

62ba53cbc93c·2023-03-18 01:59

文本相似算法

词向量转换，建立词典。如果只是两两文本比对，那直接用余弦相似算法计算两个向量的余弦夹角即可。如果需要在海量文本中做相似查

拾荒巴菲特·2023-03-17 00:39

task8

假设输入的文本序列由n个词组成，每个词用d维的词向量表示。那么输入样本的宽为n，输入通道数为d。TextCNN的计算主要分为以下几步。定义多个一维卷积核，并使用这些卷积核对输入分别做卷积计算。

欧飞红·2023-03-16 20:55

深度语言模型-ELMo

当给出一句话时，模型会根据上下文来判断每个词对应的词向量，最后输出。这样做之后明显的好处之一就是对于多义词，可以结合前后语境对多义词进行理解。解决了word2vec的静态

南朝容止·2023-03-16 11:14

从零开始NLP

分布式表示也叫做词嵌入（wordembedding），经典模型是word2vec，还包括后来的Glove、ELMO、GPT和最近很火的BERT。词离散表示和分布式表示。

LegendNeverDied-24·2023-03-16 07:04

【自然语言处理】BERT 讲解

自然语言处理】Seq2Seq讲解【自然语言处理】Attention讲解【自然语言处理】ELMo讲解【自然语言处理】Transformer讲解BERT1.简介ELMo模型可以根据上下文更新词的特征表示，实现了词向量由静态向动态的转变

不牌不改·2023-03-16 07:04

embedding层思路

首先进行词典的构造，将出现少的词筛选后构造成词典，词典中每个词都有对应的ID值，有了词典就可以构造one-hot向量表示，one-hot与[词典长度，词向量维度]矩阵相乘可以获得词向量，词向量再输入到网络中

华小锐·2023-03-15 21:59

02-seq2seq原理与实践

目录原理部分机器翻译发展历史Seq2Seq网络基本架构Seq2Seq网络应用Seq2Seq存在的问题Attention机制实践部分任务1：数据预处理编码层与词向量完成解码模块模型迭代任务2：数据预处理使用构建好的词向量完成解码操作任务总结在进行学习

HsuanvaneCHINA·2023-03-15 18:20

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

论文总体结构一、摘要使用卷积神经网络处理句子级别文本分类，并在多个数据集上有好的效果二、Introduction(背景介绍)使用预训练词向量和卷积神经网络，提出一种有效分类模型本文的主要契机:1、深度学习的发展

BUPT-WT·2023-03-15 07:07

论文笔记：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

Abstract作者在句子级的分类任务上做了一系列基于预训练词向量的CNN实验。

vivian_ll·2023-03-15 07:07

（一）利用Wikipedia中文语料训练词向量word2vec——获取Wikipedia简体中文语料库

利用Wikipedia中文语料训练词向量一共分为两个篇章，这篇文章属于第一部分，包括下载Wikipedia语料库，并将其从繁体转换为简体。

风度翩翩猪肉王子·2023-03-15 05:15

elasticsearch 性能调优（二）

且Lucene索引之中还存储了很多其他的信息，如词向量等等，每个Lucene都是由多个段构成的，每个段只会被创建一次但会被查询多次，段一旦创建就不会再被修改。多个

饲养员壹号·2023-03-14 16:30

NLP 学习 - 4句法分析语义理解与常见应用

SyntacticAnalysis)对于一个句子的词语句法做分词，比如主谓宾，可以构建成一颗语法树二、语义理解1.主要两个问题如何理解一个单词的意思如何理解一个文本的意思2.主要技术SkipGram,CBOW,Glove

遇见Miu·2023-03-13 12:16

TextCNN详解

基于卷积神经网络的句子分类）三大顶会ACLEMNLPNAACL一、论文总览：Abstract：使用卷积神经网络处理句子级别的文本分类，并在多个数据集上取得很好效果Introduction:通过使用预训练的词向量和卷积神经网络

Wo0_0aa7·2023-03-13 09:54

Wrod2vec算法_3分钟热情学NLP第4篇

文本向量化.png1、文本向量化现阶段，文本向量化，大部分是通过词向量化来实现的；也有一部分算法，将整篇文章或整条句子作为最小处理单位来实现文本向量化，如doc2vec；1.1、独热编码one-hotone-hot

十三先·2023-03-12 17:49

多语言机器人深度学习模型构建

为了将中英文对话机器人已有的神经语言程序（NLP）能力拓展到更多语言，满足混合语言人机交互场景需求，分析了新语言特性预处理机制，提出了一种多语言机器人深度学习模型.通过多任务联合训练翻译模型构建、引入判别器对抗训练、词向量语料共享

罗伯特之技术屋·2023-03-12 07:47

深度学习与自然语言处理技术

词向量的方法，可以将映射转换到一个独立的向量空间。

轻雨科技·2023-03-11 15:19

nn.Conv1d理解

/details/82969867https://zhuanlan.zhihu.com/p/29201491一张图conv1d.jpeg解释：所谓一维卷积，就是卷积时只看纵列（即句子方向，图中d=5为词向量维度

Rambo_1401·2023-03-11 07:23

词向量：word2vec

词向量技术将自然语言中的词转化为稠密向量，使得相近的词有相似的向量表示，方便后续在向量的基础上做运算，进一步挖掘文本之间的潜在关系。

jerrychenly·2023-03-10 17:08

《Progressive Cross-Modal Semantic Network for Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval》论文学习

并且同时，对齐和映射特征到他们的语义特征（类别级的词向量），将knowledge从seen到unseen进行迁移。然而对齐与投

waiall·2023-03-10 16:24

理解Transformer

问题很明显，如果用同样的word2vec，表示词向量，那么下图中的it就是同样的词向量，但是我们代入句子中，明显可

骚火棍·2023-03-09 16:28

NLP发展历程从Word2Vec,GloVe,ELMo,Flair,GPT,BERT

1、2013年，Word2vec模型，Google公司无监督模型，与语境无关2、2014年，GloVe模型，StanfordGLoVe：GlobalVectorsforWordRepresentation

13线·2023-03-01 08:54

Transformer结构解读(Multi-Head Attention、Add&Norm、Feed Forward)

NLP领域，个人理解，这个inputs就是我们的句子分词之后的词语，比如：我的句子是“我喜欢中国”，那么inputs为“我“，”喜欢“，”中国”，然后InputEmbedding就是对这些词语的向量化（词向量

霄耀在努力·2023-02-28 19:18

朴素贝叶斯的应用----文档分类、垃圾邮件过滤

把文本看成单词向量或者词条向量，也就是说将句子转换为向量。考虑出现在所有文档中的所有单词，需要构件词汇表，然后必须要

Yolanda Yan 9·2023-02-28 19:13

自然语言处理(NLP)之求近义词和类比词＜MXNet中GloVe和FastText的模型使用＞

这节主要就是熟悉MXNet框架中的两种模型：GloVe和FastText的模型(词嵌入名称)，每个模型下面有很多不同的词向量，这些基本都来自wiki维基百科和twitter推特这些子集预训练得到的。

寅恪光潜·2023-02-27 19:01

MXNet中使用双向循环神经网络BiRNN对文本进行情感分类＜改进版＞

所以这节我们通过专门的“分词”和“扩大词向量维度”这两个途径来改进，提高预测的准确率。spaCy分词我们用spaCy分词工具来进行分词看是否能提高准确性。推荐带上镜像站点来下载并安装。pipinsta

寅恪光潜·2023-02-27 19:29

【自然语言处理】主题建模：Top2Vec（理论篇）

它自动检测文本中出现的主题，并生成联合嵌入的主题、文档和词向量。算法基于的假设：许多语义相似的文档都可以由一个潜在的主题表示。首先，创建文档和词向量的联合嵌入。

皮皮要HAPPY·2023-02-27 18:11

[Datawhale][CS224W]图机器学习(五)

这里写目录标题一、Deepwalk1.1预备知识1.2Deepwalk介绍1.3Embedding1.4word2Vec词向量，词嵌入1.5randomWalk随机游走1.6DeepWalk核心代码RandomWalkWord2vecDeepWalk

wumo_rfr·2023-02-24 07:28

新手探索NLP（三）

distributedrepresentation简介建模类型语言模型WordEmbedding神经网络语言模型NNLMword2vecGloveEmbeddingfromLanguageModels（ELMO）动态词向量

野营者007·2023-02-24 07:21

动手学深度学习（十一、自然语言处理基础知识）

动手学深度学习（十一、自然语言处理基础知识）附两个词向量基础的博客链接：word2vec原理--CBOW与Skip-Gram模型基础Word2Vec-知其然知其所以然词向量：word2vector、Glove

jiangchao98·2023-02-24 07:18

BERT - PyTorch

BERT的数据集1.下载并读取数据集2.生成下一句预测任务的数据3.生成遮蔽语言模型任务的数据4.将文本转换为预训练数据集三、预训练BERT1.预训练2.用BERT表示文本一、BERT在word2vec和GloVe

葫芦娃啊啊啊啊·2023-02-23 21:26

ChatGPT的炼成方式和在哈啰营销落地能力

GPT-1诞生于2018年6月，比BERT略早几个月，层数为12层，词向量长度为768，训练参数量为1.17亿个，数据量为5GB；时隔半年之后，GPT-2

·2023-02-23 17:31

NLP讲座4:上下文表示法和预训练

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

泥人冷风·2023-02-18 20:56

【每周一文】Convolutional Neural Network for text/sentence classification（2016）

另外如果借助于预训练的词向量、字向量或者字符向量效果更佳。本文介绍CNN在

下一步·2023-02-17 07:51

远洋之帆·2023-02-17 07:17

想聊天？自己搭建个聊天机器人吧！

本系列由百度多位资深工程师精心打造，提供了从词向量、预训练语言模型，到信息抽取、情感分析、文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在

飞桨PaddlePaddle·2023-02-16 23:03

2021-06-17 ch21 词向量review

词向量：和独热编码不同的是，可以表示一个词的含义，但无法表示一词多义训练词向量的方法：基于非语言模型的方法：CBOWSkip-gram基于语言模型的方法：seq2seq语言模型多了时序信息，因为训练语言模型时

柠樂helen·2023-02-07 13:57

TensorFlow实战：LSTM的结构与cell中的参数

在NLP问题中，我们用词向量表示一个单词（一个数基本不能表示一个词，大家应该都知道的吧，可以去了解下词向量），我们设定词向量的长度为wordvec_size。

星之所望·2023-02-07 07:01

NLP（1）——词向量

前言：深度学习网络rnn能解决有序的问题，我们就生活在这样一个有序的世界。比如时间，音乐，说话的句子，甚至一场比赛，比如最近正在举办的俄罗斯世界杯。onehot编码我们在做分类任务的时候经常用到onehot编码，如果把自然语言中每个词当做一个类别，维度就会非常大，但能解决了最基本的问题——能分开词了。如下图：一共能产生14901维。问题：占用太大空间，词和词之间的相识度无法体现。也就是所说的稀疏化

飘涯·2023-02-06 05:35

[NLP] 秒懂词向量Word2vec的本质

转自我的公众号:『数据挖掘机养成记』引子大家好我叫数据挖掘机皇家布鲁斯特大学肄业我喝最烈的果粒橙，钻最深的牛角尖——执着如我今天我要揭开Word2vec的神秘面纱直窥其本质相信我，这绝对是你看到的最浅白易懂的Word2vec中文总结（蛤？你问我为啥有这个底气？且看下面，我的踩坑血泪史。。。）Word2vec参考资料总结(以下都是我踩过的坑，建议先跳过本节，读完全文回头再来看)先大概说下我深挖wor

weixin_52916940·2023-02-05 23:36

秒懂词向量Word2vec的本质

[NLP]秒懂词向量Word2vec的本质你会在本文看到：提纲挈领地讲解word2vec的理论精髓学会用gensim训练词向量，并寻找相似词你不会在本文看到神经网络训练过程的推导hierarchicalsoftmax

元宇宙iwemeta·2023-02-05 23:06

ElMo模型_3分钟热情学NLP第10篇

3分钟热情学NLP第10篇，ELMo模型1、word2vec和glove面临的严重问题word2vec和glove面临的1个严重的问题是多义词问题。

十三先·2023-02-05 17:47

深度学习语言模型(3)-word2vec负采样(Negative Sampling) 模型(keras版本)

目录:深度学习语言模型(1)-word2vec的发展历程深度学习语言模型(2)-词向量，神经概率网络模型(keras版本)深度学习语言模型(3)-word2vec负采样(NegativeSampling

姚贤贤·2023-02-05 11:02

笔记&实践 | 基于CBOW实现Word2Vec

词向量训练词向量训练Word2Vec简介CBOW的算法实现CBOW的实际实现CBOW实践数据处理建立词条二次采样负采样网络定义（模型配置）网络训练网络评估词向量训练在自然语言处理任务中，词向量是表示自然语言里单词的一种方法

大数据界Olu·2023-02-05 11:32

RNN网络架构解读|词向量模型|模型整体框架|训练数据构建|CBOW和Skip-gram模型|负采样方案

文章目录RNN网络架构解读词向量模型模型整体框架训练数据构建CBOW和Skip-gram模型负采样方案RNN网络架构解读递归神经网络实际上就是普通的神经网络的部分进行修改更新：实际上常用于时间序列的更新

Micoreal·2023-02-05 11:31

欢简述常见的语言表示模型（词嵌入、句表示、篇章表示）

简述常见的语言表示模型（词嵌入、句表示、篇章表示）在cips2016出来之前，笔者也总结过种类繁多，类似词向量的内容，自然语言处理︱简述四大类文本分析中的“词向量”（文本词特征提取）事实证明，笔者当时所写的基本跟

老三是只猫·2023-02-05 08:17

词嵌入、句向量等方法汇总

在cips2016出来之前，笔者也总结多类似词向量的内容，自然语言处理︱简述四大类文本分析中的“词向量”（文本词特征提取）事实证明，笔者当时所写的基本跟CIPS2016一章中总结的类似，当然由于入门较晚没有

AI东海·2023-02-05 08:43

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