GloVe词向量第12页

Wrod2vec计算句子相似度_3分钟热情学NLP第6篇

通过词向量计算句子之间的相似度，大致有下面几种方法：1.1、求平均值比如一句话

十三先·2023-03-22 17:02

笔记：Deep Learning for NLP: Advancements & Trends

Note:DL最近在NER、POS、情感分析和机器翻译都取得了很好的结果wordembedding是DL和NLP最众所周知的技术，虽然Wordvec和GloVe并不深，但他们结果常被用来作为DL的输入。

filterc·2023-03-21 13:06

静态词向量预训练模型与动态词向量预训练模型

一、静态词向量预训练模型将一个词在整个语料库中的共现上下文信息聚合至该词的向量表示中，也就是说，对于任意一个词，其向量表示是恒定的，不随其上下文

七月花nancy·2023-03-21 05:04

java训练词向量_第一节——词向量与ELmo(转）

本节课程主要讲解的是词向量和Elmo。核心是Elmo，词向量是基础知识点。

许多的小兵器·2023-03-21 05:33

词向量与词向量拼接_<1>词向量与ELMo模型词向量漫谈

目录：基础部分回顾(词向量、语言模型)NLP的核心：学习不同语境下的语义表示基于LSTM的词向量学习深度学习中的层次表示以及DeepBI-LSTMELMo模型总结1.基础部分回顾(词向量、语言模型)1.1

weixin_39804523·2023-03-21 05:33

NLP词向量模型总结：从Elmo到GPT,再到Bert

词向量历史概述提到NLP，总离开不了词向量，也就是我们经常说的embedding，因为我们需要把文字符号转化为模型输入可接受的数字向量，进而输入模型，完成训练任务。这就不得不说这个转化的历史了。

谈笑风生...·2023-03-21 04:31

NLP:词向量与ELMo模型笔记

目录：基础部分回顾（词向量、语言模型）NLP的核心：学习不同语境下的语义表示基于LSTM的词向量学习深度学习中的层次表示以及DeepBI-LSTMELMo模型总结1.基础部分回顾（词向量、语言模型）1.1

风度78·2023-03-21 04:59

From Word Embedding to Sentence Embedding:从词向量到句向量

13年Word2vev横空出世，开启了基于wordembeddingpre-trained的NLP技术浪潮，6年过去了，embedding技术已经成为了nn4nlp的标配，从不同层面得到了提升和改进。今天，我们一起回顾embedding的理论基础，发现它的技术演进，考察主流embedding的技术细节，最后再学习一些实操案例。从实战角度而言，现在一般把fastText作为wordembedding

量化橙同学·2023-03-21 04:28

[NLP]高级词向量表达之ELMo详解

一、引言词向量是自然语言处理任务中非常重要的一个部分，词向量的表征能力很大程度上影响了自然语言处理模型的效果。如论文中所述，词向量需要解决两个问题：（1）词使用的复杂特性，如句法和语法。

一种tang两种味·2023-03-21 04:27

ELMO模型：从词向量到语境表示

（封面图由文心一格生成）ELMO模型：从词向量到语境表示在自然语言处理领域，词向量是常用的语义表示方式之一。然而，传统的词向量表示无法考虑上下文信息，而且同一个词在不同上下文环境下可能具有不同的含义。

Chaos_Wang_·2023-03-21 04:26

NLP 学习6

模型图.png编码器.png编码器对输入的词向量做自注意力，使词能相互感知，然后分别传入全连接层。Self-Attention中使用多头机制，使得不同的attenti

Cxgoal·2023-03-20 06:58

2.2 语言模型和词向量 tensorflow词向量

----------------------------大纲--------------------------1随着模型不断更新2直接使用预先训练好的词向量如word2vec，glove-------

lbda1·2023-03-19 13:20

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

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