GloVe词向量第3页

词向量模型及Word2Vector（二）

今天来讲解一个非常经典的词向量模型word2vec并介绍一个非常强大的库gensim。先贴一段代码。

yousa_·2024-01-07 18:17

RNN文本分类任务实战

实现：使用预先训练的词嵌入（Word2Vec、GloVe）或在模型中包含嵌入层。文本标记化和填充：代币化：

不做梵高417·2024-01-06 20:53

词向量技术 | SkipGram词向量模型的训练以及词的余弦相似度计算

词向量是表示自然语言里单词的一种方法，词向量技术在自然语言处理中也有着举足轻重的作用，通过这种方法，实现把自然语言计算转换为向量计算。

源于花海·2024-01-06 07:27

NLP[3] - [Word Embedding系列] : one-hot编码

）One-hot编码（2）WordEmbedding（3）LSA（LatentSemanticAnalysis）（4）Word2vec的CBOW模型（5）Word2vec的Skip-gram模型（6）GloVe

ZhuNian的学习乐园·2024-01-05 22:53

词向量系列之One-Hot编码详解

目录0.前言1.独热编码1.1独热编码例子1.2独热编码的优点1.3独热编码的缺点1.4独热编码适用的情况2.独热编码的实现2.1python简单实现one-hot编码2.2sklearn2.3Keras2.4tensorflow3NLP中的独热表示0.前言在回归，分类，聚类等机器学习算法中，各个特征之间的距离(相似度)计算是非常重要的，然而常用的距离计算都是在欧式空间内计算，例如计算余弦相似

Elenstone·2024-01-05 22:22

Specializing Word Embeddings (for Parsing) by Information Bottleneck

研究表明预训练的词向量包含了丰富的语法和语义信息，并且

ltochange·2024-01-04 11:43

词嵌入位置编码的实现（基于pytorch）

背景介绍在transformers架构当中，对于词向量的输入需要加上原本词对应的位置信息，作为输入到模型中训练的input，那具体的位置编码如何实现呢？

草莓橙子碗·2024-01-04 10:18

Word2Vector介绍

Word2Vector2013word2vec也叫wordembeddings，中文名“词向量”，google开源的一款用于词向量计算的工具，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量。

zhaosuyuan·2024-01-04 07:00

词表征学习算法 — Word2Vec

Word2Vec是google在2013年提出的词向量模型，通过Word2Vec可以用数值向量表示单词，且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性。

NLP与人工智能·2024-01-04 07:03

【NLP】词向量笔记

训练方式是经过两个隐藏层训练结束后第一个隐藏层就是词向量矩阵classWord2Vec(nn.Module):def__init__(self,word_size,embedding

myaijarvis·2024-01-03 23:00

Word2Vec（词向量）---机器学习

Word2Vec是一种用于将词语映射到向量空间的词嵌入技术，它通过学习大量文本语料库中的词语上下文关系，将每个词语表示为高维向量。这一表示形式使得具有相似语境的词语在向量空间中更加接近。Word2Vec有两个主要的实现算法：Skip-gram和CBOW（ContinuousBagofWords）。以下是对Word2Vec的一些重点介绍：Skip-gram和CBOW：Skip-gram：通过给定中心

普通研究者·2024-01-03 13:12

机器学习-基于Word2vec搜狐新闻文本分类实验

机器学习-基于Word2vec搜狐新闻文本分类实验实验介绍Word2vec是一群用来产生词向量的相关模型，由Google公司在2013年开放。

septnancye·2024-01-03 08:24

139自然语言处理通关手册--词汇的分布式表征

词汇的分布式表征词向量的基本原理在介绍词向量的原理之前，首先解释什么是词嵌入（WordEmbedding）。

Jachin111·2024-01-02 01:01

NLP基础2-词向量之Word2Vec

NLP基础1-词向量之序号化，One-Hot，BOW/TF，TF-IDFNLP基础2-词向量之Word2VecNLP基础3-词向量之Word2Vec的Gensim实现文章目录一、WordEmbedding1

知识复盘计划·2024-01-01 11:33

【Pytorch】学习记录分享8——PyTorch自然语言处理基础-词向量模型Word2Vec

【Pytorch】学习记录分享7——PyTorch自然语言处理基础-词向量模型Word2Vec1.词向量模型Word2Vec)1.如何度量这个单词的？2.词向量是什么样子？

大江东去浪淘尽千古风流人物·2024-01-01 11:56

如何计算 ChatGPT 的 Tokens 数量？

Token是一种将自然语言文本转化为计算机可以理解的形式——词向量的手段。这个转化过程涉及对文本进行分词处理，将每个单词、汉字或字符转换为唯一的词向量表示。

Xin学数据·2024-01-01 01:29

深度学习在自然语言处理中的应用

二、深度学习在自然语言处理中的应用1.词向量表示词向量表示是自然语言处理中的基础问题，旨在将词转化为稠密的向量。传统的词向量表示方

a谷雨c·2023-12-30 06:28

cs224n-笔记-lecture01-wordvecs

目录人类语言和词语含义词向量Word2Vec语言模型介绍优化方法：梯度下降法人类语言和词语含义1.如何表示一个词定义词语的meaning：用单词、词组表示概念用单词、符号表达观点通过写作、艺术表达内容.

AugBoost·2023-12-30 03:37

How to Develop Word Embeddings in Python with Gensim

develop-word-embeddings-python-gensim/本教程分为6个部分;他们是：词嵌入Gensim库开发Word2Vec嵌入可视化单词嵌入加载Google的Word2Vec嵌入加载斯坦福大学的GloVe

闪闪发亮的小星星·2023-12-28 20:15

LSTM中文新闻分类源码详解

去掉停用词和数字、字母转换成小写等2.新闻文本标签数值化三、创建词汇表/词典1.data.Field()2.空格切分等3.构建词汇表/词典使用训练集构建单词表，vectors=None:没有使用预训练好的词向量

LinlyZhai·2023-12-27 11:23

搭建一个简单的问答系统（Python）

glove.6B:这个文件需要从网上下载，下载地址为：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/，请使用d=100的词向量检索式的问答系统问答系统所需要的

学人工智能的菜菜·2023-12-27 07:16

NLP 自然语言处理实战

本文将从分词、词频、词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理，讲解One-Hot、TF-ID

AAI机器之心·2023-12-26 09:59

NLP学习（2）

关于NLP的词向量对比1.bag-of-wordsBOW是词袋模型，文本中各个词之间的顺序，语义，位置信息不予考虑，将文本看作若干个词的组合，这些词都是独立的，不依赖其他词，常用的有one-hot，tf-idf

Tang_Genie·2023-12-25 05:37

论文阅读——llava

模型结构：inputimageXvLLM：Vicunavisualencoder：pre-trainedCLIPvisualencoderViT-L/14W是为了和词向量一个维度（weapplyatraina

じんじん·2023-12-23 06:39

深度学习｜词嵌入的演变

它们通常是通过在大量文本数据上训练Word2Vec、GloVe或BERT等机器学习模型来创建的。这些模型能够捕获单词和短语之间的复杂关系，包括语义、上下文，甚至语法的某些方面。

冷冻工厂·2023-12-21 20:36

自然语言中的词嵌入是什么？

顾名思义，词向量是⽤来表⽰词的向量，也可被认为是词的特征向量或表征。**把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（wordembedding）。**近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。

人工智能小豪·2023-12-21 07:06

cs224n-笔记-lecture13-contextual-representations

之前的WordRepresentation方法如Word2Vec,GloVe,fastText等对每个单词仅有一种表示，而通常单词的含义依赖于其上下文会有所不同，而且每个单词不仅有一方面特征，而应有各方面特征如语义特征

AugBoost·2023-12-20 15:55

独热编码——文本数据

词汇表有n个单词，构成n个词向量。例如，某个单词在词汇序列中的位置为k

风月雅颂·2023-12-20 00:28

【Transformer】Transformer and BERT（1）

同济大佬唐宇迪博士终于把【Transformer】入门到精通全套课程分享出来了，最新前沿方向学习笔记Transformer无法并行，层数比较少词向量生成之后，不会变，没有结合语境信息的情况下，存在一词多义

bryant_meng·2023-12-19 08:40

bottom-up-attention-vqa-master 成功复现！！！

代码地址1、create_dictionary.py建立词典和使用预训练的glove向量（1）create_dictionary()遍历每个question文件取出所关注的question部分，qs遍历

hongyuyahei·2023-12-18 17:58

动手学深度学习-自然语言处理：应用

情感分析：使用循环神经网络预训练的词向量可以表示文本序列中的各个词元。双向循环神经网络可以表示文本序列。例如通过连结初始和最终时间步的隐状态，可以使用全

jieHeEternity·2023-12-18 14:09

动手学深度学习-自然语言处理-预训练

小结词向量是用于表示单词意义的向量，也可以看作词的特征向量。将词映射到实向量的技术

jieHeEternity·2023-12-18 14:36

Chromadb词向量数据库总结

简介Chroma词向量数据库是一个用于自然语言处理（NLP）和机器学习的工具，它主要用于词嵌入（wordembeddings）。

茫茫人海一粒沙·2023-12-17 06:37

社交网络分析2（下）：社交网络情感分析的方法、挑战与前沿技术

主要目的实现方法示例：GloVe案例分析CountVectorizer工作流程功能应用Word2Vec核心思想主要算法Word2Vec的特点GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation

是Yu欸·2023-12-17 00:01

深度学习：详解word2vec + 实践操作（包括text2word）

一、白话word2vecWord2Vec是一种用于自然语言处理（NLP）的机器学习算法，由2012年谷歌提出的文本生成词向量模型，包括CBOW（continousbagofwords）和SkipGram

卡卡大怪兽·2023-12-16 11:19

史上最小白之《Word2vec》详解

虽然现在深度学习比较广泛，但是其实word2vec并不是深度学习，因为在这个word2vec中，只是使用到了浅层的神经网络，同时它是计算词向量的一种开源工具，当我们说word2vec模型的时候，其实指的使它背后的

孟菜菜·2023-12-16 11:16

【词向量】从Word2Vec到Bert，聊聊词向量的前世今生（一）

由于近日所做的工作与预训练模型联系比较紧密，却发现自己对几个词向量内部的细节有所遗忘了，因此打算写篇文章来拾起一些记忆，同时也方便以后供自己和他人查阅。1.语言模

湾区人工智能·2023-12-16 11:44

关于chatgpt一点肤浅认识

001词向量用数字向量表示单词。

The Straggling Crow·2023-12-16 07:18

CS224N笔记——词向量表示

onehot表示image.png主要问题所有的向量都是正交的，无法准确表达不同词之间的相似度，没有任何语义信息向量维度是语料库中所有单词的数量，维度太大。以下内容主要摘抄自来斯惟的博士论文基于神经网络的词和文档语义向量表示方法研究CS224n的notesYoavGoldberg的word2vecExplained:DerivingMikolovetal.’sNegative-SamplingWo

random_walk·2023-12-16 03:04

GPT：Generative Pre-Training

1.概述随着深度学习在NLP领域的发展，产生很多深度网络模型用于求解各类的NLP问题，从word2vec词向量工具的提出后，预训练的词向量成了众多NLP深度模型中的重要组成部分。

zhiyong_will·2023-12-15 22:29

自然语言处理阅读第一弹

Transformer架构encoder和decoder区别EmbeddingsfromLanguageModel(ELMO)一种基于上下文的预训练模型,用于生成具有语境的词向量。

u013308709·2023-12-15 22:23

2018 · EMNLP · Dict2vec : Learning Word Embeddings using Lexical Dictionaries

LearningWordEmbeddingsusingLexicalDictionaries·想法来源：使用词典里面对词的解释，来训练wordembedding价值：证明了这个想法的可行性方法：在词典对词的解释中，选出与词相关的正样例上下文，使用skip-gram训练词向量

HelloShane·2023-12-15 02:01

NLP-词向量

利用语料学习时，首先要解决的问题-将某个词转化为词向量word2vec工具英语约1300万词，词向量可以用一个N维的空间来编码所有的单词两种方法：One-HotRepresentation将词典的畅读标记为向量的长度

Rockelbel·2023-12-14 18:29

独热编码和词向量的简单理解

把单词用向量表示，是把深度神经网络语言模型引入自然语言处理领域的一个核心技术。想要让机器理解单词，就必须要把它变成一串数字（向量）。下面介绍的One-HotEncoding（One-Hot编码）和WordEmbedding（词嵌入）和就是把单词变成向量的两类方法。one-hotencodingone-hotrepresentation把每个词表示为一个长向量。这个向量的维度是词表大小，向量中只有一

可keke·2023-12-14 13:10

2022-05-01 词汇与语句的表达（实验）

Luo_淳·2023-12-06 10:52

软著项目推荐深度学习的智能中文对话问答机器人

4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理

iuerfee·2023-12-06 06:49

1 NLP分类之：FastText

1001.2014.3001.5503数据集合：0NLP:数据获取与EDA-CSDN博客词嵌入向量文件：embedding_SougouNews.npz词典文件：vocab.pkl1模型基于fastText做词向量嵌入然后引入

汀沿河·2023-12-04 09:40

tfidf和word2vec构建文本词向量并做文本聚类

饕餮&化骨龙·2023-12-04 05:33

基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型--2019最新

目录一、数据获取二、将xml格式数据转为txt三、繁体转为简体方法1---自己使用opencc库手动了1个转换程序，pipinstallopencc进行安装方法2---网上有一个exe应用程序进行转换，详情见：https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC四、分词五、Word2Vec模型训练六、Word2Vec模型检测一、数据获取使用的

锅巴QAQ·2023-12-04 05:31

elmo 实验心得及elmo个人理解

1.名词：ELMO：哈工大LTP开发的动态词向量。

小小兰哈哈·2023-12-03 08:16

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