GloVe词向量第6页

loss函数之CosineEmbeddingLoss，HingeEmbeddingLoss

常用于非线性词向量学习以及半监督学习。对于包含NNN个样本的batch数据D(a,b,y)D(a,b,y)D(a,b,y)。

旺旺棒棒冰·2023-10-14 15:05

学习笔记（attention-transformer）

词向量学习文本的表示方式主要分为：one-hot表达方式与分布式表达方式one-hot表达方式存在两个明显的缺陷：无法表示语义的相似度sparsity（形成的矩阵非常稀疏）100维的one-hot最后可以表示

小孙同学1997·2023-10-13 21:39

自然语言处理（二）：余弦算法计算词汇相似度

预备知识：欧式距离与余弦相似度计算方法1、欧式距离随机取出两个词向量A和B,A的词向量表示为[A1,A2,A3…An]，B的词向量表示为[B1,B2,B3…Bn]。

悠哉的咸鱼·2023-10-13 19:34

通俗易懂了解大语言模型LLM发展历程

1.大语言模型研究路程 NLP的发展阶段大致可以分为以下几个阶段：词向量词嵌入embedding句向量和全文向量理解上下文超大模型与模型统一1.1词向量将自然语言的词使用向量表示，一般构造词语字典

姚贤贤·2023-10-13 13:59

GloVe详解

一、论文总览：摘要Abstract：提出了一种新的词向量学习方法GloVe，GloVe能够同时利用全局的统计信息和局部的上下文信息从而学习到非常好的词向量。

Wo0_0aa7·2023-10-13 11:11

基于 LSTM 进行多类文本分类(附源码）

NLP的许多创新是如何将上下文添加到词向量中。一种常见的方法是使用循环神经网络。以下是循环神经网络的概念：他们利用顺序信息。

Python算法实战·2023-10-13 03:52

BERT论文精度笔记

深度学习时代广泛使用的词向量（即词嵌入，WordEmbedding）即属于NLP预训练工作。

想变成树袋熊·2023-10-11 23:13

基于ChatGPT+词向量/词嵌入实现相似商品推荐系统

合众国的原野·2023-10-11 18:53

模型加载Glove的预训练Embedding

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassVocab:def__init__(self,tokens=None):self.idx_to_token=list()self.token_to_idx=dict()iftokensisnotNone:if""notintokens:tokens=tokens+[""]fo

Nlper_Zhao·2023-10-09 01:07

自动训练Embedding词向量和手动训练Embedding词向量

手动训练自己的词向量gensim工具包-训练自己的Word2Vec产生word_vector.bin文件然后调用：embedding=nn.Embedding.from_pretrained(word_vector.bin

Hi洛一·2023-10-09 01:35

计算机竞赛题目：基于深度学习的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

Mr.D学长·2023-10-08 15:16

基于SVM+TensorFlow+Django的酒店评论打分智能推荐系统——机器学习算法应用(含python工程源码)+数据集+模型（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型训练及保存1）加载词向量表，并设置训练集和测试集2）模型训练并保存3.模型应用1）爬取评论2）酒店打分3）界面设置(1)创建

小胡说人工智能·2023-10-08 13:48

基于SVM+TensorFlow+Django的酒店评论打分智能推荐系统——机器学习算法应用(含python工程源码)+数据集+模型（一）

通过使用Word2Vec生成词向量，该项目实现了一个打分推荐系统，其中服务器端提供数

小胡说人工智能·2023-10-08 13:17

基于深度学习的聊天机器人

项目前期知识准备文章目录基于深度学习的聊天机器人-项目前期知识准备一、TensorFlow框架简介二、NLP基础1.常用的神经网络模型2.词法分析3.贝叶斯和朴素贝叶斯4.隐马尔科夫模型5.语料相关6.语言模型7.词向量

Chiancc·2023-10-07 10:12

自然语言处理N天-AllenNLP学习（完整实例，预测论文发表场合-下篇）

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·2023-10-06 11:39

用 Pytorch 自己构建一个Transformer

一、说明用pytorch自己构建一个transformer并不是难事，本篇使用pytorch随机生成五千个32位数的词向量做为源语言词表，再生成五千个32位数的词向量做为目标语言词表，让它们模拟翻译过程

无水先生·2023-10-06 11:50

了解下余弦相似度在文本处理中的应用

昨天写了一篇介绍词向量的文章：5分钟搞懂什么是词嵌入，里面说到：通过把文本转换为词向量，就可以十分方便的计算两者之间的关系，看看哪两个单词更为相近。

董董灿是个攻城狮·2023-10-06 04:13

[NLP] Doc2vec原理解析及代码实践

Doc2vec段落向量的训练方法，与训练词向量类似，段落向量的训练分为训练数据预处理和段落向量训练两个步骤。

东皇Amrzs·2023-10-04 03:39

预训练模型论文笔记01

、《Pre-trainedModelsforNaturalLanguageProcessing:ASurvey》1、第一种预训练模型是为了学习更好的wordembedding，例如skip-gram、glove

爱工作的小小酥·2023-10-04 01:26

《自然语言处理：基于预训练模型的方法》第七章预训练语言模型

预训练语言模型广义上，泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的以Word2vec、Glove为代表的静态词向量模型

夜空霓虹·2023-10-01 21:32

预训练语言模型（四）：ELMo模型

WordEmbedding到BERTELMo也参考了这个：【NLP-13】ELMo模型（EmbeddingsfromLanguageModels）这里提出的一个新的问题是：Word2Vec通过大规模语料对每个单词训练出固定词向量

Dream_Poem·2023-10-01 21:31

【深度学习】实验18 自然语言处理

文章目录自然语言处理分词技术1.正向最大匹配算法2.HanLP常用方法3.Jieba常用方法构建词向量1.基于sklearn构建One-hot词向量2.基于gensim构建word2vec词向量附：系列文章自然语言处理自然语言处理

Want595·2023-09-30 16:36

glove-论文阅读

glove全称是GlobalVectorsforWordRepresentation，它是基于全局词频统计的词表征工具，他可以将一个单词表示为一个向量，这些向量捕捉到了单词之间的语义特征。

Pluto_wl·2023-09-29 01:11

人工智能AI 全栈体系（八）

七、词向量8.遗留问题如何获得C(w)也是神经网络语言模型与普通全连接神经网络不一样的地方。开始训练时C(w)

柠檬小帽·2023-09-29 00:43

2018年10月24日

看完球补觉所以写的简略点……白天主要是想看看词向量相关的文档充充电，给以后的文本挖掘工作做点准备。也希望这次自学到的东西能比研究生划水时学的内容深入一点。

真昼之月·2023-09-28 15:25

人工智能AI 全栈体系（七）

七、词向量图像处理之所以讲起来比较形象，是因为图像的基本元素是像素，而像素是由数字表示的，可以直接处理。而文本的基本元素是词，要处理文本的话，首先要解决词的表示问题。

柠檬小帽·2023-09-28 04:14

word2vec 获得当前的所有词向量表的几种方式

前提条件1.安装gensim包2.已经生成词向量模型在实际项目中，需要构建词和词向量字典表用于训练，以下是我所用到的方式方式1:fromgensim.models.word2vecimportWord2Vecmodel

bertramlau·2023-09-27 23:52

对一句话打乱token (input_ids)

defshuffle_token(vector):#获取词向量长度second_dim_length=vector.shape[-1]#生成一个与词向量长度相同的随机排列permutation=list

不当菜鸡的程序媛·2023-09-27 21:54

Gemsim-FastText 词向量训练以及OOV（out-of-word）问题有效解决

https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/83041424

还是那个没头脑·2023-09-27 08:53

基于TensorFlow实现Skip-Gram模型

Word2Vec其实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。

龙耀威·2023-09-27 08:03

自注意力机制

z1z_1z1就是thinking的新的向量表示对于thinking，初始词向量x1x_1x1现在我通过thinkingmachines这句话去查询这句话里

失业·2023-09-26 00:24

机器学习-----朴素贝叶斯

目录一基本概念1简介2朴素贝叶斯的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4

cos six·2023-09-25 15:06

word2vec 中CBOW和skip-gram随笔

神经网络处理文本时处理的为数据元素不能直接处理文本，因此考虑将文本转换成数字，起初使用one-hot对词进行表示，但存在着稀疏的缺点，因此使用词向量的形式进行表示词。

华小锐·2023-09-24 17:56

神经网络 Embedding层理解； Embedding层中使用预训练词向量

1、Embedding层理解高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换；嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量；把一个onehot向量变为一个稠密向量参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52787964Embedding字面理解是“嵌入”，实质是一种映射，从语义空间到向量空间的映射，同时尽可能在向量空间保持原样本在语义空间的关系，如语义接近的两个词汇在向量空间中的

loong_XL·2023-09-24 09:12

2018年11月20日

之后继续挣扎着优化建立关键字匹配算法，我还是不死心的觉得不是我的问题，因为词向量矩阵训练出来其实是很漂亮的？！中午被合作的同事硬拉着请吃饭（虽然

真昼之月·2023-09-24 08:21

下载准备预训练词向量glove

glove的官网地址：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/glove的github地址：https://github.com/stanfordnlp/GloVe

BioLearner·2023-09-24 06:13

从统计语言模型到预训练语言模型---神经网络语言模型

神经网络先进的结构使其能有效的建模长距离上下文依赖，以词向量（WordEmbedding）为代表的分布式表示的语言模型，深刻地影响了自然语言处理领域的其他模型与应用。神经网络语言模型的主要代

hanscalZheng·2023-09-23 22:16

什么是词向量？

"""确实，网上的很多资料好像并没有在一开始就阐明这个“词向量”到底是怎么来的，也有可能是简短说了一下但是并没有引起我们的注意，导致我们会问“生成的向量到底在哪儿呀”。

ClarenceHoo·2023-09-23 03:55

CBOW （以txt文本小说为例） pytorch实战

之后，我们训练了自己的模型，在此基础上，我们也对模型进行了些许验证，就是通过我们得到的嵌入词向量，然后计

Mr Gao·2023-09-23 02:39

Global Vectors for Word Representation

全局词向量文本表示概述：当前提出来的全局文本表示(GloVe)涵盖了两种主流的模型家族：1.全局矩阵分解2.局部上下文窗口此方法极具效率得将通过单词共同出现的矩阵表示和独立的单词上下文结合起来。

璆_ca09·2023-09-22 02:09

Word Embedding总结

目录1概述2词的表示方法类型2.1词的独热表示one-hotrepresentation2.2词的分布式表示distributedrepresentation2.2.1基于矩阵的分布表示（Glove）GloVe

一枚小码农·2023-09-21 22:53

M3E&ChatGLM向量化构建本地知识库

这通常通过嵌入模型（embeddingmodels）完成，比如word2vec，GloVe，或者BERT等，这些模型可以将文本数据

我在北国不背锅·2023-09-20 05:44

论文解读 | Transformer 原理深入浅出

而Google提出的用于生成词向量的Bert在NLP的11项任务中取得了效果的大幅提升，Bert正是基于双向Transformer。

随时学丫·2023-09-19 23:41

Transformer模型各模块详解及代码实现

Transformer前言1、Transformer模型整体架构2、Embeeding2.1词向量2.1.1独热编码2.1.2WordEmbedding2.1.3总结2.2代码实现3、PositionalEncoding3.1

steelDK·2023-09-19 22:52

ChatGLM HuggingFace调用Bert词向量

张志翔的博客·2023-09-19 16:37

[NLP] LLM---＜训练中文LLama2(三)＞对LLama2进行中文预料预训练

预训练预训练部分可以为两个阶段：第一阶段：冻结transformer参数，仅训练embedding，在尽量不干扰原模型的情况下适配新增的中文词向量。

舒克与贝克·2023-09-19 14:55

如何gensim加载glove训练的词向量

如何gensim加载glove训练的词向量一、前言glove和word2vec是目前最常用的两个训练词向量的模型，两者训练出来的文件都以文本格式呈现，区别在于word2vec包含向量的数量及其维度。

Evermemo·2023-09-19 08:54

深度学习：pytorch nn.Embedding详解

目录1nn.Embedding介绍1.1nn.Embedding作用1.2nn.Embedding函数描述1.3nn.Embedding词向量转化2nn.Embedding实战2.1embedding如何处理文本

智慧医疗探索者·2023-09-19 08:36

glove 词向量词嵌入文件国内服务器下载

问题描述进行nlp处理时，需要下载glove预训练的词向量。默认下载是从国外服务器获取数据，下载数度特别慢，几乎为0。解决方法mxnet已经收集了stanfordnlp的glove词向量。

_核桃_·2023-09-18 07:15

自然语言处理技术之词向量：GloVe单词表示的全局向量（glove.840B.300d、glove.6B）

目录一、词向量介绍二、GloVe学习词向量的词嵌入模型三、词向量入门（代码下载）四、训练五、模型概述六、可视化七、发布历史一、词向量介绍自然语言处理（NLP）中的词向量是将文本中的词汇表示为数值向量的技术

源代码杀手·2023-09-17 13:20

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