GloVe

ELMO小谈

但是，我个人觉得，从word2vec，glove到ELMO,BERT，ELMO算是一个比较精彩的转折点吧，有着承前启后的作用，于是，今天就来小谈
会飞的小罐子·2019-04-10 19:03

借助BERT完成Text-to-SQL任务的encoder

前人做法BERTEncoder作者认为Glove还有ELMo效果有限，采用BERT来做一个输入的编码。在这里，作者将BERT应用在question和对应table的c
记录点滴孟电电·2019-04-03 15:17

FewRel解析

一、数据集解析glove.5B.50d.jsonwordtovector转换表训练集test.json与验证集val.json验证集分为两部分（***比例？？？
rainbow_lucky0106·2019-03-31 22:53

自然语言处理从小白到大白系列（1）Word Embedding之主题模型

有些同学一提到WordEmbedding，马上就想到的是word2vec，glove，fasttext，cBOW，skip-gram，然而却常常忽略最基本的文本嵌入方法，如本文提到的主题模型，包括pLSA
Jamie_Wu·2019-03-22 10:07

fastText原理和文本分类实战，看这一篇就够了

Word2vec,Fasttext,Glove,Elmo,Bert,Flairpre-trainWordEmbedding源码+数据Github网址:词向量预训练实现GithubfastText原理篇一
feilong_csdn·2019-03-19 11:48

NLP中的词向量总结与实战：从one-hot到bert

词向量的表示方法由低级至高级可以分为以下几个部分：BagofWords模型：one-hot,tfidf等离散表示主题模型表示：LDA这一类固定词向量模型：Word2vec，glove，fasttext动态词向量模型
kaiyuan_sjtu·2019-03-13 13:05

Gensim加载GloVe提供的词向量的诸多Bug之终极解决

1.先来瞅瞅Gensim提供的词向量长啥样（glove.6B.300d.txt）：2.源文件->W2V的文件->序列化import_picklefromgensim.modelsimportKeyedVectorsfromgensim.scripts.glove2word2vecimportglove2word2vec
木尧大兄弟·2019-03-13 12:03

深度学习----词向量历史和发展现状解说

觉得一下文章写得最好词向量发展篇：https://blog.csdn.net/m0_37565948/article/details/84989565内容：共现矩阵-SVD-NNLM-Word2Vec-Glove-ELMo
sakura小樱·2019-03-07 14:39

深度学习——NLP中词的表示方法&word embedding&word2vec

关于NLP中，有各种不同的表达，如：词向量、wordembedding、分布式表示、word2vec、glove等等，这一锅粥的名词术语分别代表什么，他们具体的关系是什么，他们是否处于平级关系？
qq_34872215·2019-03-03 13:49

Word Embedding 学习笔记

WordEmbedding学习笔记——GloVe与word2vec完成日期：2019.02.25文章目录WordEmbedding学习笔记——GloVe与word2vec一.WordRepresentation
fyinh_·2019-02-25 20:14

使用GloVe训练中文语料

0.安装gcc在运行前务必确保ubuntu下有gccgcc--version#如果没有则安装：yuminstallgcc1.准备语料准备好语料并进行分词，保存glove_corpus文件2.下载源码https
imsuhxz·2019-02-20 15:08

gensim加载Glove预训练模型

文章目录前言gensim转换脚本gensim加载glove预训练词向量其他问题保存加载参考链接前言之前一直用word2vec，今天在用gensim加载glove时发现gensim只提供了word2vec
Leokb24·2019-02-19 15:25

Keras系列之使用预训练词嵌入

IMDB数据集：http://mng.bz/0tIo，glove词嵌入文件：https://nlp
Clark_Xu·2019-01-28 21:21

NLP进阶之（六）Word2Vec+FastText+Glove

NLP进阶之（六）Word2Vec+FastText+Glove1.WordEmbedding（seq2seq）1.1Word2Vec1.2Skip-gram和CBOW1.2.1基于层次Softmax的
Merlin17Crystal33·2019-01-25 01:04

NLP常见语言模型总结

DistributedRepresentation）1、共现矩阵（Co-currenceMatrix）2、神经网络语言模型（NeuralNetworkLanguageModel，NNLM）3、Word2Vec，GloVe
Asia-Lee·2019-01-19 10:19

GloVe :Global Vectors 全局向量 模型详解 公式推导

在cs224nLecture3:GloVeskipgramcbowlsa等方法对比/词向量评估/超参数调节总结中，我们知道，以往生成词向量有两种算法，一种是基于矩阵分解（MatrixFactorization）的，代表有LSA，改进的HAL算法等；一种是基于滑窗概率（ShallowWindow）的，代表有Skip-Gram和CBOW。这两种算法，或多或少都存在一些问题，比如，对于矩阵分解的算法而言
csdn_inside·2019-01-16 16:00

BERT简述

Word2Vec、Glove等方法已广泛应用于此类任务。让我们先回顾一下如何使用它们。对于要由机器学习模型处理的单词，它们需要以某种数字形式表示，以便模型可以在其计算中使用。
知然刘旭·2018-12-27 11:41

CS224N学习笔记（三）—— 高级词向量表示

一、GloVe模型基于统计的词向量模型以基于SVD分解技术的LSA模型为代表，通过构建一个共现矩阵得到隐层的语义向量，充分利用了全局的统计信息。
DataArk·2018-12-22 13:02

【NLP篇】word2vec原理到应用（附Glove）

备：之前的文章中提到的word2vec，很多只是片面的提及而未做详细的总结。这篇对w2v的数学角度的原理及其应用做简要总结，以抛砖引玉。1.word2vec是什么？word2vec是google在2013年推出的一款获取wordvector的工具包，简单、高效。其严格来说不输入深度学习范畴，只是浅层结构。附：2篇原paper地址：《EfficientEstimationofWordRepresen
塵世星空·2018-12-21 11:35

GloVe: Global Vectors for Word Representation

学习词的向量空间表示可以很好捕获语法和语义规则信息，但是这些规则的起源并不透明。我们分析和阐明模型需要的这些规则。这是logbilinearregression模型，集合了全局矩阵分解和本地窗口大小的方法。模型训练在词和词的共现矩阵中，而不是整个语料库的稀疏矩阵。1Introduction语言的语义向量空间模型把每个词表示为一个数值向量，这些向量是特征，可以使用在信息检索，文档分类，问答，命名实体
shelley__huang·2018-12-17 12:51

词向量发展史-共现矩阵-SVD-NNLM-Word2Vec-Glove-ELMo

话不多说，直接上干货。首先介绍相关概念：词嵌入：把词映射为实数域上向量的技术也叫词嵌入（wordembedding）。词向量的分类表示：一、共现矩阵通过统计一个事先指定大小的窗口内的word共现次数，以word周边的共现词的次数做为当前word的vector。具体来说，我们通过从大量的语料文本中构建一个共现矩阵来定义wordrepresentation。例如，有语料如下：Ilikedeeplear
知然刘旭·2018-12-13 15:10

BERT解读 —— 基础概念

wordembeddingpretrainedembeddingWord2Vec、GloVe等从未标注数据无监督的学习到词的Embedding，用到不同特定任务中。
rainbow_lucky0106·2018-12-09 22:22

词向量经典模型：从word2vec、glove、ELMo到BERT

这里总结一下比较经典的语言模型方法：word2vec、glove、ELMo、BERT。其中BERT是最新Google发表的模型，在11个经典的NLP任务中全面超越最佳模型，并
xiayto·2018-12-05 23:27

Word2vec与Golve词向量的区别?词向量的判别评价指标?

Glove模型首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵学习词向量。设共现矩阵为X，其元素为Xi,j表示在整个语料库中，词i和词j共同出现在一个窗口中的次数。
fkyyly·2018-11-20 14:04

【论文阅读笔记】Embedding Electronic Health Records for Clinical Information Retrieval

具体内容如下：第一步：先用Word2Vec对生物医学文本，GloVe对维基百科文本进行wordEmbedding，然后将医学文本分词后根据上
cskywit·2018-11-17 11:46

词向量技术(从word2vec到ELMo)以及句嵌入技术

www.jianshu.com/p/a6bc14323d77https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-06-4词嵌入技术目前常用词向量模型是word2vec和glove
Doooer·2018-11-06 20:17

【深度学习框架Keras】NLP中的n-gram、one-hot与word-embeddings

说明：主要参考FrancoisChollet《DeepLearningwithPython》；代码运行环境为kaggle中的kernels；数据集IMDB、IMBDRAW以及GloVe需要手动添加#ThisPython3environmentcomeswithmanyhelpfulanalyticslibrariesinstalled
BQW_·2018-11-05 02:20

GloVe模型的理解及实践（2）

打开终端sudoeasy_install--upgradegensim2）打开终端pipinstallgensim三、Git官方GitHub代码https://github.com/stanfordnlp/GloVe
黄鑫huangxin·2018-11-03 10:35

GloVe模型的理解及实践（1）

一、GloVe模型的理解1）原理功能：基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型对词汇进行向量化表示输入：语料库输出：词向量2）与Skip-Gram、CBOW模型比较例如：句子为"dogbarkedatthemailman
黄鑫huangxin·2018-11-03 10:42

DL4J中文文档/语言处理/Word2Vec

Word2Vec,Doc2vec&GloVe:用于自然语言处理的神经词嵌入内容介绍神经词嵌入有趣的Word2Vec结果给我代码Word2Vec剖析安装，加载与训练代码示例问题排查与Word2Vec调试Word2Vec
hello风一样的男子·2018-11-01 18:45

word2vec训练中文语料

网上大都是对wiki百科开源的中文语料进行训练的，很多作者都会对自己构建的语料进行向量模型计算，因此，我也需要进行训练，可供选择的两种算法一种是word2vec算法，一种是Glove算法，但是现在Glove
为援不可图·2018-10-30 14:05

ELMo词向量用于中文

转载自http://www.linzehui.me/2018/08/12/碎片知识/如何将ELMo词向量用于中文/ELMo于今年二月由AllenNLP提出，与word2vec或GloVe不同的是其动态词向量的思想
sliderSun·2018-10-18 14:07

文本分类

但你也可以用GloVe这样的外部预训练嵌入套在RNN模型上。当然也可以用word2vec和F
Shingle_·2018-10-14 13:28

词嵌入模型浅析——Word2vec与glove

我们在进行自然语言处理（NLP）时，面临的首要问题就是怎么将自然语言输入到模型当中。因为在NLP里面，最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理NLP的问题，首先就要拿词语开刀。一般来说，对文本的预处理流程如下：预处理结束后，我们得到的是词汇，而通用的模型接受的输入一般应为数值型。那么如何将分好词的句子转换为数值呢？很自然的，我们会想到用one—hotvector。假设我
张英俊jay·2018-09-28 20:07

通俗理解glove词向量，较word2vec的区别

还有就是较word2vec，glove利用了全局信息，使其在训练时收敛更快，训练周期较Word2vec较短且效果更好。实际我觉得这里作者发现的规律还是存在问题的，比值约等于1时，存在两种
Jeu·2018-09-27 11:20

Ubuntu下GloVe中文词向量模型训练

开启美好的九月最近在学习textCNN进行文本分类，然后随机生成向量构建embedding网络的分类效果不是很佳，便考虑训练Glove词向量来进行训练，整个过程还是有遇到一些问题，希望懂的旁友能来指点下
DilicelSten·2018-09-01 13:48

利用Tensorflow进行自然语言处理（NLP）系列之二高级Word2Vec

Word2Vec即词向量，对于WordEmbeddings即词嵌入有了些基础，同时也阐述了Word2Vec算法的两个常见模型：Skip-Gram模型和CBOW模型，本篇会对两种算法做出比较分析并给出其扩展模型-GloVe
georgeli_007·2018-08-11 20:26

NLP相关书籍和论文综述

ModernDeepLearningTechniquesAppliedtoNaturalLanguageProcessing这是一篇在线的概述文章，介绍了NLP的发展历史，以及最新处理NLP任务的方法，从词的分布式表示如word2vec，Glove
浩子童鞋·2018-07-23 00:31

LSTM情感分类

1.预处理首先，我们先导入数据，在这里我们使用训练好的Glove，选用的是50维的向量，方便我们在自己的电脑上复现结
pursue_Crazy_NLP·2018-07-18 11:50

word2vec与Glove

总结一下常用的两种文本特征word2vec与glove因为SNLI问题一般常用glove特征，比如glove.840b.300d，其文件组织形式为：wordvector(300d)每行故想尝试用word2vec
猴猴猪猪·2018-07-16 16:21

理解GloVe模型

理解GloVe模型概述模型目标：进行词的向量化表示，使得向量之间尽可能多地蕴含语义和语法的信息。
hlang8160·2018-07-15 16:49

Glove--入门

一、原理Glove原理部分有大神已经写好的，此处给出链接方便查看：https://blog.csdn.net/coderTC/article/details/73864097Glove和skip-gram
心絮·2018-06-11 17:53

【论文翻译】

词嵌入在训练中是固定的（isfixed），用p1=300维的预训练GloVe词向量来初始化。所有的不在词典中的单词都被映射到一个标记，这个标记的嵌入是随机初始化的并且是可训练的。
chocologic·2018-06-01 17:33

论文分享-->GloVe: Global Vectors for Word Representation

本次要分享和总结的论文是GloVe:GlobalVectorsforWordRepresentation，这是一篇介绍新的wordRepresentation方法，该方法现在越来越常被提起，其主要对标的是
村头陶员外·2018-05-03 23:53

论文分享-->GloVe: Global Vectors for Word Representation

本次要分享和总结的论文是GloVe:GlobalVectorsforWordRepresentation，这是一篇介绍新的wordRepresentation方法，该方法现在越来越常被提起，其主要对标的是
村头陶员外·2018-05-03 23:53

GloVe学习笔记

GloVe是一种用于获取词汇向量表示的无监督学习算法。对来自语料库的聚合全局字词同现统计进行训练，并且所得到的表示展示了词向量空间的有趣的线性子结构。
angus_monroe·2018-04-20 16:39

深度学习实践

RepresentationLearningWordEmbeddingWord2vec窗口内的词向量更接近Glove考虑了词的共享次数FastText考虑了字粒度的n-gramWordRank使用排序方法训练
Shingle_·2018-04-16 00:56

使用glove词向量

在我的个人博客上很早就把这篇文章写出来了，现在转到CSDN，作为word2vec的姊妹篇，无论你使用的是word2vec还是glove,两种方式都是通用的。仅作少许改动即可。
码世界-·2018-04-14 10:46

Coursera-Deep Learning Specialization 课程之（五）：Sequence Models: -weak2编程作业 （第一部分）

Operationsonwordvectors-v2importnumpyasnpfromw2v_utilsimport*words,word_to_vec_map=read_glove_vecs('data
leaeason·2018-04-08 20:51

glove算法工具使用

glove是斯坦福设计的一个新的词向量算法，结合了词频和词嵌入词向量计算的优点，是一项比较伟大的发明。
勿在浮沙筑高台LS·2018-03-23 14:43
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他