Glove词向量

Pytorch学习记录-torchtext学习Field

主要包括三个方面使用torchtext进行文本预处理使用Keras和PyTorch构建数据集进行文本预处理使用gensim加载预训练的词向量，并使用PyTorch实现语言模型和torchvision类似
我的昵称违规了·2023-04-18 00:13

如何训练并使用GloVe词向量模型

在词向量的选择方面，好像大部分研究人员用比较流行的Word2vec比较多，而忽略了GloVe这一个强力的词向量，网上相关资料也比较少。
菜菜鑫·2023-04-17 23:20

基于PaddlePaddle的词向量实战 | 深度学习基础任务教程系列

词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。在这些互联网服务里，我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。
weixin_44353800·2023-04-17 19:42

Prompt之文本生成详解教程

prompt在生成方面的应用从两个方面进行介绍：评估手段具体任务评估手段生成任务的评估手段主要分为四种类型：1).基于N-gram匹配2).基于编辑距离3).基于词向量4).基于可学习方式。
奇奇.,·2023-04-17 17:48

利用TF-IDF进行句子相似度计算

1前言在NLP机器学习任务中，一个首要的步骤就是将词向量化，也称为词编码。对于词编码，目前主要存在两类方法，一是词袋方法，二是分布式表示；前者又称为one-hot编码，是传统的经典方法。
烛之文·2023-04-17 08:59

NLP入门（1）— 从NNLM到Word2Vec

这一篇博客将要介绍早期NLP发展阶段使用到的模型，随后引出至今为止依然在使用的词向量。数学基础贝叶斯公式贝叶斯公式是英国数学家贝叶斯（ThomasBayes）提出来的，用来描述两个条件概率之间的关系。
机计复计机·2023-04-17 07:01

PaddlePaddle NLP学习笔记1 词向量

文章目录1.语言模型LanguageModel1.1语言模型是什么1.2语言模型计算什么1.3n-gramLanguageModel2.神经网络语言模型NNLM2.1N-gram模型的问题3.词向量3.1
xi柚xiao白·2023-04-17 01:28

NLP入门之——Word2Vec词向量Skip-Gram模型代码实现（Pytorch版）

简单来说，Word2Vec其实就是通过学习文本语料来用词向量的方式表示词的语义信息，即通过一个高维向量空间使得语义上相似的单
lym-ucas·2023-04-16 10:46

Transformer模型详解及代码实现

PositionalEncoding）相加得到，通常定义为TransformerEmbedding层，其代码实现如下所示:1.1，单词Embedding单词的Embedding有很多种方式可以获取，例如可以采用Word2Vec、Glove
嵌入式视觉·2023-04-15 13:42

自然语言处理N天-AllenNLP学习（完整实例，预测论文发表场合-中篇）

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·2023-04-15 06:29

文本相似度计算（切词、生成词向量，使用余弦相似度计算）

项目需求有多个文本，分别是正负样本，使用余弦相似度计算负样本与正样本的样本相似度，若准确率高，后期可判断新加样本与正样本的相似度。输入如下所示：contentlabel今天下午，在龙口市诸由观镇涧村张常鸿家的大院里。1呼啦呼啦，巴拉巴拉小魔仙1张常鸿的爸爸张振俭告诉记者，从4月份以后就再没有见到张常鸿了。0张常鸿2000年2月14日出生于山东烟台龙口市。0大家好0在上午举行的资格赛中，选手将以跪射
奋斗的妹子·2023-04-15 04:24

序-Deep Learning 在NLP领域的发展

三个阶段WordEmbeddingWord2Vec(2013)Glove(2014)RNN改进和拓展LSTM(1997)/GRU(2014)GRU：它把遗忘门和输入门合并成一个更新门Seq2Seq(2014
HsuanvaneCHINA·2023-04-14 18:16

【人工智能概论】011文本数据处理——切词器Tokenizer

因此希望把每个字（词）切分开，转换成数字索引编号，以便于后续做词向量编码处理。这就需要切词器
小白的努力探索·2023-04-14 03:46

Word2vec

预备知识：LR、贝叶斯公式、赫夫曼编码、统计语言模型、n-gram模型、神经概率语言模型、词向量、词袋模型、softmax、负采样，可以参考word2vec中的原理Word2vec将词映射到K维向量空间
rssivy·2023-04-14 00:39

深度学习NLP领域文本生成总结

文章目录前言一、神经网络与深度学习二、神经网络的过拟合与正则化三、深度学习的优化算法四、卷积神经网络五、循环神经网络从第五章开始重点就将在NLP领域了六、长短期记忆网络七、自然语言处理与词向量八、word2vec
欢桑·2023-04-13 02:16

Iron fist, iron glove: Chinese defence

viewonespresso.economist.comIronfist,ironglove:Chinesedefenceironn.铁;adj.坚强的【这里应该是指中国的国防力量内外都非常厉害】DengXiaopingadvisedhiscountrymento“hideyourstrengthandbideyourtime”.countrymen同胞,骨肉同胞hideyourstrengtha
邮差在行动·2023-04-12 23:12

2019-02 文本的预处理

文本的预处理操作大致分为：去除停用词、映射成索引、补全或截断、随机打乱、加载预训练词向量1.StopWords##对于英文来说，用nltk有整理一些fromnltk.corpusimportstopwordsstop
Hugo_Ng_7777·2023-04-12 00:16

Glove词向量

转载自http://www.fanyeong.com/2018/02/19/glove-in-detail/Glove词向量出自于论文《Glove:GlobalVectorsforWordRepresentation
Luuuuuua·2023-04-11 07:44

pytorch 使用pre-trained预训练词向量(Glove、Wordvec)

假设使用Glove.6B.300d(400k的vocab_size)，后续有时间会把下面这个写成一个可传参function，加到tool_box.py里面importpickleimportbcolzimportnumpyasnproot_dir
Reza.·2023-04-10 21:26

pytorch从glove词向量源文件中生成embedding并载入

首先是下载glove文件格式为txt，每一行开头是单词，后面是100个float类型数，空格隔开，因此我们载入这个文件，并取出每一行defget_numpy_word_embed(word2ix):row
机器玄学实践者·2023-04-10 21:55

【Pytorch基础教程37】Glove词向量训练及TSNE可视化

首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量。
山顶夕景·2023-04-10 21:17

【nlp学习】中文命名实体识别（待补充）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、中文分词二、命名实体识别1.数据处理2.训练3.使用预训练的词向量4.测试训练好的模型5.准确度判断Result前言参考资料
璐宝是我·2023-04-10 17:37

文本分类part1

3.构建文本分类项目中文文本分类技术和流程：3.1预处理：去噪3.2中文分词：分词，去除停用词3.3构建词向量空间：统计文本词频，生成文本词向量空间
璐瑶97·2023-04-10 07:11

keras 生成句子向量 词向量_GitHub - bulong/nlp_xiaojiang: XLNET句向量-相似度（text xlnet embedding），自然语言处理（nlp），闲聊机器人.

nlp_xiaojiangAugmentText-回译(效果比较好)-EDA(同义词替换、插入、交换和删除)(效果还行)-HMM-marko(质量较差)-syntax(依存句法、句法、语法书)(简单句还可)-seq2seq(深度学习同义句生成，效果不理想，seq2seq代码大都是[https://github.com/qhduan/just_another_seq2seq]的，效果不理想)Chat
weixin_39604280·2023-04-10 06:12

windows下使用word2vec训练维基百科中文语料全攻略！（一）

训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量
LeadAI学院·2023-04-10 06:10

4.无监督算法 SimCLR

有点像词向量预训练模型，这个框架可以作为很多视觉相关的任务的预训练模型，可以在少量标注样本的情况下，拿到比较好的结果。
xz1308579340·2023-04-10 01:52

tensorflow中embedding_lookup()用法

withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(embedding))第一个参数w是所有词汇的词向量
62ba53cbc93c·2023-04-09 20:20

图解自监督学习，人工智能蛋糕中最大的一块

虽然这个类比是有争论的，但我们也已经看到了自监督学习的影响，在自然语言处理领域最新发展(Word2Vec，Glove,ELMO,BERT)中，已经接受了自监督
风度78·2023-04-09 01:02

Transformer笔记01

这是原论文结构图，左边是encoders,右边是decoders,原论文n=6下面先看左边的encoder输入12字，然后按字切分，每个字切为长度512字节的词向量。
chy响当当·2023-04-08 05:35

BERT使用手册

transformers是huggingface提供的预训练模型库，可以轻松调用API来得到你的词向量。
晓柒NLP与药物设计·2023-04-07 10:26

BERT发展史（二）语言模型

那么一个理想的词向量应该是什么样呢？想象一下，我们身处于一个充满词语的空间，这个空间中，相似的词语们组成一个“家族”抱团取暖，它们的距离比较近；不相
LITD·2023-04-06 16:57

AI快车道PaddleNLP系列直播课7|细粒度情感分析实战NLP|文本情感分类

目前有传统方法和深度学习方法，我主要针对深度学习方法进行学习，深度学习方法需要大量数据，在缺乏数据的情况下，预训练的词向量可以作为模型输入，文中提到了中英两个预训练词向量的下载地址，可以一试。
云淡风轻__·2023-04-05 12:43

深度|为什么 Deep Learning 最先在语音识别和图像处理领域取得突破？

一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量（WordEmbedding）方法对传统语言模型的提升[1]；而且我相信，deeplearning还会进一步推动更多AI领域的发展。
weixin_34375233·2023-04-05 09:57

bert以首字表示词向量(2)

第二篇文章，通过一种新的方式来实现以首字表示词向量1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192
ox180x·2023-04-05 06:26

【ChatGPT4】 NLP（自然语言处理）第五课 三种向量词思考

-------------------------------------------------------------------------------我：FastText则是一种基于子词嵌入的词向量模型
醉醉大笨牛·2023-04-04 19:19

2018年10月31日

今天一直都在改GloVe的代码，总觉得没怎么摸鱼也花了很多时间，结果回头一看却好像没太多进度……是不是自己很久不碰代码导致能力下降了。
真昼之月·2023-04-04 16:36

Conv1d

通常，输入大小为word_embedding_dim*max_length，其中，word_embedding_dim为词向量的维度，max_length为句子的最大长度。
Zzz_25·2023-04-03 21:22

词嵌入模型word2vec

转化成数学就是，我们需要构建一个词空间，用词空间里的向量来表示单词，相似词对应的词向量在空间上距离近如何去构建一个词向量空
Neways谭·2023-04-03 21:11

图嵌入前篇之词嵌入模型 Wrod2Vec

词向量模型Word2VecSkip-gram模型是图嵌入模型RandomWalk中要使用到的模型，因此先学习Word2Vec神经网络语言模型NNLM目标：根据给定的词序列，预测下一个会出现的词，如给定“
_LvP·2023-04-03 20:49

NLP深度学习(pytorch)教程

2.2_emdeddings.ipynb:对预训练好的词向量，进行词或句子相似度计算，并画出示意图。3.3_rnn_text_classification.ipynb:
布口袋_天晴了·2023-04-02 06:35

读懂ChatGPT需要掌握哪些知识

自然语言处理的历史发展脉络是从词向量到RNN、注意力、Transformer、GPT、ChatGPT等。
AI强仔·2023-04-02 01:59

ELMO词向量训练模型原理

背景Word2vec是一种时下很流行的词向量训练工具，但是Word2vec有几个弊端：1.word2vec是一个静态模型，词向量一旦训练好，就无法进行更新。
xiaoyaGrace·2023-04-01 23:40

预训练：1、词向量是什么--word2vec静态词向量

通过词向量模型可将一个one-hotvector映射到一个维度更低的实数向量（embeddingvector
杏树·2023-04-01 23:37

预训练模型

目录一、BERT1、贡献1.1MLM任务1.2NSP任务2、实验细节二、ALBERT1、贡献1.1词向量分解1.2层参数共享1.3SOP任务三、ERNIE1、贡献2、实验细节2.1语料2.2MLM任务2.3DLM
hellozgy·2023-04-01 23:25

这些年，NLP常见的预训练模型剖析

基于预训练语言模型的词表示由于可以建模上下文信息，进而解决传统静态词向量不能建模“一词多义”语言现象的问题。
樱缘之梦·2023-04-01 23:13

静态词向量预训练模型笔记

静态词向量预训练模型笔记Word2Vec词向量CBOW：通过上下文对目标位置词进行预测。Skip-gram：通过目标位置词对上下文词进行预测。
等风来随风飘·2023-04-01 23:13

静态词向量之word2vec-skipgram

介绍当当当，欢迎来学习word2vecskipgram，关于word2vec，网上介绍的例子一大堆，这里就简单说明下。最开始进行tokenizer的时候，是使用onehot编码，缺点就是矩阵太大，另外太稀疏，而且词和词之前是不具备语义信息的。你说什么叫语义？语义没有官方定义，可以简单理解成更符合人类认知的，我觉得就可以理解成语义。而word2vec带来了稠密向量，并且词和词之间有了语义关联，可以用
ox180x·2023-04-01 23:12

静态词向量预训练模型

一方面，通过引入词的分布式表示，也就是词向量，大大缓解了数据稀疏带来的影响；另一方面，利用更先进的神经网络模型结构（如
Icarus_·2023-04-01 23:35

数据结构_哈夫曼树(python实现)

在NLP领域的词向量开篇制作Word2Vec中用到了一种softmax优化方法——层次softmax，就是将词频编码成哈夫曼树的形式，然后，（以skip-gr
Scc_hy·2023-04-01 20:38

ChatGPT/InstructGPT论文（一）

InstructGPT工作的主要结论五.总结六.参考链接一.GPT系列基于文本预训练的GPT-1，GPT-2，GPT-3三代模型都是采用的以Transformer为核心结构的模型（下图），不同的是模型的层数和词向量长度等超
cv_lhp·2023-04-01 08:24
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