Glove词向量

词向量与词向量拼接_如何拥抱 embedding ？从词向量到句向量的技术详解-阿里云开发者社区...

小叽导读：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wordembe
weixin_39639643·2022-12-30 01:03

fasttext文本分类python实现_从零开始学Python自然语言处理（十四）——Fasttext原理详解...

前文传送门：fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工具，在2016年开源，典型应用场景是“带监督的文本分类问题”。在当时，它的性能比肩深度学习而且速度更快。
weixin_39647412·2022-12-30 01:03

词向量与词向量拼接_nlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结：包含word2vec/glove/fastText/elmo/bert。2020年更新：NLP预训练模型的全面总结JayLou娄杰：史上最全！
jadecass·2022-12-30 01:33

NLP中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者：JayLou，NLP算法工程师知乎专栏：高能NLP之路地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结
zenRRan·2022-12-30 01:00

FastText 总结：文本分类、词向量训练、参数详解

FastText：文本分类、词向量训练、参数详解前言-FastText简介一、FastText-安装1.1-Github下载安装1.2-编译器安装二、FastText-文本分类任务2.1-什么是文本分类
师父我坚持不住了·2022-12-30 01:53

CS224n自然语言处理（一）——词向量和句法分析

文章目录一、词向量1.WordNet2.One-hot编码（1）单词的One-hot编码（2）句子的One-hot编码3.Word2Vec（1）连续词袋模型（CBOW）（2）skip-gram（3）负采样
李明朔·2022-12-29 23:59

自然语言处理——词向量词嵌入

1  传统方式的缺点  使用索引的方式无法表达词之间的相似性，n元模型在很多场合难以取得明显的进步和表现。one-hot存在维度方面的问题以及无法表示词和短语之间的相似性。  WordNet:  WordNet是一个由普林斯顿大学认识科学实验室在心理学教授乔治·A·米勒的指导下建立和维护的英语字典。开发工作从1985年开始，从此以后该项目接受了超过300万美元的资助（主要来源于对机器翻译有兴趣的政
aodai3526·2022-12-29 23:21

自然语言处理——学习笔记（2） 语言模型+词向量

语言模型+词向量重点：建模方法、CNN、DNN、RNN优势与不足统计语言模型基本概念：用数学的方法描述语言规律（语言模型）基本思想：用S=w1,w2,w3,...wnS=w_1,w_2,w_3,...w_nS
cc_wangxin·2022-12-29 23:20

【英文文本分类实战】之三——数据清洗

·请参考本系列目录：【英文文本分类实战】之一——实战项目总览·下载本实战项目资源：神经网络实现英文文本分类.zip（pytorch）[1]为什么要清洗文本  这里涉及到文本分类任务中：词典、词向量两个概念
征途黯然.·2022-12-29 20:56

Transformer 自注意力机制 及完整代码实现

设计一个可学习的权重矩阵W，将词向量与这个矩阵点乘，即得到词的表
山上的小酒馆·2022-12-29 15:50

基于gensim的Word2vec词向量训练

1、导入所需的库#首先导入所需要的库importpandasaspdfromgensim.modelsimportWord2Vecfromgensim.models.word2vecimportLineSentence2、读取数据#读取数据df=pd.read_csv('tiyu.csv',encoding='gbk')df.head()输出数据的前5行3、将数据转化成列表#将数据转化成列表cps
麦格芬230·2022-12-29 14:49

利用gensim训练word2vec

1.word2vec简介gensim中的word2vec模块可以基于用户提供的语料快速计算相应词向量，从而用于下游任务。
guofei_fly·2022-12-29 14:14

gensim实战之利用维基百科训练word2vec

word2vec2013年提出的word2vec的方法是一种非常方便得到高质量词向量的方式，其主要思想是：一个词的上下文可以很好的表达出词的语义，它是一种通过无监督的学习文本来用产生词向量的方式。
不可能打工·2022-12-29 13:43

gensim中word2vec使用方法记录

使用gensim包中的Word2Vec训练词向量；fromgensim.models.word2vecimportWord2Vecmodel=Word2Vec(text,size,min_count,window
Mark_Aussie·2022-12-29 13:39

华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用实践：RNN实现情感分类

目录一、环境准备1.进入ModelArts官网2.使用CodeLab体验Notebook实例二、数据准备1.数据下载模块2.加载IMDB数据集2.加载预训练词向量三、数据集预处理四、模型构建1.Embedding2
Yeats_Liao·2022-12-28 14:37

rasa中文语言模型spacy配置

tar.gz下载地址:https://spacy.io/models/zh2,rasa聊天机器人config.yml改进配置:language:zhpipeline:-name:SpacyNLP#预训练词向量
goautodial·2022-12-28 08:04

深度学习 学习笔记总结

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·2022-12-27 20:21

【深度学习】词表示

目录词表示基于矩阵奇异值分解的词表示基本思想：语料矩阵的奇异值分解(SVD)基于神经网络的词表示word2vecWordEmbedding基于全局共现信息的词表示共现概率矩阵模型glove模型动机词表示基于矩阵奇异值分解的词表示基本思想
Queen_sy·2022-12-27 18:22

循环神经网络-独热编码+词向量Word Embedding

独热编码：一百个词一百维向量一万个词一万维->高维对于上图的解释，假设有一个包含8个次的字典VV，“time”位于字典的第1个位置，“banana”位于字典的第8个位置，因此，采用独热表示方法，对于“time”的向量来说，除了第1个位置为1，其余位置为0；对于“banana”的向量来说，除了第8个位置为1，其余位置为0。缺点：1）高维的2）稀疏3）硬编码对于独热表示的向量，如果采用余弦相似度计算向
Queen_sy·2022-12-27 18:52

卷积神经网络的推导过程

这几个的个数，列数是词向量的维度，0.3、0.1、0.1
白小李·2022-12-27 18:06

图文融合微博情感分析（小记）

对大规模图片数据集上预训练的CNN模型参数进行迁移，以微调的方式训练图片情感分类模型FCNN；训练词向量输入可提取文本语义单元上下文特征的双向LSTM中，训练文本情感分类模型WBLSTM；根据latefusion
ASS-ASH·2022-12-27 15:45

【NLP】HuggingFace BERT 微博评论情感分类

【参考：HuggingFace学习2：使用Bert模型训练文本分类任务_呆萌的代Ma的博客-CSDN博客】数据集：【参考：利用LSTM+CNN+glove词向量预训练模型进行微博评论情感分析（二分类）_
myaijarvis·2022-12-27 15:11

关于word2vec词向量化

word2vec最主要的目的就是进行文本向量化词向量维度通常是50-300维，goole官方提供的一般是用300维，有了词向量就可以用各种方法进行相似度计算；一般维度越高，提供的信息越多，计算结果可靠性也更值得信赖
ASS-ASH·2022-12-27 14:20

利用t-SNE可视化Glove向量

一、GloVe词向量简介GloVe：全称GlobalVectorsforWordRepresentations。其文献[2]是2014年在EMNLP会议上提出来的。
爱学习的大白菜·2022-12-27 03:03

迁移学习（含代码示例）

模型测试模型调优增加训练轮数调整学习率增加n-gram特征修改损失计算方式自动超参数调优模型保存与重加载词向量简介词向量模型压缩文件下载解压文件代码实现加载bin文件获取词向量邻近词进行效果检验迁移学习迁移学习三大概念预训练模型
GodGump·2022-12-26 15:04

NLP-词向量(Word Embedding)-2013：Word2vec模型（CBOW、Skip-Gram）【对NNLM的简化】【层次Softmax、负采样、重采样】【静态表示；无法解决一词多义】

一、文本的表示方法(Representation)文本是一种非结构化的数据信息，是不可以直接被计算的。因为文本不能够直接被模型计算，所以需要将其转化为向量。文本表示的作用就是将这些非结构化的信息转化为结构化的信息，这样就可以针对文本信息做计算，来完成我们日常所能见到的文本分类，情感判断等任务。文本表示的方法有很多种，主要的有3类方式：独热编码(one-hotrepresentation)整数编码词
u013250861·2022-12-26 12:18

nlp论文——《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》（向量空间中词表示的有效估计）

目录《EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace》第一课时：论文导读（1）语言模型（2）词向量简介——介绍词向量的概念和种类（3）前期知识储备第二课时
然后就去远行吧·2022-12-26 11:16

中文词向量的下载与使用探索 (tensorflow加载词向量)

文章目录1.下载1.1以百度百科的word+char300d为例2.使用2.1尝试一，gensim方式2.1.1安装gensim2.1.2gensim的使用，代码2.1.3报错，找原因a.查看别人embedding的格式2.2尝试二，tensorflow方式2.2.1Windows下安装tensorflow，cpu版2.2.2测试tf是否可用2.2.3查看所使用的tensorflow是GPU还是C
机智翔学长·2022-12-26 11:13

【word2vec】最简单的词向量训练【词向量】

词向量训练词向量训练是nlp工作的必经之路，现在网上很多的文章都是手搓，感觉性能差的同时还麻烦，特别是不在word2vec这个方面钻研的话，我觉得大可不必手搓。
WHY-233·2022-12-26 11:13

如何使用已训练好的预训练词向量

如果你有一个词表，怎么和别人的预训练向量里的词表统一首先要明确，一个别人训练好的预训练词向量的文件应该是什么样的，分为词和向量两个部分。
苏炘·2022-12-26 11:12

基于标签嵌入注意力机制的多任务文本分类模型

【方法】提出一种基于标签的注意力权重学习,通过标签嵌入的方法同时对文本语义的词向量和文本的TF-IDF分类矩阵进行学习,为文本中的单词赋予不同的权重提取与分类任务更相关的特征,改进文本的注意力权重学习。
米朵儿技术屋·2022-12-26 09:11

python 自然语言处理 代码实现（批量读取，分词，词向量化）

#coding=utf-8#coding=gbkimportpandasaspdimportjiebaimportcodecsimportpandasaspd#decode_set=['ANSI','utf-8','gb18030','ISO-8859-2','gb2312','gbk','Error']df=open("D:\A仲敏2015\python_code\飞狐外传.txt")df1=d
小木头1209·2022-12-26 07:56

NLP常见语言模型及数据增强方法总结

3、N-gram语言模型2、词的分布式表示1、共现矩阵（Co-currenceMatrix）2、神经网络语言模型（NeuralNetworkLanguageModel，NNLM）3、Word2Vec，GloVe
2201_75499313·2022-12-26 04:42

加载glove或者word2vec训练好的词向量进行训练LSTM等模型的训练

可以使用torchtext来加载词向量然后直接初始化模型的embedding层就达到目的了。
Icy Hunter·2022-12-25 16:09

【Torchtext】Torchtext.Vocab、Torchtext.data.BucketIterator、build_vocab函数以及Torchtext.vocab.Vectors

在对文本的预处理过程中，我们首先要使用build_vocab（）生成一个词汇表，而这个方法的具体作用是将这个方法的参数传递给ClassVocab（）来具体实例化一个对象，在实例化的过程中，需要用到预先处理好的词向量
neu_eddata_yjzhang·2022-12-25 16:37

NLP词向量技术

什么是词向量：词向量（WordVector）是对词语义或含义的数值向量表示，包括字面意义和隐含意义。
若年封尘·2022-12-25 11:05

Chapter 3.3 词向量和语言模型（三）

知识点3.3.1word2vecword2vec包含两个模型，即连续词袋模型（CBOW）和跳元模型（skip-gram），CBOW是使用周围词预测核心词，skip-gram是使用核心词预测周围词对于NNLM模型的优化（以CBOW为例）有隐藏层→无隐藏层，神经网络结构为输入层、投影层、输出层输入层前文窗口→前后文窗口投影层按顺序首尾相连拼接→求和（平均）输出层线性结构→树型结构（层次Softmax）
Yif18·2022-12-24 20:21

Chapter 3.2 词向量和语言模型（二）

词与词的共现关系共现矩阵为对称矩阵通过一个词与周围词的共现关系来表示该词例：我喜欢机器学习我喜欢NLP我学习NLP课程counts我喜欢机器学习NLP学习课程我020010喜欢201100机器学习010000NLP010011学习100100课程000100存在问题：词向量维度会随着词典大小增长而线性增长
Yif18·2022-12-24 20:20

基于BERT的情感分析模型

目录基于BERT的情感分析模型1一、基于Transformer的词向量表示1各个词对it编码影响程度示意图4二、数据收集及预处理5数据集52.文本预处理6（1）数据清洗6（2）文本分词7（3）过滤停用词
biyezuopinvip·2022-12-24 20:48

NLP 之 word2vec 以及负采样原理详解

word2vec是谷歌于2013年发布的用于计算词向量的工具，其可以很好的度量词之间的相似性，引起了工业界和学术界的广泛关注，目前也是计
smart_hang·2022-12-24 19:52

word2vec中的负采样（以CBOW模型为例）

CBOW模型图输入词w（t）的上下文单词的词向量（随机生成），输入层单词加和得到了一个跟输入词相同维数的向量。对此向量进行相应操作，使得输出为w(t)的概率最大。
今天周一天气晴·2022-12-24 18:51

【NLP】word2vec负采样

D）→2.根据输入单词直接挑出W1矩阵中对应的行向量→3.相加并求平均得一个向量（1*D）→4.和W2矩阵（D*N）相乘得最终预测置信度（1*N）→5.经过softmax得概率（注：N为词典大小，D为词向量维度
取经小尼姑·2022-12-24 18:50

基于预训练模型的军事领域命名实体识别研究

本文提出基于预训练模型（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers,BERT）的命名实体识别方法,首先基于预训练BERT模型生成自建开源军事语料的动态特征词向量的字符表示
米朵儿技术屋·2022-12-24 16:42

一种改进的融合文本主题特征的情感分析模型

与传统LSTM方法相比，该方法利用潜在狄利克雷分布（LDA）主题模型获得评论的主题词分布，与评论词向量拼接作为输入，通过Bi-LSTM挖掘全文特征信息，结合self
宋罗世家技术屋·2022-12-24 16:11

BERT微调finetune笔记

-知乎(zhihu.com)词向量之BERT-知乎(zhihu.com)BERT详解-知乎(zhihu.com)详解Transformer（AttentionIsAllYouNeed）-知乎(zhihu.com
Kakaluotuo·2022-12-24 14:50

训练自己GLOVE中文词向量过程记录

包括windos下运行.sh文件下载GIT和Cygwin过程踩坑及调试过程先下载GLOVE官方材料包跳转中...或以下链接https://github.com/stanfordnlp/GloVe.git
御羽与鱼·2022-12-24 14:10

文档向量模型及其实践-计算文档的相似度

期末大作业的其中一部分是要求对文档进行相似度计算，并提示可以用文档词向量的方法来做。于是查了一些资料。然后引出了空间向量模型（VSM）这个概念。
muyang木杨·2022-12-24 14:08

使用Tensorflow实现简单的RNN（共享变量）

之前我们用word2vec训练了词向量，但光词向量其实没有什么实际的用处，我们还要结合深度学习模型比如rnn，LSTM，seq2seq才行，所以我们首先来介绍一下如何使用时下最为流行的tensorflow
zzx3163967592·2022-12-24 08:08

Gensim 4.0.0加载词向量时“KeyedVectors.load_word2vec_format”，报错。

importgensimword2vec_model=KeyedVectors.load_word2vec_format('Path:/…/ChineseEmbeddingMin.txt',binary=False,unicode_errors='ignore')这里，“binary=False”是指text形式；binary=True是指binary形式。报错1：“EOFError:unexpe
romantickai·2022-12-24 07:30

NLP实战之Fasttext中文文本分类

FacebookFasttext简介fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工具，在学术上没有太多创新点，好处是模型简单，训练速度非常快。
vivian_ll·2022-12-23 08:06
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