Glove词向量第2页

关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（下--2）

Bert使用方法将bert当做一个词向量的模型，bert的输出可以作为你模型的输入，然后主要任务是你的模型做。

吴祺育的笔记·2024-01-21 09:35

深度学习(3)--递归神经网络(RNN)和词向量模型Word2Vec

一.递归神经网络基础概念递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork,RNN)可以解决有时间序列的问题，处理诸如树、图这样的递归结构。CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。2.处理自然语言IamGodFishhhorAFish：则对应的输入为X0--I，X1--am，X2--GodFishh

GodFishhh·2024-01-21 07:46

自然语言处理N天-Day0501词袋和词向量模型

第五课文本可视化技巧算是进入正题了，NLP重要的一个环节，构建词向量模型，在这里使用到了Gensim库，安装方式很简单pipinstallgensim词袋模型BOW词袋将文本看作一个无序的词汇集合，忽略语法和单词顺序

我的昵称违规了·2024-01-20 21:39

中文词向量训练-案例分析

1数据预处理，解析XML文件并分词#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#process_wiki_data.py用于解析XML，将XML的wiki数据转换为text格式importloggingimportos.pathimportsysfromgensim.corporaimportWikiCorpusimportjiebaimportjieba.ana

Algorithm_Engineer_·2024-01-19 22:26

自然语言处理大数据：spark ML Word2Vec详解

简介Word2Vec是一种著名的词嵌入（WordEmbedding）方法，它可以计算每个单词在其给定语料库环境下的分布式词向量（DistributedRepresentation，亦直接被称为词向量）。

nnnancyyy·2024-01-19 17:23

自然语言处理-词向量技术

一.词向量技术的简介词向量（WordEmbedding）是一种将单词表示为实数向量的技术，它在自然语言处理（NLP）和机器学习中得到广泛应用。

Algorithm_Engineer_·2024-01-19 17:38

【昇思技术公开课笔记-大模型】Bert理论知识

NLP中的预训练模型语言模型演变经历的几个阶段word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量，后根据下游任务训练不同的语言模型ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息，转换为动态词向量

JeffDingAI·2024-01-19 16:21

大创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

laafeer·2024-01-18 09:11

大语言模型系列-ELMo

文章目录前言一、ELMo的网络结构和流程二、ELMo的创新点总结前言在前文大语言模型系列-word2vec已经提到word2vec的缺点：为每个词汇表中每个分词静态生成一个对应的词向量表示，没有考虑到语境

学海一叶·2024-01-18 09:11

大语言模型系列-word2vec

、word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列-总述已经提到传统NLP的一般流程：创建语料库=>数据预处理=>分词向量化

学海一叶·2024-01-18 08:39

Bert详解

fine-tuning优缺点基本架构由Transformer的Encoder层堆叠而来每个部分组成如下：EmbeddingEmbedding由三种Embedding求和而成TokenEmbeddings：词向量

bulingg·2024-01-18 04:52

Python文本向量化入门（五）：自定义中文词袋

在文本向量化中，使用预训练的词向量，例如Word2Vec、GloVe或FastText等，是常见的做法。这些词向量已经在大量文本数据上进行了训练，为我们提供了现成的词嵌入表示。

Dxy1239310216·2024-01-17 17:05

Transformer 位置编码

本文目录Transformer位置编码什么是位置编码以及为什么需要位置编码Transformer中的位置编码直观理解位置编码如何结合到词向量中相对位置其他问题为什么位置编码与词向量结合是使用相加而不是连接位置

小嗷犬·2024-01-16 16:23

NLP学习—17.基于BM25、tfidf和SIF的检索系统实现

在介绍SIF前，需要先理解平均词向量与TFIDF加权平均词

哎呦-_-不错·2024-01-15 00:10

大模型学习与实践笔记（五）

一、环境配置1.huggingface镜像下载sentence-transformers开源词向量模型importos#设置环境变量os.environ['HF_ENDPOINT']='https://

AllYoung_362·2024-01-12 20:14

Glove词向量技术

一.Glove词向量技术概述GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）是一种用于学习词向量的技术，由斯坦福大学的研究团队于2014年提出。

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 18:51

工智能基础知识总结--词嵌入之GloVe

什么是GloVeGloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）是一个基于全局词频统计（count-based&overallstatistics）的词表征（wordrepresentation）工具，它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量，这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性，比如相似性（similarity）、类比性（analogy）等。我们通过对向量的运

北航程序员小C·2024-01-12 12:18

Word2Vec的CBOW模型

Word2Vec中的CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于学习词向量的神经网络模型。CBOW的核心思想是根据上下文中的周围单词来预测目标单词。

天一生水water·2024-01-11 07:57

矢量，矢量化的梯度下降以及多元线性回归

例如，图像可以表示为像素值的矢量，文本可以表示为词向量的矢量。矢量工具可以用来处理和表示这些特征向量，以便机器学习模型能够对其进行处理和学习。模型参数表示：在机器学习模型中，参数通常以矢量的形式表示。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

“不缺钱，只缺人” ，同传翻译的那些事儿

本系列由百度多位资深工程师精心打造，提供了从词向量、预训练语言模型，到信息抽取、情感分析、文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在

飞桨PaddlePaddle·2024-01-10 05:24

工智能基础知识总结--词嵌入之FastText

什么是FastTextFastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，它提出了子词嵌入的方法，试图在词嵌入向量中引入构词信息。

北航程序员小C·2024-01-08 23:42

人工智能AI入门 2.2- NLP词向量 word2vec

#word2vec1字或者词的one-hotrepresentation，矩阵维度太高且稀疏2word2vec的两种方法，CBOW从周围的词推测单个词，skip-gram从单个词预测周围#论文##论文详解https://arxiv.org/pdf/1411.2738.pdf#实现##C代码实现https://github.com/tmikolov/word2vec/blob/master/word

YueTan·2024-01-08 21:05

自然语言处理学习笔记

参考：http://fancyerii.github.io/books/word-embedding/1、语言要首先转换成词向量。2、one-hot向量将词转换为二进制且仅有一位为1。

追求科技的足球·2024-01-08 19:36

朴素贝叶斯算法-分类算法

记作P(A|B)在A1,A2相互独立的情况下，条件概率的特性：P(A1,A2|B)=P(A1|B)P(A2|B)2贝叶斯公式W：特征向量C：类别贝叶斯公式最常用于文本分类，上式左边可以理解为给定一个文本词向量

Quinto0·2024-01-08 09:11

cs244n笔记（二）

现在的问题是如何得到v向量和u向量，已知一个非常大的矩阵，这个矩阵根据不同的词对应着不同的词向量。

周老师元亨利贞文化教育·2024-01-08 06:40

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

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