Glove词向量第20页

NLP模型笔记2022-15：深度机器学习模型原理与源码复现（lstm模型+论文+源码）

lstm模型Biaffine模型Transform结构词向量嵌入与embeddingMLP结构与dropout技巧目录1、lstm神经网络初探2、长期依赖问题与RNN存在性问题3、LSTM网络4、LSTM

源代码杀手·2022-12-10 11:58

pytorch bert文本分类_Bert/ELMo 文本分类小实验

博客最近重新梳理了下Transformer和Bert的一些基本原理和概念，再加上之前做过关于ELMo的测试，于是这次就把Bert加进去，相对完整地在文本分类这任务上对不同的预训练词向量以及不同的编码器等做了简单的对比实验

weixin_39659837·2022-12-10 04:22

在pytorch里可以通过AllenNLP包使用ELMo

condacreate-nallennlppython=3.62.安装allennlppipinstallallennlp二、下载训练好的参数和模型参数下载：链接:weights.hdf5模型下载：options.json三、获得词向量

OPTree412·2022-12-10 04:09

NLP-word2vector

目录一、词向量二、word2vec的训练1.核心2.Skip-grammodel3.目标函数4.目标函数的优化5.skipgram另一种目标函数6.NegativeSampling7.更新参数三、词向量评估

Swayzzu·2022-12-09 13:53

论文笔记|DeepWalk

简介DeepWalk是由BryanPerozzi，RamiAl-Rfou和StevenSkiena在2014年提出的，它是一种基于图的无监督特征学习方法，它有趣的点是将文本处理任务中词向量的处理思想迁移到了图特征学习上

凝眸伏笔·2022-12-09 12:50

机器学习-李宏毅-【2】自注意力机制 (Self-attention)

Self-attention，自注意力机制词向量关联性计算：Dot-product、Inner-product（自己与自己计算关联性？）

nightluo·2022-12-09 11:26

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-word2evc-基于向量空间中词表示的有效估计

word2evc-基于向量空间中词表示的有效估计目录概念引入摘要大意介绍词的表示方式评价指标词向量训练方式复杂度的降低负采样重采样(SubsamplingofFrequentWord)研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络

丰。。·2022-12-09 10:24

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-char_embedding

本文目录概念引入由来摘要大意C2W模型语言模型的训练流程词性标注模型研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evc由来词向量的学习在自然语言处理的应用中非常重要

丰。。·2022-12-09 10:24

数据源记录

Glove预训练词向量下载地址https://github.com/stanfordnlp/GloVeThelinksbelowcontainwordvectorsobtainedfromtherespectivecorpora.Ifyouwantwordvectorstrainedonmassivewebdatasets

Mark_Aussie·2022-12-09 09:06

Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation翻译

基于扩散模型在连续领域的成功，Diffusion-LM将高斯向量序列迭代去噪成单词向量序列，从而产

nopSled·2022-12-09 07:01

【转载】JoSE：球面上的词向量和句向量

【转载】JoSE：球面上的词向量和句向量本文转载自科学空间Blog：苏剑林.(Nov.11,2019).

SUFEHeisenberg·2022-12-09 07:49

PaperWeekly 第53期 | 更别致的词向量模型：Simpler GloVe - Part 2

前言本文作者在更别致的词向量模型：SimplerGloVe-Part1一文中提出了一个新的类似GloVe的词向量模型—SimplerGloVe。

weixin_34122604·2022-12-09 07:17

JoSE：球面上的词向量和句向量

作者丨苏剑林单位丨追一科技研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm这篇文章介绍一个发表在NeurIPS2019的做词向量和句向量的模型JoSE（JointSphericalEmbedding

PaperWeekly·2022-12-09 07:37

Python Word2vec训练医学短文本字/词向量实例实现，Word2vec训练字向量，Word2vec训练词向量，Word2vec训练保存与加载模型，Word2vec基础知识

一、Word2vec概念（1）Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。

医学小达人·2022-12-09 05:39

代码调试全指南-自然语言处理-基于预训练模型的方法，车万翔

文章目录introductionchp2:fmm分词&svgchp3:维基百科语料库处理chp4:情感分类chp5:cbow,skipgram...chp6:动态词向量，ELMochp7:预训练语言模型

半杯知识·2022-12-08 20:13

Seq2seq - End2end

序列到序列的模型：词嵌入得到词向量，

等景，不如找景·2022-12-08 19:33

超细节的BERT/Transformer知识点

1、不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会

人工智能与算法学习·2022-12-08 19:55

将tensorflow版本的预训练模型转换成pytorch版本的

参考：pytorch_transformers使用之获取bert词向量_yecp1的博客-CSDN博客1、安装pytorch1.1+pipinstalltorch2、安装pytorch-transformerspipinstalltransformers3

coding_xian·2022-12-08 17:39

知识图谱-KGE-语义匹配-双线性模型（打分函数用到了双线性函数）-2013：NTN（Neural Tensor Network）

文章提出了用于知识库补全的神经网络框架NTN（NeuralTensorNetwork），网络结构/打分函数中同时包含双线性函数和线性函数，并用词向量的平均作为实体的表示。Intro和Re

u013250861·2022-12-08 11:36

使用Bert_BiLSTM_CRF进行实体或事件序列标注、获取微调后的Bert词向量

序列标注任务现在很多自然语言处理的任务都被视为基于神经网络的序列标注任务，如实体识别和事件抽取这两个信息抽取中的子任务，序列标注任务就是通过训练和基于概率对文本的每一个字符打上对应的标签，我们就可以对我们想要识别出的文本部分打上特定的标签，可以看成一种编码和解码，自然语言处理的任务跟通信模型非常类似，很多模型都是对文本进行编码之后再解码就能得到对应结果。本文介绍的是基本的Bert_BiLSTM_C

西南叶孤城·2022-12-08 11:42

NLP自然语言处理入门学习笔记（一）

文本处理的基本方法2.2.1、分词简介2.2.2、流行中文分词工具-----jieba2.2.3、流行中英文分词工具hanlp2.3、文本张量表示方法2.3.1、了解文本张量表示2.3.2、one-hot词向量表示

码农a皮·2022-12-08 11:39

从零开始构建基于textcnn的文本分类模型（上），word2vec向量训练，预训练词向量模型加载，pytorch Dataset、collete_fn、Dataloader转换数据集并行加载

文本分类任务是最基础的NLP任务，本文回顾最先采用CNN用于文本分类之一的textcnn模型，意在巩固分词、词向量生成、任务词表构建、预训练向量加载、深度学习网络构建、模型训练、验证、预测等NLP模型构建的基本流程

沉睡的小卡比兽·2022-12-08 11:35

使用bert进行中文文本分类

使用Bert进行中文文本分类参考一、Bert预训练模型的使用安装transformerspipinstalltransformersBertTokenizerBert的分词器，附带Bert的字典，因为词向量化需要找到字典中对应的序号

一只楚楚猫·2022-12-08 07:49

机器学习实战（一）：Document clustering 文档聚类

机器学习实战（一）：Documentclustering文档聚类1.简介2.数据解析3.符号化和词根化4.词向量化5.Kmeans6.绘图1.简介文档聚类是指根据文档的文本和语义背景将其归入不同的组别

Jasper0420·2022-12-07 22:58

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

hhc68·2022-12-07 15:56

机器学习面试笔试超详细总结（二）（转载）

目录51、概率和信息量的关系52、数据清理中，缺失值的处理方法53、统计模式分类问题54、语言模型0概率问题55、逻辑回归和多元回归分析的不同56、关于Word2Vec57、词向量58、二次准则函数的H-K

尊新必威·2022-12-07 14:26

余弦距离的应用 -- cosine distance

当一对文本相似度的长度差距很大、但内容相近时，如果使用词频或者词向量作为特征，它们在特征空间中的欧氏距离通常很大；而如果使用余弦相似度的话，它们之间的夹角可

小孟Tec·2022-12-07 13:55

综合_详解keras的model.summary()输出参数output shape 与 Param，计算过程

卷积神经网络Param计算过程公式***Conv1D***Param=(卷积核大小x词向量维度+1)x卷积核个数***Conv2D

weixin_45330915·2022-12-07 07:24

torchtext0.14 实践手册（0.12版本同理）

文章目录实践手册构建词典0.9版本0.14版本总结构建迭代器0.9版本0.14版本总结使用预训练词向量0.9版本0.14版本总结本文参考torchtext的API有过两次较大变动：第一次是在0.9，将一些类库移入了

Melody2050·2022-12-07 05:06

【Pre-Training】超细节的 BERT/Transformer 知识点

不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？为什么BERT选择mask掉

zenRRan·2022-12-07 01:45

TensorFlow之文本分类算法-6

1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据6模型-构建训练评估构建输出层构建n-gram模型构建序列模型GloVe（英文全称是GlobalVectorsforWordRepresentation）是一个全球化的英语语境的单词表示的向量集

uesowys·2022-12-06 22:20

知识图谱嵌入：TransE算法原理及代码详解

TransE受到词向量中平移不变性的启发，TransE将关系的向量表示解释成头、尾实体向量之间的转移向量，算法简单而高效

唯余木叶下弦声·2022-12-06 19:16

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-glove-Global Vectors for Word Representation

GloVe模型就是将这两中特征合并

丰。。·2022-12-06 14:12

朴素贝叶斯分类算法python实现

词向量朴素贝叶斯分类算法常常用于文档的分类，而且实践证明效果挺不错的。在说明原理之前，先介绍一个叫词向量的概念。---它一般是一个布尔类型的集合，该集合中每个元素都表示其对应的单词是否在文档中出现。

z_xiaozhuT·2022-12-06 11:00

python实现朴素贝叶斯算法

2.2.2全概率公式2.2.3贝叶斯公式推断2.3朴素贝叶斯的python实现1、导入所需包2、加载数据集合及其对应的分类，从训练数据集中提取出属性矩阵和分类数据3、生成包含所有单词的list（此处生成的单词向量是不重复的

黑芝麻大汤圆·2022-12-06 11:21

PyTorch中的nn.Conv1d与nn.Conv2d

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。卷积核窗口在句子

查里王·2022-12-06 08:59

判断语音识别结果好坏的指标——python实现

判断语音识别结果好坏的指标——python实现：WER字错率SER句错率杰卡德系数TF相似度TF-IDF相似度Word2Vec词向量比较相似性素材的下载：下载地址：链接：https://pan.baidu.com

卖香油的少掌柜·2022-12-06 07:31

python余弦相似度

余弦相似度在NLP的任务里，会对生成两个词向量进行相似度的计算，常常采用余弦相似度公式计算。余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。

AI视觉网奇·2022-12-06 07:27

【NLP】GloVe的Python实现

作者|PengYan编译|VK来源|TowardsDataScience作为NLP数据科学家，我经常阅读词向量、RNN和Transformer的论文。

风度78·2022-12-06 07:56

ＮＬＰ工程师需要掌握的知识

1、机器学习算法：LR、SVM、DT、BOOST、K-MEANS、crf2、深度学习算法：cnn、rnn、lstm、attention、transformer、gpt、bert3、词向量的表达方式：one-hot

凤舞九天v·2022-12-05 19:57

翻译：GloVe: Global Vectors forWord Representation

我们分析并明确了（explicit）在单词向量中出现这种规则性所需的模

BruceCheen·2022-12-05 17:05

什么是卷积，一维卷积，二维卷积，三维卷积

输出维度=（输入维度-滤波器维度）/步长+12、一维卷积3、通道3.1若输入数据的通道数为3则3.2三通道二维卷积4、多个滤波器5、三维卷积6、一维卷积用于：自然语言处理（近义词反义词个数channel，词向量大小

老康头儿·2022-12-05 14:50

GPT-1，GPT-2和GPT-3发展历程及核心思想，GTP-4展望

看了很多文章，还是这位大佬介绍的比较透彻，特此转载：词向量之GPT-1，GPT-2和GPT-3-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/350017443目录前言

yimenren·2022-12-05 12:45

【语言模型系列】原理篇二：从ELMo到ALBERT

上一篇讲到了word2vec存在”一词多义“的问题，其主要原因在于word2vec生成的词向量是“静态”的，每一个词固定的对应着一个词向量表示，也就是说在word2vec训练好之后，在使用单词的向量表示的时候

zenRRan·2022-12-05 02:03

使用pytorch获取bert词向量将字符转换成词向量

转载保存：使用pytorch获取bert词向量_海蓝时见鲸_的博客-CSDN博客_获取bert词向量pytorch-pretrained-bert简单使用_风吹草地现牛羊的马的博客-CSDN博客_pretrainedpytorch

TBYourHero·2022-12-04 23:36

训练自己的GloVe词向量

参考链接：https://github.com/stanfordnlp/GloVe/tree/master/srchttps://radimrehurek.com/gensim/scripts/glove2word2vec.html

coolhuhu~·2022-12-04 19:27

pytorch中的nn.Conv1d()

=1,groups=1,bias=True,padding_mode=‘zeros’,device=None,dtype=None)in_channels是输入特征的维数，在文本识别中也可以理解为输入词向量的特征维数

炒饭小哪吒·2022-12-04 14:40

torch.nn.Conv1d及一维卷积举例说明

在文本分类中，即为词向量的维度o

拉轰小郑郑·2022-12-04 14:38

torch. nn.Conv1d 的简单使用

在文本分类中，即为词向量的维度，也可以理解为特征向量的维度out_channels(int)–卷积产生的通道。可以理解为卷积核

JiangHe1997·2022-12-04 13:03

torch.nn.Conv1d使用详解

out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)in_channels(int)–通道，在文本分类中，即为词向量的维度

小时不识月123·2022-12-04 13:02

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