Glove词向量第22页

机器学习-分类算法实战-使用朴素贝叶斯分类器过滤垃圾邮件

充分利用Python的文本处理能力将文档拆分为词向量。这将用于对文本进行分类。

LyShay·2022-11-30 01:29

[机器学习实战]--朴素贝叶斯过滤垃圾邮件

我们将充分利用python的文本处理能力将文档切分成词向量，然后利用词向量对文档进行分类。还将构造分类器观察其在真实的垃圾邮件数据集中的过滤效果。

chenshengta6990·2022-11-30 00:51

机器学习——朴素贝叶斯算法

目录一、朴素贝叶斯理论1.1基于贝叶斯决策理论的分类方法1.2条件概率编辑1.3全概率公式编辑1.4朴素贝叶斯分类器二、贝叶斯分类器简单应用三、使用朴素贝叶斯进行文档分类3.1准备数据：从文本中构建词向量

装进了牛奶箱中·2022-11-29 19:37

机器学习（四）朴素贝叶斯算法

贝叶斯定理有什么用1.2贝叶斯公式2.朴素贝叶斯分类器2.1朴素贝叶斯公式2.2拉普拉斯修正2.3防溢出策略3.朴素贝叶斯算法实例-过滤垃圾邮件3.1问题分析3.2代码实现3.2.1准备数据3.2.2训练算法：从词向量计算概率

Ag11·2022-11-29 18:45

torch.nn.embedding()大致使用方法

碰到了这个东西，有点不太清楚，在这里记下笔记将nn.embedding理解为学习一个词向量的表示，每一个词都会对应一个指定维度的单独的向量表示（embed_dim在GRU等模型的输入中，可以认为是input_size

chaiiiiiiiiiiiiiiiii·2022-11-29 17:24

11月28日九十节作业（自然语言处理-词向量）学习总结

一、词向量是表示自然语言里单词的一种方法，是自然语言处理的重要基础和前提二、把词转化为向量：EmbeddingLookup：用一个特定的表格（也可以用词典的数据结构，但对计算效率有影响）来储存特定词语的向量

Together.733·2022-11-29 13:57

NLP面试常考题（以前面试被问得题，答案为个人理解，仅供参考）

面试常考题（答案为个人理解，仅供参考）1:词向量是什么,有哪些方式生成词向量,句子的词向量是什么?

那年夏天那缕光·2022-11-29 11:56

NLP深入学习——什么是词向量和句向量（Word Embedding and Sentence Embedding）

文章目录返回主目录词向量（WordEmbedding）句向量（SentenceEmbedding）①Averging法则②LSTM/RNN返回主目录这是一个系列的文章，点击返回综合目录页词向量（WordEmbedding

superbfiy·2022-11-29 10:34

词向量训练实战——Word2vector、Glove、Doc2vector

目录一、基于gensim（版本：3.8.3）的Word2vector1、模型训练2、模型使用：获取词、词向量、词之间词向量比较等3、word2vector的保存和加载2、Glove3、补充句向量：Doc2Vec

lucky_chaichai·2022-11-29 10:30

自然语言处理（词向量——Word Embedding）总结

目录一、什么是词向量1.1离散表示（one-hotrepresentation）1.2分布式表示（distributionrepresentation）二、如何生成词向量三、如何让向量具有语义信息四、CBOW

spiritqi·2022-11-29 10:19

PaddlePaddle自然语言处理总结

11月28日week14周一910节物联2012008070101本文总结：1.介绍词向量引入对自然语言处理有着至关重要的作用；2.介绍了word2vec算法；3.介绍CBOW算法的实现；4.介绍Skip-Gram

睡觉特早头发特多·2022-11-29 07:29

自然语言处理学习总结

1、将语义信息转化为向量2、使用一个单词的上下文来了解这个单词的语义（word2vec算法）CBOW：在学习过程中，使用上下文的词向量推理中心词，这样中心词的语义就被传递到上下文的词向量中，如“Spiked

m0_51230343·2022-11-29 07:58

文本表征 Text Representation

基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words；主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征：Word2vec、FastText、GloVe基于词向量的动态表征

jzwei023·2022-11-29 06:16

利用Word2Vec在语料中构建种子词集同类词

步骤：1）对语料库建立word2vec词向量模型；2）利用gensim.model联动的词汇相似

Papaya沐·2022-11-28 18:43

词向量实践（gensim）

词向量训练步骤：分词并去停用词词频过滤训练项目完整地址：https://github.com/cyandn/practice/tree/master/Word2Vecgensim中Word2Vec参数解释

dazha4426·2022-11-28 18:38

word2vec词向量文本分类实现（TensorFlow版，算法TextCNN）

之前也写过word2vec词向量文本分类实现，不过那是基于Keras。今天来写下tensoflow版的代码。再来感受下它的魅力。

总裁余(余登武)·2022-11-28 12:07

Python深度学习12——Keras实现注意力机制(self-attention)中文的文本情感分类（详细注释）

但是使用函数API也可以实现，Keras处理文本并且转化为词向量也很方便。本文使用了一个外卖评价的数据集，标签是0和1，1代表好评，0代表差评。

阡之尘埃·2022-11-28 08:44

准备NLP面试问题

文章目录word2vecglove你知道几种词向量的方法？你认为为什么BERT能达到这么好的效果？注意力机制你了解多少，或者说你了解哪几种？

kukufufu·2022-11-27 20:08

JackComeOn·2022-11-27 19:59

Word2Vec原论文阅读

Word2Vec原论文阅读一、背景Word2Vec是自然语言处理、文本表示学习的典型模型，首次提出了CBOW、Skip-gram等目前仍在沿用的词向量学习思想，也是除了预训练模型生成词向量之外，最具有代表性的神经网络词向量模型

西南小游侠·2022-11-27 19:58

Word2Vec

wordvector的核心思想：为每个单词构建一个密集向量，选择后的向量与出现在类似上下文中的单词向量相似。

在路上的工程师·2022-11-27 11:48

TextCNN文本分类Pytorch

文章目录前言一、环境：二、数据：三、模型结构四、主要代码1.word2id与id2word2.word2vec3.加载word2vec五、训练及测试未使用预训练词向量使用预训练的词向量总结前言之前写了一篇

ToTensor·2022-11-27 10:16

文本分类：TextCNN（pytorch实现）

textcnn详细过程：第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5。

MCZ777·2022-11-27 10:13

fastText学习——文本分类

之前主要有One-hot、BagofWords、N-gram、TF-IDF词向量表示方法，但它们存在不足：转换得到的向量维度很高，需要较长训练时间；没有考虑单词与单词之间的关系，只是进行了统计。

Quinn-ntmy·2022-11-27 08:03

中文自然语言处理--基于fasttext中文短文本分类

FastText是facebook开源的一个词向量与文本分类工具，模型简单，训练速度非常快。

糯米君_·2022-11-27 07:54

文本张量的表示方法

概念：将一段文本使用张量进行表示，将词汇表示成向量，成为词向量，再由各个词向量按顺序组成矩阵形成文本表示。为什么？

IT之一小佬·2022-11-27 01:21

深度学习-nlp系列（4）：Word2Vec 字&词向量的训练和使用

前言word2vec是静态词向量构建方法的一种，与Embedding词向量相似。本文将介绍word2vec词向量是如何训练的，训练好的word2vec词向量如何使用。

牧子川·2022-11-26 08:53

Pytorch——BERT 预训练模型及文本分类（情感分类）

知识点语言模型和词向量BERT结构详解BERT文本分类BERT全称为BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer，是谷歌在2018年10月发布的

ASS-ASH·2022-11-26 08:21

关于词向量的一篇好的入门文章

很好，正好可借此机会介绍词向量、word2vec以及DeepNLP整套相关的东西：文章很长，是从CSDN上写好复制过来的，亦可直接跳到博客观看：深度学习（DeepLearning）·

rolin-刘瑞·2022-11-26 04:26

CBOW、Skip-gram理解

分布式词向量并不是word2vec的作者发明的，他只是提出了一种更快更好的方式来训练语言模型罢了。

不要关注我·2022-11-26 04:25

词向量模型W词向量模型Word2Vecord2Vec

前言本文是之前学习自然语言处理课程CS224课程的笔记。首发于公众号"NLP学习者"简介想要处理文本首先就要将单词表示成计算机可以处理的格式，表示的方法一般有两种，一种是one-hot编码，另一种是分布式表示，分布式表示涉及从单词个数维度的空间到具有更低维度的连续向量空间的数学嵌入。本篇博文介绍的word2vec就是一种分布式表示，word2Vec尝试去做的是利用语言的意义理论，根据一个单词来预测

loganzha·2022-11-26 04:24

连续词袋模型（Continous bag of words, CBOW）

（Skip-gram是用中心词预测周围词）CBOW模型的结构最左边为上下文词，这些词用One-hot编码表示，维度为1*V(上图容易让人理解错误)每个上下文的词向量都需要乘以一个共享的矩阵W，由于整个模型是一个神经网络结构

Vicky_xiduoduo·2022-11-26 04:18

【NLP】一文理解Self-attention和Transformer

首先是词的表示，表示词的方式：One-hotEncoding（词向量很长，并且词之间相互独立）、WordEmbedding。然后是语音向量和图（Graph）也是由一堆向量组成。输出可能是什么样的？

Mr.zwX·2022-11-25 22:22

LSTM+Self-Attention情感分类

开发环境2、数据集二、使用torchtext处理数据集1、导入必要的库2、导入并查看数据集3、使用torchtext处理数据集3.1、定义Field3.2、创建Dataset3.3、构建词表、加载预训练词向量

wisuky·2022-11-25 12:52

Kaggle 上数据集的分享（20类猿猴、电影评论、glove.6B.100D.txt、THUCNews、STL10(train_X.bin)等）

本文主要针对深度学习中Kaggle上的数据，因为在Kaggle网页下载会有很多的障碍。目前还在学习中，日后有更多需要的数据会继续更新。链接：https://pan.baidu.com/s/14oh5Q8RvvPCcE44pJUt_JQ提取码：plw3

Seldon_Lin·2022-11-25 11:24

【gensim问题记录】EOFError: unexpected end of input； is count incorrect or file otherwise damaged?

参考博客报错信息：打开词向量文件viglove.840B.300d.word2vec.txt词向量文件中的第一行是两个数字，第一个表示此文件中共有词多少；第二个是词向量的维度输入crtl+end，跳转到最后一行

又又酸又菜又多余·2022-11-25 09:02

halouaaaa·2022-11-25 08:05

python3.8+tensorflow2.4.0+keras-2.4.3: IMDB电影评论情感分析

Embedding层相当于一个字典，负责将词索引映射到固定尺寸的稠密词向量。它接受整数序列作为

wdw_kai·2022-11-25 05:34

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第17章潜在语义分析

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第17章潜在语义分析论文介绍单词向量空间话题向量空间话题向量空间文本在话题向量空间的表示从单词向量空间到话题向量空间的线性变换潜在语义分析算法矩阵奇异值分解算法步骤

电信保温杯·2022-11-25 02:38

《深入浅出图神经网络》读书笔记（4.表示学习）

离散表示与分布式表示4.1.3端到端学习4.2基于重构损失的方法——自编码器4.2.1自编码器4.2.2正则自编码器4.2.3变分自编码器4.3基于对比损失的方法—Word2vec4.3.1Skip-gram——词向量模型

ppgodcsy·2022-11-24 18:31

深入浅出Word2Vec原理解析

Word2Vec是用来生成词向量的工具，而词向量与语言模型有着密切的关系。因此，我们先来了解一些语言模型方面的知识。

风度78·2022-11-24 18:27

李宏毅2020机器学习深度学习(4) RNN循环神经网络笔记+作业

2.作业描述3.数据预处理3.1数据描述3.2词向量化3.3半监督学习（Semi-SupervisedLearning）3.4数据格式4.完整代码4.1word2vec4.2utils.py4.3w2v.py4.4preprocess.py4.5data.py4.6

梆子井欢喜坨·2022-11-24 17:35

将一段文本映射到低纬向量空间

阶段2：深度模型阶段，此阶段方式较多，自从glove、word2vec等词粒度的表示出现后，在此基础有比较多的魔改，从对句子中的词向量简单平均、到有偏平均SIF[1]，后来引入CNN、LSTM等模型利用双塔

zcypaicom·2022-11-24 15:17

skip-gram模型处理文本

目录理论基础代码总架构代码实战1.导入包2.从文件中提取停止词和训练文本3.建立词典以及生僻词用UNK代替4.为skipgram生成训练参数5.构建模型6.调用负采样，抽取管检测7.准确率8.输出词向量

想要好好撸AI·2022-11-24 13:36

Python3 处理文章文本，分词统计，文本检索，并制作词云

data文件夹中读取每一个text文件并分词用TextRank4Keyword类对文本进行分词并提取关键词，并将提取出的关键词写到output文件夹中的同名文件中读取output中的关键词文件，并建立词向量统计词频将统计出的词频写入到

AiFool·2022-11-24 11:17

【BERT】Transformer/BERT/Attention面试问题与答案

2.不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵（WQ,WK,WVW_Q,W_K,W_VWQ,WK,WV），会有什么问题？

尊新必威·2022-11-24 10:11

ELMO/BERT/Transformer笔记 (备用)

可以看一下B站的视频学习：（1）词向量与ELMO模型：https://www.bilibili.com/video/av89296151?

MachineLP·2022-11-24 10:11

特征抽取工具-Transformer-bert

词向量：将词转换成向量表示。一个好的词向量应该有下面的几个特性：1:满足相似性，相关

Coding~Man·2022-11-24 10:07

02、PMI点互信息 & PPMI（Positive PMI）

基于点互信息的词向量表示方式恰好可以解决上述问题。PMI点互信息1.概念和公式点互信息（PointwiseMutualInformation，PMI）是信息轮中用来衡量两个事物之间的相关性的一个指标。

祥祥2020·2022-11-24 01:18

深度学习：补充内容：自然语言处理（Tokenizer和pad_sequences）

在上篇文章中我们写到了用Tokenizer和pad_sequences）这两个模块对文本类型的数据进行处理后再进行Embedding层的输入，除了可以自己训练Embedding层外，还可以导入外部训练好的词向量

龙寻天下·2022-11-23 20:57

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