Glove词向量第23页

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

实体抽取学习笔记

NLP信息抽取任务：实体抽取关系抽取事件抽取命名实体抽取：用于序列标注的双向LSTM-CRF模型前期知识储备概率图模型：HMM、CRFLSTM词向量深度学习学习目标脉络论文研究背景、成果及意义研究背景命名实体识别是什么分类和序列标注区别

路新航·2022-11-23 20:50

机器学习朴素贝叶斯

朴素贝叶斯理论1.概述2.优缺点3.贝叶斯决策理论4.条件概率5.全概率公式6.贝叶斯推断二、贝叶斯分类器的简单应用1.数据说明2.分类三、使用朴素贝叶斯分类器对垃圾文件进行过滤1.流程介绍2.从文本中构建词向量

没说就是0卡·2022-11-23 16:47

Transformer笔记

vd_source=b070ed3f7d11d76ba6c8c88f7c6bbf28计算注意力a,b向量分别与WQ,WK,WV相乘得到Queries,Keys,Valuesdividby8将score÷8，64跟词向量编码的维

十九岁的花季少女·2022-11-23 15:24

Word2Vec词向量训练、使用及可视化操作【保姆级教程（包含藏文处理方法）】

目录一、前言二、Word2Vec词向量训练2.1数据输入格式2.2词向量训练三、词向量使用四、词向量可视化一、前言word2vec是静态词向量构建方法的一种，本文将介绍word2vec词向量是如何训练的

带鱼工作室·2022-11-23 15:28

十四、中文词向量训练一

.1.2Word2vec基本内容Word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词计算出词与词之间的距离.Word2vec将term转换成向量形式，可以把对文本内容的处理简化为向量运算，计算出词向量的相似度

智享AI·2022-11-23 15:26

词向量训练

词向量训练一、实验目的掌握课堂所讲词向量的基本概念和训练方法。加强对pytorch、tensorflow等深度学习框架的使用能力。

街头~神秘人·2022-11-23 15:56

基于CNN的情感分析（文本二分类）

1.数据的预处理在自然语言处理中，不可避开的话题就是词向量，我借助的是torchtext这个工具库来实现词向量的构建分词器deftokenize

LuKaiNotFound·2022-11-23 14:41

138.深度学习分布式计算框架-1

官方文档中简易介绍了如何使用框架在线性回归识别数字图像分类词向量个性化推荐情感分析语义角色标注机器翻译等方面的应用138.2Deeplearning4jDeepLearning4J（DL4J）是一套基于

大勇若怯任卷舒·2022-11-23 08:02

文本表示模型(1)：主题模型LSA、pLSA、LDA

文本表示模型文本表示模型可分为以下几种：基于one-hot,tf-idf,textrank等的bag-of-words；基于计数的，主题模型，如LSA,pLSA,LDA基于预测的，静态词嵌入，如Word2Vec,FastText,Glove

SunnyGJing·2022-11-23 07:35

floret：轻量级的、稳健的单词向量

原文：floret:lightweight,robustwordvectors·Explosion中文持续更新版本：BIT-ENGD/floret:floret,anewvectorrepresentation.(github.com)floret是fastText的一个扩展版本，它使用Bloom嵌入来创建包含单词和子词信息的紧凑矢量表。floret将fastText的子词带入spaCy管道，其矢

znsoft·2022-11-23 02:47

python可嵌入性_python-是否可以仅冻结pytorch嵌入层中的某些嵌入权重？

1.将嵌入分为两个单独的对象一种方法是使用两个单独的嵌入,一个用于预训练,另一个用于待训练.GloVe应该被冻结,而没有预训练表示的GloVe应该从可训练层获取.如果格式化数据以用于预训练的令牌表示,则该数据的范围比不具有

weixin_39862669·2022-11-23 01:45

Word2vec

背景自然语言处理问题中，一般以词作为基本单元，例如我们想要分析“我去过华盛顿州”这句话的情感，一般的做法是先将这句话进行分词，变成我，去过，华盛顿州，由于神经网络无法处理词，所以我们需要将这些词通过某些办法映射成词向量

未来游客·2022-11-23 01:13

【代码解读】Transformer（一）——Encoder

编码端输入经过词向量层以及位置编码层得到一

陌上骑驴Yiping_Chen·2022-11-23 01:55

快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0至ErnieGram + CRF预训练模型

汀、·2022-11-22 23:34

Convolutional Neural Networks for Sentence Classification用于句子分类的卷积神经网络

ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification论文任务：用卷积神经网络（CNN）在预先训练好的词向量上进行句子级分类任务论文借用的深度学习模型：

悦悦是个小可爱·2022-11-22 21:11

pytorch如何使用torchtext初始化LSTM的embedding层？如何用各种预训练模型初始化embedding层？

保存好字典对应的预训练词向量，训练直接读即可如何用各种预训练模型初始化embedding层？pytorch如何使用torchtext初始化LSTM的embedding层？

Icy Hunter·2022-11-22 14:24

pytorch embedding的使用方法

https://yifdu.github.io/2018/12/05/Embedding%E5%B1%82/pytorch中embedding词向量的使用https://blog.csdn.net/david0611

BlueblueblueBLUEFLY·2022-11-22 14:17

基于gensim实现word2vec模型（附案例实战）

用词向量来表示词并不是Word2Vec的首创，在很久之前就出现了。最早的词向量采用One-Hot编码，又称为一位有

艾派森·2022-11-22 13:23

词语向量化 — word2vec简介和使用(一)

前期回顾文本向量化词向量介绍一句话概括词向量用处：就是提供了一种数学化的方法，把自然语言这种符号信息转化为向量形式的数字信息。这样就把自然语言问题要转化为机器学习问题。

北木.·2022-11-22 05:55

详解Word2vec

CBOW思想：用周围词预测中心词输入输出介绍：输入是某一个特征词的上下文相关的词对应的词向量，而输出就是

youminglan·2022-11-22 05:55

维基百科的语料库下载以及信息提取笔记

目录前言一、前提知识1-1、中文维基百科的下载1-2、抽取正文内容，繁体转换为简体1-2-1、抽取正文内容1-2-2、繁体转换为简体1-3、特征工程1-4、训练词向量二、实战训练总结前言中文语料库一般都是极为稀少的

ㄣ知冷煖★·2022-11-22 05:24

word2vec原理详解及实战

目录1）前言1.1语言模型1.2N-gram模型1.3词向量表示2）预备知识2.1sigmoid函数2.2逻辑回归2.3贝叶斯公式2.4Huffman编码3）神经网络概率语言模型4）基于HierarchialSodtmax

自动驾驶小学生·2022-11-22 05:46

机器学习-数据分析之朴素贝叶斯过滤垃圾邮件

先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。我们看一下使用朴素贝叶斯对电子邮件进行分类的步骤：收集数据：提供文

程序小学生·2022-11-22 03:42

第21章：基于Bayesian Theory的MRC文本理解基础经典模型算法详解

1，Bayesianprior在模型训练时候对Weight控制、训练速度影响等功能详解2，Bayesianprior能够提供模型训练速度和质量的数学原理剖析3，从Word2vec走向GloVe：从Local

StarSpaceNLP667·2022-11-22 03:56

StarSpace：一种通用的Embed算法

文章目录1.简介2.要解决的问题3.模型原理4.模型结构5.应用1.简介之前搞对话系统时接触了StarSpace(抛开事实不谈，首先这个名字就比Glove、Elmo、Transformer……来的有诗意

馨歌·2022-11-22 03:53

环境配置 | 有关NLP的库安装学习使用示例，原理解释及出错解析

spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。

夏天｜여름이다·2022-11-21 21:12

bert+crf可以做NER，那么为什么还有bert+bi-lstm+crf ?

我在自己人工标注的一份特定领域的数据集上跑过，加上bert确实会比只用固定的词向量要好一些，即使只用BERT加一个softmax层都比不用bert的bilstm+crf强。

火星种萝卜·2022-11-21 19:03

NLP到Word2Vec实现-第二课

文章目录词向量到word2vec与相关应用一、NLP常见任务1.自动摘要2.指代消解3.机器翻译4.词性标注5.分词6.主题识别7.文本分类二、NLP处理方法1.传统：基于规则2.现代：基于统计机器学习

weixin_47082769·2022-11-21 18:49

transformer和CNN

蓝翔技校的码农·2022-11-21 17:09

自然语言处理 | （1）自然语言处理科普

这一节对于自然语言处理的整个领域做一个科普小结（时间节点：2020年11月18日）自然语言处理初探1.1自然语言处理的早期发展史1.221世纪的里程碑事件基于神经网络的语言模型多任务学习词向量RNN及其变种

郭畅小渣渣·2022-11-21 17:07

textcnn文本词向量_基于Text-CNN模型的中文文本分类实战

1文本分类文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一，目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍，从新闻的分类、商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统，了解文本分类技术是NLP初学者比较好的切入点，较简单且应用场景高频。文本分类2数据准备数据决定了模型最终的高度，不断优化的模型只不过是为了不断逼近这个高度而已。文本分类作为一种有监督学习的任务，毫无疑问的需要一个可用于有监督学习的语料集

排骨小仙女oho·2022-11-21 14:43

百度千言-中文文本相似度实战

文章目录百度千言-中文文本相似度实战任务1：报名比赛，下载比赛数据集并完成读取任务2：对句子对提取TFIDF以及统计特征，训练和预测任务3：加载中文词向量，自己训练中文词向量任务4：使用中文词向量完成mean

Litra LIN·2022-11-21 14:10

Pytorch 自学笔记（自用）

hanlp三.命名实体识别（NER）1.使用hanlp进行命名实体识别使用jieba进行中文词性标注四.文本张量的表示方法4.1one-hot编码4.2使用fasttext工具实现word2vec1.训练词向量

warm_body·2022-11-21 13:50

【自用】预训练语言模型-＞ELMo 模型

[2018]ELMo模型参考：[论文]DEEPCONTEXTUALIZEDWORDREPRESENTATIONS[g6v5][知乎]NAACL2018:高级词向量(ELMo)详解(超详细)经典[文章]从

王六六同学·2022-11-21 13:17

文本生成各评价指标详解

relationgeneration(RG)contentselection(CS)contentordering(CO)如何实现上述的评价指标CoverageDistinctimagecaption常用指标CIDEr好处SPICE词向量评价指标

will-wil·2022-11-21 10:03

NLP相关知识点问答总结（二）

问-31：GloVe相对于word2vec有哪些优缺点？

金色麦田~·2022-11-21 09:54

NLP模型（三）——FastText介绍

有的地方说是分类模型，有的地方又将其用于词向量，那么，FastText究竟指的是什么？

Suppose-dilemma·2022-11-21 09:11

【自用】文本分类 -＞特征提取方法

就目前而言词汇可以转变为向量，即词向量，让计算机学习。而用何种算法转化为向量仍是一个值得讨论的问题。当前已

王六六同学·2022-11-21 08:10

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