Glove词向量第25页

python3《机器学习实战系列》学习笔记----2.朴素贝叶斯法

前言一、基于贝叶斯决策理论的分类方法1.1条件概率1.2朴素贝叶斯理论（NaiveBayes）二、使用朴素贝叶斯进行文档分类2.1准备数据：从文本中构建词向量2.2训练算法：从词向量计算概率2.3测试算法

mcyJacky·2022-10-28 14:50

进阶篇

目录模型实用技巧特征提升特征抽取特征筛选模型正则化欠拟合与过拟合L1范数正则化L2范数正则化模型检测留一验证交叉验证超参数搜索网格搜索并行搜索流行库/模型实践自然语言处理包（NLTK）词向量(Word2Vec

萌新待开发·2022-10-28 10:54

Attention机制学习记录（四）之Transformer

谷歌团队近期提出的用于生成词向量的BERT[3]算法在NLP的11项任务中取得了效果的大幅提升，堪称2018年深度学习领域最振奋人心的消息。而BERT算法的最重要的部分便是本文中提出的Trans

彭祥.·2022-10-28 07:50

自然语言处理（NLP）（一）文本预处理篇之分词、向量表示和特征处理

1.1.3搜索引擎模式分词1.1.4中文繁体分词1.1.5自定义词典分词1.2hanlp模块1.2.1中文分词1.2.2英文分词1.2.3命名实体识别1.2.4词性标注2.文本张量表示方法2.1one-hot词向量表示

`AllureLove·2022-10-28 05:31

机器学习数据预处理2：词向量 (word2vec)

google两篇关于word2vec的论文：[1]TomasMikolov,KaiChen,GregCorrado,andJeffreyDean.EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace.InProceedingsofWorkshopatICLR,2013.[2]TomasMikolov,IlyaSutskever,KaiChen,

梦dancing·2022-10-28 05:29

自然语言处理:数据集预处理词向量嵌入

1原始数据提取问答数据集并保存原始数据剪切即把如下格式的问答语句转换成正常的问答语料.从原始数据中提取完整的对话,并处理成问答格式,最终将问题和答案数据分开保存.原始数据EM呵呵M是王若猫的。EM不是M那是什么？E正常问答语料呵呵是王若猫的。不是那是什么？1.0提取对话defprocess_cut(source_path,cut_path):'''提取完整对话集.参数:source_path:原始

天然玩家·2022-10-28 05:55

NLP-文本表示-词向量

NLP-文本表示-词向量一、词嵌入概述二、词嵌入模型1、模型的输入输出2、词嵌入矩阵建立3、模型数据集的构建1）简单方式-NNLM2）word2vec:CBOW3）word2vec:skip-gram4

大虾飞哥哥·2022-10-27 07:29

自然语言处理(NLP)之二：文本表示（词向量）

1.基础概念周所众知，非数值型的文本数据是不能直接输入机器学习模型的，要先经过编码转化成数值型数据才可用于模型训练或预测。而文本表示，就是研究如何将文本数据合理编码成向量或矩阵形式的数值型数据的技术。自然语言文本中，篇章由段落构成，段落由句子组成，而句子由单词构成。而词典中，每个单词都有多种含义，因此只看文本单独出现的单词难以确定其所想表达的含义；所以只有当单词放到句子中，结合其上下文共同出现单词

HadesZ~·2022-10-27 07:59

NLP学习笔记01-词向量

什么是词（字）向量？将单词（apple、吃饭）用向量的形式进行表示，比如将单词“吃饭”表示为一个三维向量x=[x1,x2,x3]。一个词语或者一个字在NLP中被称为一个token。one-hot来编码字典比如一个汉语字典有3个单词“(index:0)吃饭”、“(index:1)睡觉”、“(index:2)打牌”构成，则one-hot编码结果如下：单词one-hot编码吃饭001睡觉010打牌100

多少学一点吧·2022-10-27 07:53

NLP前置知识1 —— 词向量

一、词的表示方法独热编码、词袋模型、词向量1.独热编码(One-HotEncoding)1.1定义方法是把每个词表示为一个长向量，该这个向量的维度是词表大小，向量中只有一个维度的值为1，其余维度为0，这个维度就代表了当前的词

温酒ss·2022-10-27 07:53

【自然语言处理】词向量

【传统的语义向量表示方法】one-hot：每个词表示为一个很长的向量，向量的维度是词表大小，其中只有一个维度的值为1，其它元素为0.词袋模型(BOW)：将语料库中所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独立的，语料库中所有的词组成一个清单进行映射匹配。对于每一个句子或文档，其对应的下标与映射数组的下标相匹配，其值为该词语出现的次数。例如：该例子来源于百度百科以下是两个简单的

CC‘s World·2022-10-27 07:22

NLP入门-词向量

前言：本文总结了介绍了词向量的两种表示方式：one-hot表示和分布式表示目录one-hot表示（离散式表示）分布式表示分布式表示的优点：分布式表示-word2vec在自然语言处理任务中，首先要考虑字、

三三木木七·2022-10-27 07:49

NLP词向量表示

NLP词的表示方法类型词的独热表示one-hotrepresentation向量的维度会随着句子的词的数量类型增大而增大任意两个词之间都是孤立的，根本无法表示出在语义层面上词语词之间的相关信息，而这一点是致命的。词的分布式表示distributedrepresentation1954Harris分布假说distributionalhypothesis选择一种方式描述上下文选择一种模型刻画某个词（下

dzzxjl·2022-10-27 07:17

自然语言处理之词向量技术（二）

1.词向量技术词向量（word2vec）是一种表示自然语言中单词的方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量，通过这种方法，把自然语言计算转换为向量计算。

智享AI·2022-10-27 07:15

【NLP】词向量

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

Sonhhxg_柒·2022-10-27 07:44

NLP预训练模型小型化与部署的那些事儿--飞桨PaddlePaddle

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

javastart·2022-10-26 09:29

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

视学算法·2022-10-25 07:13

bert和word2vec/glove的区别

https://www.quora.com/Are-encoder-representations-BERT-considered-embeddings/answer/Wenxiang-JiaoOfcourse,BERTcanbeconsiderdasanembeddingsgenerator.FromWord2Vec,GloVetoContext2Vec,toELMo,thentoBERT,th

大龙2020·2022-10-25 07:43

词向量经典模型：从word2vec、ELMO、GPT、到BERT

目录一、wordembedding1.1介绍1.2Word2Vec有两种训练方法：1.3WordEmbedding的应用：1.4wordembedding存在的问题：二、从wordembedding到ELMo2.1ELMo的本质思想是：本身是个根据当前上下文对WordEmbedding动态调整2.2ELMo采用了典型的两阶段过程：2.3网络采用双层双向LSTM特征抽取器2.4结果：2.5ELMo优

"灼灼其华"·2022-10-25 07:11

bert获得词向量_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！

weixin_39609071·2022-10-25 07:10

bert获得词向量_NLP中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

作者：JayLou，NLP算法工程师知乎专栏：高能NLP之路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：包含word2vec

weixin_39620099·2022-10-25 07:10

bert获得词向量_词向量详解：从word2vec、glove、ELMo到BERT

目前，词向量(又叫词嵌入)已经成为NLP领域各种任务的必备一步，而且随着bertelmo,gpt等预训练模型的发展，词向量演变为知识表示方法，但其本质思想不变。

weixin_39589557·2022-10-25 07:09

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

from=timelinenlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bertJayLou娄杰首发于公众号「高能AI」本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结

jack_201316888·2022-10-25 07:37

NLP【08】深度学习模型在NLP中的发展——从Word2vec到Bert的演变过程

上一篇：NLP【07】transformer原理、实现及如何与词向量做对接进行文本分类（附代码详解）不同版本bert文本分类实现：https://github.com/ttjjlw/NLP/tree/main

一条水里的鱼·2022-10-25 07:04

word2vec和bert的基本使用方法

1.word2vec的使用方法word2vec生成词向量的可以分为三步:分词->训练->调用模型#数据集是我随便找的一篇小说importjiebafromgensim.modelsimportword2vec

Alan and fish·2022-10-25 07:03

词嵌入 Embedding: 从 Word2vec 到 Bert

word2vec/论文『DistributedRepresentationsofSentencesandDocuments』贡献：在前人基础上提出更精简的语言模型（languagemodel）框架并用于生成词向量

saluteman·2022-10-25 07:25

自然语言处理学习——CS224课程笔记

自然语言处理学习——CS224课程笔记第一部分：词向量（Lecture1）对于自然语言处理问题，涉及到的基本处理单元是一个个单词（英文为单词，中文为词汇），将单词表示成计算机能够理解的符号是解决自然语言处理问题的基础

skyseezhang123·2022-10-24 18:08

大数据关键技术：自然语言处理入门篇

分词与词向量#自然语言处理简介#自然语言处理概况#什么是自然语言处理？自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。

稀里糊涂滴梦·2022-10-24 18:30

NLP最著名的语言模型-BERT

传统的word2Vec遇到的问题是，训练好的词向量就再也不会变了。二、注意力机制Attention：对于当前输入的数据的关注点是什么，如何让计算机关注到

敷衍zgf·2022-10-24 17:00

文本分类实战（五）—— Bi-LSTM + Attention模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer

weixin_30633405·2022-10-24 07:19

文本分类实战—— Bi-LSTM + Attention模型

总共有以下系列：word2vec预训练词向量textCNN模型charCNN模型Bi-LSTM模型Bi-LSTM+Attention模型RCNN模型AdversarialLSTM模型Transformer

SeaSky_Steven·2022-10-24 07:06

一文弄懂Word2Vec之skip-gram（含详细代码）

目录前言一、什么是Skip-gram算法二、目标是什么三、定义表示法3.1one-hot向量3.2词向量（wordvector）3.3单词矩阵3.4单词相似度3.5softmax函数3.6算法过程3.7

Dr.sky_·2022-10-23 09:01

NLP自然语言处理——文本分类之特征提取

特征提取一、词向量化与文本向量化1、独热编码（One-HotEncoding）2、词袋模型（BagofWords）3、词频-逆文档频次算法（TF-IDF）TF-IDF的公式4、词嵌入参考文献一、词向量化与文本向量化

Little_Yuu·2022-10-22 22:33

使用 RNN 模型从零实现情感分类(详解)

文章目录说明思路Step1：读取数据集Step2：生成tokens数组Step3：使用Word2Vec生成词向量Step4：将tokens内的词语转化为向量索引Step5：生成训练集与测试集Step6：

Gaolw1102·2022-10-22 07:21

Word2Vec(Skip-Gram和CBOW) - PyTorch

softmax1.负采样2.分层Softmax三、用于预训练词嵌入的数据集1.下采样2.中心词和上下文词的提取3.负采样4.小批量加载训练实例四、预训练word2vec1.前向传播2.损失函数3.训练4.应用词嵌入词向量是用于表示单词意义的向量

葫芦娃啊啊啊啊·2022-10-21 20:06

word2vec是如何得到词向量的？

前言word2vec是如何得到词向量的？这个问题比较大。

元宇宙iwemeta·2022-10-21 20:34

静态词向量之word2vec-cbow

介绍如果你看懂了skipgram和cbow的区别，那么实现上面就很简单了。skipgram是中心词预测周围词，cbow是周围词预测中心词，即dataset那里更换下input和target即可。具体就不细讲了，大家看源码吧～。实现1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647

ox180x·2022-10-21 20:03

词向量介绍以及Word2Vec的pytorch实现

词向量在自然语言处理任务中，首先需要考虑字、词如何在计算机中表示。通常，有两种表示方式：one-hot表示和分布式表示one-hot表示把每个词表示为一个长向量。

郑不凡·2022-10-21 20:33

英文词向量：使用pytorch实现CBOW

//pan.baidu.com/s/1my30wyqOk_WJD0jjM7u4TQ提取码：xxe0--来自百度网盘超级会员V1的分享中文都讲完了，英文没有什么好说的，相关的理论知识可以看之前的博客中文词向量

Richard_Kim·2022-10-21 20:29

中文词向量：使用pytorch实现CBOW

整个项目和使用说明地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1my30wyqOk_WJD0jjM7u4TQ提取码：xxe0关于词向量的理论基础和基础模型都看我之前的文章。

Richard_Kim·2022-10-21 20:59

[Pytorch系列-57]：循环神经网络 - gensim.models.word2vec参数详解与构建词向量模型

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121723021目录第1章gensim概述第2章gensim.models.word2vec参数详解第3章使用gensim.models.word2vec构建向量模型3.0前提3.1语料库3.2

文火冰糖的硅基工坊·2022-10-21 20:28

【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于word2vec（CBOW）方法训练词向量 | 第61例

前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于word2vec（CBOW）方法训

雷神·2022-10-21 20:58

PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、

·2022-10-21 16:57

PaddleNLP--UIE（二）--小样本快速提升性能（含doccona标注

·2022-10-18 17:43

fasttext工具的使用及迁移学习

1.1认识fasttext工具作为NLP工程领域常用的工具包,fasttext有两大作用:进行文本分类训练词向量fasttext工具包的优势:正如它的名字,在保持较高精度的情况下,快速的进行训练和预测是

落花雨时·2022-10-17 07:50

微专业-AI工程师（自然语言处理）-从入门到精通，解锁NLP工程师必备技能

收割机-课程安排导论：基础知识与中英文文本操作开课时间：7月24日10:00-8月7日20:00课程主页语言模型：通顺度模型与智能纠错开课时间：7月24日10:00-8月19日20:00课程主页文本表示：词向量构建与分布表示开课时间

QQQ1762238323·2022-10-16 07:07

自注意力机制和BiLSTM相比有什么优点

尽管自注意力机制在这里和BiLSTM在处理词向量时候的目的都是一致的，那就是为原来割裂的词向量带来上下文的信息，自注意力机制优点为：BiLSTM虽然确实比RNN改进了很多，但对于过长的序列依然没法很好地传输序列起点的信息

richardxp888·2022-10-12 22:26

关于torch.nn.LSTM()的详解（维度，输入，输出）

输入的参数列表包括:input_size:输入数据的特征维数，通常就是embedding_dim(词向量的维度)hidden_size:LSTM中隐层的维度num_layers:循环神经网络的层数bias

Mr.Ygg·2022-10-10 19:43

torch.nn.LSTM()函数解析

参数列表:input_size输入数据的特征维数，通常就是embedding_dim(词向量的维度)hidden_sizeLSTM中隐层的维度num_layers循环神经网络的层数bias用不用偏置，default

VLU·2022-10-10 19:42

随笔记录——gensim word2vector使用

但是文本的维度仍然很高、且不能准确表示文本语义word2vec:维度可控，这是一种基于统计方法来获得词向量的方法，他是

就是一顿骚操作·2022-10-10 19:38

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