Glove词向量第3页

自然语言中的词嵌入是什么？

顾名思义，词向量是⽤来表⽰词的向量，也可被认为是词的特征向量或表征。**把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（wordembedding）。**近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。

人工智能小豪·2023-12-21 07:06

cs224n-笔记-lecture13-contextual-representations

之前的WordRepresentation方法如Word2Vec,GloVe,fastText等对每个单词仅有一种表示，而通常单词的含义依赖于其上下文会有所不同，而且每个单词不仅有一方面特征，而应有各方面特征如语义特征

AugBoost·2023-12-20 15:55

独热编码——文本数据

词汇表有n个单词，构成n个词向量。例如，某个单词在词汇序列中的位置为k

风月雅颂·2023-12-20 00:28

【Transformer】Transformer and BERT（1）

同济大佬唐宇迪博士终于把【Transformer】入门到精通全套课程分享出来了，最新前沿方向学习笔记Transformer无法并行，层数比较少词向量生成之后，不会变，没有结合语境信息的情况下，存在一词多义

bryant_meng·2023-12-19 08:40

bottom-up-attention-vqa-master 成功复现！！！

代码地址1、create_dictionary.py建立词典和使用预训练的glove向量（1）create_dictionary()遍历每个question文件取出所关注的question部分，qs遍历

hongyuyahei·2023-12-18 17:58

动手学深度学习-自然语言处理：应用

情感分析：使用循环神经网络预训练的词向量可以表示文本序列中的各个词元。双向循环神经网络可以表示文本序列。例如通过连结初始和最终时间步的隐状态，可以使用全

jieHeEternity·2023-12-18 14:09

动手学深度学习-自然语言处理-预训练

小结词向量是用于表示单词意义的向量，也可以看作词的特征向量。将词映射到实向量的技术

jieHeEternity·2023-12-18 14:36

Chromadb词向量数据库总结

简介Chroma词向量数据库是一个用于自然语言处理（NLP）和机器学习的工具，它主要用于词嵌入（wordembeddings）。

茫茫人海一粒沙·2023-12-17 06:37

社交网络分析2（下）：社交网络情感分析的方法、挑战与前沿技术

主要目的实现方法示例：GloVe案例分析CountVectorizer工作流程功能应用Word2Vec核心思想主要算法Word2Vec的特点GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation

是Yu欸·2023-12-17 00:01

深度学习：详解word2vec + 实践操作（包括text2word）

一、白话word2vecWord2Vec是一种用于自然语言处理（NLP）的机器学习算法，由2012年谷歌提出的文本生成词向量模型，包括CBOW（continousbagofwords）和SkipGram

卡卡大怪兽·2023-12-16 11:19

史上最小白之《Word2vec》详解

虽然现在深度学习比较广泛，但是其实word2vec并不是深度学习，因为在这个word2vec中，只是使用到了浅层的神经网络，同时它是计算词向量的一种开源工具，当我们说word2vec模型的时候，其实指的使它背后的

孟菜菜·2023-12-16 11:16

【词向量】从Word2Vec到Bert，聊聊词向量的前世今生（一）

由于近日所做的工作与预训练模型联系比较紧密，却发现自己对几个词向量内部的细节有所遗忘了，因此打算写篇文章来拾起一些记忆，同时也方便以后供自己和他人查阅。1.语言模

湾区人工智能·2023-12-16 11:44

关于chatgpt一点肤浅认识

001词向量用数字向量表示单词。

The Straggling Crow·2023-12-16 07:18

CS224N笔记——词向量表示

onehot表示image.png主要问题所有的向量都是正交的，无法准确表达不同词之间的相似度，没有任何语义信息向量维度是语料库中所有单词的数量，维度太大。以下内容主要摘抄自来斯惟的博士论文基于神经网络的词和文档语义向量表示方法研究CS224n的notesYoavGoldberg的word2vecExplained:DerivingMikolovetal.’sNegative-SamplingWo

random_walk·2023-12-16 03:04

GPT：Generative Pre-Training

1.概述随着深度学习在NLP领域的发展，产生很多深度网络模型用于求解各类的NLP问题，从word2vec词向量工具的提出后，预训练的词向量成了众多NLP深度模型中的重要组成部分。

zhiyong_will·2023-12-15 22:29

自然语言处理阅读第一弹

Transformer架构encoder和decoder区别EmbeddingsfromLanguageModel(ELMO)一种基于上下文的预训练模型,用于生成具有语境的词向量。

u013308709·2023-12-15 22:23

2018 · EMNLP · Dict2vec : Learning Word Embeddings using Lexical Dictionaries

LearningWordEmbeddingsusingLexicalDictionaries·想法来源：使用词典里面对词的解释，来训练wordembedding价值：证明了这个想法的可行性方法：在词典对词的解释中，选出与词相关的正样例上下文，使用skip-gram训练词向量

HelloShane·2023-12-15 02:01

NLP-词向量

利用语料学习时，首先要解决的问题-将某个词转化为词向量word2vec工具英语约1300万词，词向量可以用一个N维的空间来编码所有的单词两种方法：One-HotRepresentation将词典的畅读标记为向量的长度

Rockelbel·2023-12-14 18:29

独热编码和词向量的简单理解

把单词用向量表示，是把深度神经网络语言模型引入自然语言处理领域的一个核心技术。想要让机器理解单词，就必须要把它变成一串数字（向量）。下面介绍的One-HotEncoding（One-Hot编码）和WordEmbedding（词嵌入）和就是把单词变成向量的两类方法。one-hotencodingone-hotrepresentation把每个词表示为一个长向量。这个向量的维度是词表大小，向量中只有一

可keke·2023-12-14 13:10

2022-05-01 词汇与语句的表达（实验）

Luo_淳·2023-12-06 10:52

软著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

iuerfee·2023-12-06 06:49

1 NLP分类之：FastText

1001.2014.3001.5503数据集合：0NLP:数据获取与EDA-CSDN博客词嵌入向量文件：embedding_SougouNews.npz词典文件：vocab.pkl1模型基于fastText做词向量嵌入然后引入

汀沿河·2023-12-04 09:40

tfidf和word2vec构建文本词向量并做文本聚类

饕餮&化骨龙·2023-12-04 05:33

基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型--2019最新

目录一、数据获取二、将xml格式数据转为txt三、繁体转为简体方法1---自己使用opencc库手动了1个转换程序，pipinstallopencc进行安装方法2---网上有一个exe应用程序进行转换，详情见：https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC四、分词五、Word2Vec模型训练六、Word2Vec模型检测一、数据获取使用的

锅巴QAQ·2023-12-04 05:31

elmo 实验心得及elmo个人理解

1.名词：ELMO：哈工大LTP开发的动态词向量。

小小兰哈哈·2023-12-03 08:16

如何基于gensim和Sklearn实现文本矢量化

一般来说，文本语言模型主要有词袋模型（BOW）、词向量模型和主题模型，目前比较常见是前两种，各种机器学习框架都有相应的word2vec的机制和支持模型，比如gensim和Scikit-learn（

一马平川的大草原·2023-12-03 05:10

Glove学习笔记

globalvectorsforwordrepresentationB站学习视频1、LSA与word2vec我们用我们的见解，构建一个新的模型，Glove，全局向量的词表示，因为这个模型捕捉到全局预料的统计信息

hongyuyahei·2023-12-01 12:09

论文学习-Bert 和GPT 有什么区别？

最终学习下来，就是词向量的表征。这也是为什么Bert很容易用到下游任务，在做下游任务的时候，需要增加一些MLP对这些特征进行分类啥的，也就是所谓的微调fine-tune。

老叭美食家·2023-12-01 12:28

越学越有趣：『手把手带你学NLP』系列项目02 ——语义相似度计算的那些事儿...

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·2023-12-01 04:13

越学越有趣：『手把手带你学NLP』系列项目05 ——文本情感分析的那些事儿

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·2023-12-01 04:13

万字长文——这次彻底了解LLM大语言模型

文章目录前言一、浅析语言模型中的核心概念1.1分词：1.2词向量：1.3神经概率语言模型二、大语言模型发展历程三、LLM基本结构3.1预训练阶段工作步骤3.2预训练阶段模型结构3.3Fine-tuning

MonsterQy·2023-11-30 19:54

自然语言处理N天-AllenNLP学习（设定文档解读）

去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence->WordID->WordEmbedding的过程(TobiasLee：文本预处理方法小记)，其中不仅需要学

我的昵称违规了·2023-11-30 08:08

竞赛选题题目：基于深度学习的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·2023-11-29 21:00

embeddings

在自然语言处理（NLP）领域，通常被称为“词向量”或“词嵌入”，它是表示词汇或令牌的一种方式，通过将这些词汇或令牌映射到一个向量空间中的点，以捕捉它们之间的语义和语法关系。

wangqiaowq·2023-11-29 15:08

NLP中两个词向量间余弦相似度的求解方式

根据ChatGPT生成的答案改的。记在这里。#1.通过numpy库计算余弦相似度：importnumpyasnpdefcosine_similarity(vector1,vector2):dot_product=np.dot(vector1,vector2)norm1=np.linalg.norm(vector1)norm2=np.linalg.norm(vector2)similarity=do

MilkLeong·2023-11-28 19:12

深度学习术语：词嵌入 Word Embedding

使用向量数字形式表示词有两个好处：维度缩减-可以使用较少维度表示one-hot向量上下文相似度-向量表示包含上下文语义信息词可以用one-hot编码方式表示，词嵌入就是创建一个更低维度的向量，名叫词向量

小何才露尖尖角·2023-11-27 17:47

【nlp】4.1 fasttext工具介绍（文本分类、训练词向量、词向量迁移）

fasttext工具介绍与文本分类1fasttext介绍1.1fasttext作用1.2fasttext工具包的优势1.3fasttext的安装1.4验证安装2fasttext文本分类2.1文本分类概念2.2文本分类种类2.3文本分类的过程2.4文本分类代码实现2.4.1获取数据2.4.2训练集与验证集的划分2.4.3训练模型2.4.4使用模型进行预测评估2.4.5模型调优3fasttext训练词

lys_828·2023-11-27 14:15

3 时间序列预测入门：TCN

论文：https://arxiv.org/pdf/1803.01271.pdf0.1卷积对比一维卷积：在时间步长方向（句子方向）进行滑动，并且输入通道的大小与词向量的大小相同。

汀沿河·2023-11-27 12:37

mcan-vqa代码

您应该首先安装一些必要的软件包：安装Python>=3.5安装Cuda>=9.0和cuDNN使用CUDA安装PyTorch>=0.4.1（也支持PyTorch1.x）安装SpaCy并初始化GloVe如下

浪里摸鱼·2023-11-26 14:53

机器学习——词向量模型（CBOW代码实现-未开始）

本来是不打算做这个CBOW代码案例的，想快马加鞭看看前馈神经网络毕竟书都买好了可是…可是…我看书的时候，感觉有点儿困难，哭的很大声…感觉自己脑细胞可能无法这么快接受要不，还是退而求个稍微难度没那么大的事，想想自己还有什么是没实现的呢哦！CBOW的案例还没做呢~在一个巨人面前，我无耻地选择了暂避其锋芒就好像，我本应该英勇地迈过刀山火海，可是我却怂了而且，怂的有理有据：CBOW还没实现呢只希望，CBO

# JFZero·2023-11-25 14:02

通俗理解词向量模型，预训练模型，Transfomer，Bert和GPT的发展脉络和如何实践

最近研究GPT，深入的从transfomer的原理和代码看来一下，现在把学习的资料和自己的理解整理一下。这个文章写的很通俗易懂，把transformer的来龙去脉，还举例了很多不错的例子。Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT_v_JULY_v的博客-CSDN博客有了原理还需要进行代码实践，这篇文章从0开始讲解了一个简易的Transformer

changdejie·2023-11-25 10:10

Image Caption：图像字幕生成

基本思路：直接将图像表示和词向量以及隐向量作为多模判断的输入。左侧是简单RNN结

于建民·2023-11-25 06:33

NLP基本知识

NLP基本知识词嵌入&词向量词嵌入（WordEmbedding）是一种将单词或文本转化为向量表示的技术，它在自然语言处理（NLP）中广泛应用。

random_2011·2023-11-25 03:16

nn.Embedding

在PyTorch中，针对词向量有一个专门的层nn.Embedding，用来实现词与词向量的映射。

佛系调参·2023-11-24 15:15

《A C-LSTM Neutral Network for Text Classification》阅读笔记

Traditionalsentencemodelingusesthebag-of-wordsmodelwhichoftensuffersfromthecurseofdimensionality.维数灾难过去的方法，一种使用词袋模型，但是有维数灾难；另一种使用合成的方法，例如在语义词向量

best___me·2023-11-24 02:34

基于Bagging集成学习方法的情绪分类预测模型研究（文末送书）

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程4.1导入数据4.2数据预处理4.3分词处理4.4词云可视化4.5构建语料库4.6词向量化4.7构建模型

艾派森·2023-11-23 01:58

python 文本分析库_自然语言处理实战(利用Python理解分析和生成文本)：(美)霍布森·莱恩//科尔·霍华德//汉纳斯·马克斯·哈普克|责编:杨海玲|译者:史亮//鲁骁//唐可欣//王斌 : ...

本书分为3部分：第一部分介绍NLP基础，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学习，包含神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆

weixin_39529128·2023-11-22 09:06

知识库文档处理

知识库文档处理1知识库设计2文档加载2.1PDF文档2.2MD文档2.3MP4视频3文档分割4文档词向量化本项目是一个个人知识库助手项目，旨在帮助用户根据个人知识库内容，回答用户问题。

Alexa2077·2023-11-22 08:19

如何构建skim-gram模型来训练和可视化词向量

本文介绍了如何在TensorFlow中实现skim-gram模型，并用TensorBoard进行可视化。GitHub地址：https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb本教程将展示如何在TensorFlow中实现skim-gram模型，以便为

机器之心V·2023-11-22 06:04

Pytorch 实战RNN

一、简单实例#coding:utf8importtorchastfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariable#输入词用10维词向量表示#隐藏层用20

键盘哥·2023-11-22 03:53

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