Glove词向量第4页

传统词嵌入方法的千层套路

文章目录0.独热编码1.词袋模型2.TF-IDF3.word2vec1.skip-gram2.CBOW4.LSA5.GloVe6.CoVe0.独热编码one-hotenc

诸神缄默不语·2023-11-22 02:55

Transformer详解一：transformer的由来和先导知识

目录参考资料前言一、预训练二、神经网络语言模型（NNLM）：预测下一个词one-hot编码的缺陷词向量（wordembedding）三、Word2Vec模型：得到词向量CBOWSkip-gramWord2Vec

好喜欢吃红柚子·2023-11-21 10:53

词向量笔记

一、词向量的世界排名比赛MTEBMTEB:MassiveTextEmbeddingBenchmark二、词向量的维数词向量的维数d1一般取20~500之间

hit56实验室·2023-11-21 07:54

集成多元算法，打造高效字面文本相似度计算与匹配搜索解决方案，助力文本匹配冷启动[BM25、词向量、SimHash、Tfidf、SequenceMatcher]

汀、人工智能·2023-11-21 06:59

Glove词向量

无论是基于神经网络语言模型还是Word2vec的词向量预训练方法，本质上都是利用文本中词与词在局部上下文的共现信息作为自监督学习信号。

makelope·2023-11-20 23:09

深度学习入门（第四天）——递归神经网络与词向量原理解读

一、RNN网络架构解读常规神经网络并不能考虑时间序列的特征（比如前天+昨天+今天或者带有前后关联的特征），现在每个特征都是独立考虑的，那么如果有这样的特征，网络应该怎么学呢而递归递归网络hidden这里的转回箭头，表示训练完第一个X后，再拿回来去训练第二个X，即前一次训练的结果对后一次的训练结果产生影响。类似现在有X0、X1、X2...Xt，假设X0就是本月的1号，X1就是2号以此类推，Xt就是昨

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:01

一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（训练篇）

举个栗子，我们拥有10000个单词的词汇表，我们如果想嵌入300维的词向量，那么我们的输入-隐层权重矩阵和隐层-输出层的权重矩阵都会有10000x300=300万个权重，在如

qq_24003917·2023-11-20 06:55

文本向量化与文本处理(含详细代码)

one-hot编码单词级的one-hot编码示例字符级的one-hot编码示例使用keras实现单词级的one-hot编码词嵌入编码使用Embedding层学习词嵌入使用预训练的词嵌入在keras模型中使用GloVe

Dream_Bri·2023-11-19 20:22

(文本向量化表示工具，包括词向量化、句子向量化)...

(文本向量化表示工具，包括词向量化、句子向量化)Feature文本向量表示字词粒度，通过腾讯AILab开源的大规模高质量中文词向量数据(800万中文词)，获取字词的word2vec向量表示。

weixin_39654848·2023-11-19 20:18

竞赛题目：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

iuerfee·2023-11-19 10:05

embedding的综述

0【自然语言处理】Word2Vec词向量模型详解+Python代码实战1一文读懂Embedding的概念，以及它和深度学习的关系one-hot变成地位稠密的向量，降维什么是词嵌入：讲词汇表中的词或者词语映射成固定长度的向量

stay_foolish12·2023-11-17 14:52

NEFTune: 通过简单的噪声提升指令精调效果

NEFTune方法的原理仅使用一句话就可以描述清楚：在finetune过程的词向量中引入一些均匀分布的噪声即可明显地提升模型的表现：如上图，基于AlpacaEval进行评测，引入了噪声之后在Alpa

从流域到海域·2023-11-17 03:02

竞赛选题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

laafeer·2023-11-14 17:24

【nlp】1.2文本张量表示方法(词向量word2seq和词嵌入Word Embedding)

文本张量的表示方法1one-hot词向量表示1.1实操演示1.2one-hot编码使用1.3one-hot编码的优劣势2word2vec模型2.1模型介绍2.2word2dev的训练和使用2.2.1数据集的下载与预处理

lys_828·2023-11-13 17:23

机器学习数据预处理——Word2Vec的使用

引言：Word2Vec是一种强大的词向量表示方法，通常通过训练神经网络来学习词汇中的词语嵌入。它可以捕捉词语之间的语义关系，对于许多自然语言处理任务，包括情感分析，都表现出色。

halo0416·2023-11-13 13:33

NLP-词向量-发展：词袋模型【onehot、tf-idf】 -＞主题模型【LSA、LDA】 -＞词向量静态表征【Word2vec、GloVe、FastText】 -＞词向量动态表征【Bert】

NLP-词向量-发展：词袋模型【onehot、tf-idf】主题模型【LSA、LDA】基于词向量的静态表征【Word2vec、GloVe、FastText】基于词向量的动态表征【Bert】一、词袋模型（

u013250861·2023-11-13 03:21

#最全面# NLP获取词向量的方法（Glove、n-gram、word2vec、fastText、ELMo 对比分析）

文章目录1Glove-基于统计方法1.1实现步骤1.2优点1.3存在的问题2基于语言模型的方法2.1基于n-gram的语言模型2.2基于神经网络的语言模型2.2.1word2vec2.2.2fastText2.2.3ELMo1

energy_百分百·2023-11-13 03:18

[NLP]高级词向量表达之Word2vec详解（知识点全覆盖）

1、词表征(WordRepresentation)首先明确句子是序列化，里面携带了大量大信息。在NLP发展的进程里面，采用了one-hotvector的形式来表示一个句子里面的词是一种方式。表示这个句子的方式如下：1、首先是创建一张词汇表(Vocabulary)，然后每个词都有对应的位置，假设现在我们有10000个单词。本例子来自于吴恩达的Deeplearningai。图中所示的词汇表大小就是10

一种tang两种味·2023-11-13 03:48

glove安装中的问题

fromgloveimportGloveTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"D:\code_related_software\Anaconda\lib\site-packages\glove

nabobess·2023-11-12 22:46

个人总结：机器学习模型评估与调优余弦相似度余弦距离欧氏距离 A/B测试交叉验证自助法 | 网格搜索随机搜索贝叶斯优化过拟合欠拟合

当一对文本在长度相似度很大，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，它们之间的夹角可能很小，因而相似度高。如果希望得到类似于距离的

yyhhlancelot·2023-11-11 22:00

NLP_task4文本表示_CBOW和Skip-gram模型

从one-hot到word2vecone-hot向量词向量的意思就是通过一个数字组成的向量来表示一个词，这个向量的构成可以有很多种。其中，比较简单的方式就是所谓的one-hot向量。

沐漜·2023-11-11 19:20

word2vec常见考点

因为每次会更新context(w)的词向量，而Skip-gram只更新核心词的词向量。两者的预测时间复杂度分别是O(V)，O(KV)(2)Skip-gram对低频词效果比CBOW好。

frostjsy·2023-11-11 19:17

负采样：如何高效训练词向量

负采样的目标是降低计算成本并改善模型的性能，同时有效地训练词向量。

oveZ·2023-11-08 21:20

【大模型应用开发教程】04_大模型开发整体流程 & 基于个人知识库的问答助手项目流程架构解析

2.将文档词向量化3.将

Taylor_29511·2023-11-07 23:07

自然语言处理基本任务综述

文章目录1.多语言分词2.词性标注3.命名实体识别4.中心词提取5.依存句法分析6.文本纠错7.文本摘要8.文本相似度9.情感分析10.文本分类11.词向量1.多语言分词在自然语言处理中，分词（Tokenization

落叶随峰·2023-11-07 06:35

来自Transformers的双向编码器表示（BERT）

word2vec和GloVe等词嵌入模型与上下文无关。它们将相同的预训练向量赋给同一个词，而不考虑词的上下文（如果有的话）。它们很难处理好自然语言中的一词多义或复杂语义。

流萤数点·2023-11-06 03:37

PyTorch框架的中LSTM的输入和输出

torch.nn.LSTM()1.输入的参数列表说明：input_size:输入数据的特征维度，（单变量=1,embedding=【词向量的表示维度】）hidden_size:LSTM隐层的维度num_layers

小维_·2023-11-05 17:26

2019-05-18某某面试

做了一道算法题最长非递减子序列二面：很大的大佬，海外博士，问了glove怎么做的，感觉没讲的很明白，这一年你做的最成功的事情是啥，平时有啥爱好？

不将就_215a·2023-11-05 11:03

机器学习之Word2Vec

1、概述Word2vec是Geogle公司2013年开源的一款用于训练词向量的软件工具。可以根据给定的语料库，通过优化后的训练模型快速有效地将一个词语表达成向量形式。

Jayden Huang·2023-11-03 05:42

基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的word2vec（CBOW，Skip-gram）词向量训练，并结合TextCNN模型，替换初始词向量进行文本分类任务

基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的word2vec（CBOW，Skip-gram）词向量训练，并结合TextCNN模型，替换初始词向量进行文本分类任务博主这次做的实验很难

Mr Gao·2023-11-02 22:25

Python自然语言处理实战（7）：文本向量化

当前阶段，对文本向量化大部分的研究都是通过词向量化实现的。与此同时，也有相当一部分研究者将句子作为文本处理的基本单元，于是产生了doc2

CopperDong·2023-11-02 04:37

构建Transformer模型 | 在wikiText-2数据集上训练一个语言模型

0Introduction自然语言处理通用解决方案需要熟悉word2Vec,了解词向量如何建模重点在于Transformer网络架构，BERT训练方法，实际应用开源项目，都是现成的，套用进去就OK了提供预训练模型

Eva215665·2023-11-01 20:17

「自然语言处理（NLP）」入门系列（三）单词表示、损失优化、文本标记化？

来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-01-09本次主要内容:1、知道词向量如何表示单词意思2、如何可视化词向量3、损失函数与优化4、文本标记化

AINLPer·2023-11-01 18:08

深度学习～循环神经网络RNN, LSTM

比如，NLP领域中，我们输入单词经常使用embedding，将单词映射为词向量，然后

天狼啸月1990·2023-11-01 09:20

人工智能AI 全栈体系（九）

1.从句子理解说起上次讲了用词向量表示词，一句话也可以表示为一个向量。

柠檬小帽·2023-10-31 18:07

spacy 英文模型下载_spaCy2.1中文模型包

本包提供适用于spaCy2.1的中文预训练模型，包括词向量、词性标注、依存分析和命名实体识别，由汇智网整理提供。

weixin_39777242·2023-10-31 11:18

word2vec训练词向量如何优化

调整参数：对于每一个词，word2vec都会学习与其相关的上下文词向量，在训练时，可以调整窗口大小、词向量维度以及忽略词频等参数，以最优化模型的表现。

凯二七·2023-10-29 09:04

灵魂20问帮你彻底搞定词向量

文章目录1.灵魂20问帮你彻底搞定词向量2.W2C模型篇--一个词通过Word2vec训练之后，可以得到几个词向量?

biuHeartBurn·2023-10-28 16:57

聊一下Glove

本文大概需要阅读4.75分钟先问大家两个问题，看能不能解答Glove中词向量的表达是使用的中心词向量还是背景词向量还是有其他方法？能不能分别用一句话概括出Glove和Fasttext的核心要点？

biuHeartBurn·2023-10-28 16:26

知识表示学习【知识图谱专栏】

知识表示学习一、知识图谱1、符号定义：2、三元组表示的缺陷：二、知识表示学习1、分布式表示的特点：2、三元组和词向量分布式表示三、知识表示经典模型1、TransE模型2、TransH模型3、TransR

俱往矣...·2023-10-28 04:39

Transformer 简单理解

文章目录一、Transformer的架构一、编码1.1词向量编码（InputEmbedding）1.2位置编码（PositionalEncoding）二、Mask2.1PADMask2.2上三角Mask

hjxu2016·2023-10-27 22:19

【深度学习&NLP】数据预处理的详细说明（含数据清洗、分词、过滤停用词、实体识别、词性标注、向量化、划分数据集等详细的处理步骤以及一些常用的方法）

数据可能不一致或者不太规范3、文本需要标记和分词4、可能需要词形还原和词干提取(词性标注)5、需要将文本向量化处理三、数据预处理方法介绍及使用样例1、数据清洗2、分词3、停用词过滤4、词性标注5、实体识别6、词向量化一

云日松·2023-10-27 21:03

面试复盘 | 阿里/腾讯/头条/paypal/快手

一面：1h面试讲项目项目中为什么使用lightGBM，比起xgboost的优点是什么因果词向量的应用场景tf多个变量如何共享权重SGDmin-SGD的区别对ep

文文学霸·2023-10-27 01:49

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

大勇任卷舒·2023-10-26 16:06

AI小百科 - 什么是词向量？

如何表示一个单词的意义？对人来说，一般用解释法，用一段话来解释词的含义。如“太阳”在新华字典中的释义是“太阳系的中心天体。银河系的一颗普通恒星。”然而，这样的解释计算机是听不懂的，必须用更简洁的方式来对词义进行表示。传统上，计算机用一种称为“独热向量“的方式来表示单词。假设词表里一共有100个词，则用100维的向量来表示这些单词。对每个单词，只有一个维度值为1，其余维度都为0，因此称为独热向量。这

LarryHai6·2023-10-26 01:17

词向量构造 - Tf-idf模型

前面我们总结过词袋模型，词袋模型将文本中所有不重复的词看作一个集合，然后对文本中的每句话进行编码。在句子中对于出现的词标记为1，未出现的词标记为0。这样我们就完成了对文本向量的编码，然后就可以调用机器学习模型来对其进行拟合。词袋模型解决了文本编码的问题，但词袋模型本身也存在着巨大的缺点。比如：词袋模型中向量只考虑词的出现频率，不考虑该词的具体含义；词袋模型构造的向量不考虑词出现的先后顺序；词袋模型

taon·2023-10-25 12:41

从零开始的Transformers第二篇:代码解析transformer架构

代码解析transformer架构总体解析输入部分词向量InputEmbedding位置编码编码器自注意力机制掩码多头自注意力机制FeedForwardLayerNorm残差链接EncoderLayer

浅冲一下·2023-10-25 11:57

【自然语言处理】理解词向量、CBOW与Skip-Gram模型

文章目录一、词向量基础知识1.1One-hot表示1.2Distributed表示二、word2vec基础知识2.1CBOW和Skip-gram三、基于HierarchicalSoftmax的CBOW模型和

酒酿小圆子～·2023-10-25 07:45

Attention 机制

谷歌团队2018提出的用于生成词向量的BERT算法在NLP的11项任务中取得了非常出色的效果，堪称2018年深度学习领域最振奋人心的消息。

shadowismine·2023-10-25 04:39

GloVe 词向量

GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）它是一个基于全局词频统计（count-based&overallstatistics）的词表征（wordrepresentation

dreampai·2023-10-24 15:09

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