Glove词向量第6页

人工智能AI 全栈体系（七）

七、词向量图像处理之所以讲起来比较形象，是因为图像的基本元素是像素，而像素是由数字表示的，可以直接处理。而文本的基本元素是词，要处理文本的话，首先要解决词的表示问题。

柠檬小帽·2023-09-28 04:14

word2vec 获得当前的所有词向量表的几种方式

前提条件1.安装gensim包2.已经生成词向量模型在实际项目中，需要构建词和词向量字典表用于训练，以下是我所用到的方式方式1:fromgensim.models.word2vecimportWord2Vecmodel

bertramlau·2023-09-27 23:52

对一句话打乱token (input_ids)

defshuffle_token(vector):#获取词向量长度second_dim_length=vector.shape[-1]#生成一个与词向量长度相同的随机排列permutation=list

不当菜鸡的程序媛·2023-09-27 21:54

Gemsim-FastText 词向量训练以及OOV（out-of-word）问题有效解决

https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/83041424

还是那个没头脑·2023-09-27 08:53

基于TensorFlow实现Skip-Gram模型

Word2Vec其实是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。

龙耀威·2023-09-27 08:03

自注意力机制

z1z_1z1就是thinking的新的向量表示对于thinking，初始词向量x1x_1x1现在我通过thinkingmachines这句话去查询这句话里

失业·2023-09-26 00:24

机器学习-----朴素贝叶斯

目录一基本概念1简介2朴素贝叶斯的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4

cos six·2023-09-25 15:06

word2vec 中CBOW和skip-gram随笔

神经网络处理文本时处理的为数据元素不能直接处理文本，因此考虑将文本转换成数字，起初使用one-hot对词进行表示，但存在着稀疏的缺点，因此使用词向量的形式进行表示词。

华小锐·2023-09-24 17:56

神经网络 Embedding层理解； Embedding层中使用预训练词向量

1、Embedding层理解高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换；嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量；把一个onehot向量变为一个稠密向量参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52787964Embedding字面理解是“嵌入”，实质是一种映射，从语义空间到向量空间的映射，同时尽可能在向量空间保持原样本在语义空间的关系，如语义接近的两个词汇在向量空间中的

loong_XL·2023-09-24 09:12

2018年11月20日

之后继续挣扎着优化建立关键字匹配算法，我还是不死心的觉得不是我的问题，因为词向量矩阵训练出来其实是很漂亮的？！中午被合作的同事硬拉着请吃饭（虽然

真昼之月·2023-09-24 08:21

下载准备预训练词向量glove

glove的官网地址：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/glove的github地址：https://github.com/stanfordnlp/GloVe

BioLearner·2023-09-24 06:13

从统计语言模型到预训练语言模型---神经网络语言模型

神经网络先进的结构使其能有效的建模长距离上下文依赖，以词向量（WordEmbedding）为代表的分布式表示的语言模型，深刻地影响了自然语言处理领域的其他模型与应用。神经网络语言模型的主要代

hanscalZheng·2023-09-23 22:16

什么是词向量？

"""确实，网上的很多资料好像并没有在一开始就阐明这个“词向量”到底是怎么来的，也有可能是简短说了一下但是并没有引起我们的注意，导致我们会问“生成的向量到底在哪儿呀”。

ClarenceHoo·2023-09-23 03:55

CBOW （以txt文本小说为例） pytorch实战

之后，我们训练了自己的模型，在此基础上，我们也对模型进行了些许验证，就是通过我们得到的嵌入词向量，然后计

Mr Gao·2023-09-23 02:39

Global Vectors for Word Representation

全局词向量文本表示概述：当前提出来的全局文本表示(GloVe)涵盖了两种主流的模型家族：1.全局矩阵分解2.局部上下文窗口此方法极具效率得将通过单词共同出现的矩阵表示和独立的单词上下文结合起来。

璆_ca09·2023-09-22 02:09

Word Embedding总结

目录1概述2词的表示方法类型2.1词的独热表示one-hotrepresentation2.2词的分布式表示distributedrepresentation2.2.1基于矩阵的分布表示（Glove）GloVe

一枚小码农·2023-09-21 22:53

M3E&ChatGLM向量化构建本地知识库

这通常通过嵌入模型（embeddingmodels）完成，比如word2vec，GloVe，或者BERT等，这些模型可以将文本数据

我在北国不背锅·2023-09-20 05:44

论文解读 | Transformer 原理深入浅出

而Google提出的用于生成词向量的Bert在NLP的11项任务中取得了效果的大幅提升，Bert正是基于双向Transformer。

随时学丫·2023-09-19 23:41

Transformer模型各模块详解及代码实现

Transformer前言1、Transformer模型整体架构2、Embeeding2.1词向量2.1.1独热编码2.1.2WordEmbedding2.1.3总结2.2代码实现3、PositionalEncoding3.1

steelDK·2023-09-19 22:52

ChatGLM HuggingFace调用Bert词向量

张志翔的博客·2023-09-19 16:37

[NLP] LLM---＜训练中文LLama2(三)＞对LLama2进行中文预料预训练

预训练预训练部分可以为两个阶段：第一阶段：冻结transformer参数，仅训练embedding，在尽量不干扰原模型的情况下适配新增的中文词向量。

舒克与贝克·2023-09-19 14:55

如何gensim加载glove训练的词向量

如何gensim加载glove训练的词向量一、前言glove和word2vec是目前最常用的两个训练词向量的模型，两者训练出来的文件都以文本格式呈现，区别在于word2vec包含向量的数量及其维度。

Evermemo·2023-09-19 08:54

深度学习：pytorch nn.Embedding详解

目录1nn.Embedding介绍1.1nn.Embedding作用1.2nn.Embedding函数描述1.3nn.Embedding词向量转化2nn.Embedding实战2.1embedding如何处理文本

智慧医疗探索者·2023-09-19 08:36

glove 词向量词嵌入文件国内服务器下载

问题描述进行nlp处理时，需要下载glove预训练的词向量。默认下载是从国外服务器获取数据，下载数度特别慢，几乎为0。解决方法mxnet已经收集了stanfordnlp的glove词向量。

_核桃_·2023-09-18 07:15

自然语言处理技术之词向量：GloVe单词表示的全局向量（glove.840B.300d、glove.6B）

目录一、词向量介绍二、GloVe学习词向量的词嵌入模型三、词向量入门（代码下载）四、训练五、模型概述六、可视化七、发布历史一、词向量介绍自然语言处理（NLP）中的词向量是将文本中的词汇表示为数值向量的技术

源代码杀手·2023-09-17 13:20

自然语言处理（一）：基于统计的方法表示单词

奇异值分解）1.共现矩阵将一句话的上下文大小窗口设置为1，用向量来表示单词频数，如：将每个单词的频数向量求出，得到如下表格，即共现矩阵：我们可以用余弦相似度（cosinesimilarity）来计算单词向量的相似性

吃豆人编程·2023-09-16 08:20

ESIM实战文本匹配

从下往上看，分别是输入编码层(InputEcoding)对前提和假设进行编码把语句中的单词转换为词向量，得到一个向量序列把两句话的向量序列分别送入各自的Bi-LSTM网络进行语义特征抽取局部推理建模层(

愤怒的可乐·2023-09-16 02:17

Word2Vec的原理是什么，如何用训练Word2Vec

Word2Vec是一种基于神经网络的词向量生成模型，通过训练预测上下文单词或中心单词来生成词向量。

天一生水water·2023-09-14 19:26

使用 PyTorch 实现 Word2Vec 中Skip-gram 模型

最后，得到训练得到的词向量，并可以使用word_vector来获取特定单词的词向量表示。确保在运行之前安装PyTorch，可以使用pipinsta

天一生水water·2023-09-14 19:53

GPT-1，GPT-2和GPT-3发展历程及核心思想，GTP-4展望

看了很多文章，还是这位大佬介绍的比较透彻，特此转载：词向量之GPT-1，GPT-2和GPT-3-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/350017443目录前言

文昊桑·2023-09-14 18:58

文本分类；数据增强；模型微调 2020-02-25

在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网

allen成·2023-09-13 06:39

【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 5 - 序列模型 - 第二周作业 - 词向量的运算与Emoji生成器

【中文】【吴恩达课后编程作业】Course5-序列模型-第二周作业-词向量的运算与Emoji生成器上一篇：【课程5-第二周测验】※※※※※【回到目录】※※※※※下一篇：【课程5-第三周测验】资料下载本文所使用的资料已上传到百度网盘

何宽·2023-09-12 05:29

吴恩达第五部分序列模型 week2—— 词向量的运算与Emoji生成器

一.词向量的运算导包和词嵌入数据importnumpyasnpimportpandasaspdimportw2v_utilsword,word_to_vec_map=w2v_utils.read_glove_vecs

我来试试水·2023-09-12 05:58

【序列模型】第二课--自然语言处理与词嵌入

1.词汇表征1.1one-hot词编码的缺陷回顾上一节的词向量表示方式：one-hot编码。

dili8870·2023-09-12 05:27

词向量的运算与Emoji生成器

1、词向量运算之前学习RNN和LSTM的时候，输入的语句都是一个向量，比如恐龙的名字那个例子就是将一个单词中的字母按顺序依次输入，这对于一个单词的预测是可行的。

青山渺渺·2023-09-12 05:55

[学习笔记]词向量模型-Word2vec

参考资料：【word2vec词向量模型】原理详解+代码实现NLP自然语言处理的经典模型Word2vec论文背景知识词的表示方法One-hotRepresentation：独热表示简单，但词越多，向量越长

N刻后告诉你·2023-09-11 21:01

(CVPR2023)《Progressive Semantic-Visual Mutual Adaption for Generalized Zero-Shot Learning》理论 & 代码解读

解决方法：是用VIT和GloVe分别提取视觉和语义属性特征时渐进式对齐。一.理论1.1摘要当各种视觉表象对应于同一属性时，共享属性不可避免地会引入语义歧义，阻碍了语义-视觉准确的对齐。

computer_vision_chen·2023-09-11 17:18

《自然语言处理》chapter7-预训练语言模型

广义上的预训练语言模型可以泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的Word2vec、GloVe为代表的静态词向量模型，以及基于上下文建模的

Jiawen9·2023-09-10 04:49

《机器学习实战》学习笔记（三）

朴素贝叶斯引言朴素贝叶斯优缺点朴素贝叶斯的一般过程4.1基于贝叶斯决策理论的分类方法4.2条件概率贝叶斯公式4.3使用条件概率来分类4.4使用朴素贝叶斯进行文档分类朴素贝叶斯分类器的两个假设4.5使用Python进行文本分类准备数据：从文本中构建词向量词表到向暈的转换函数训练算法

书生丶丶·2023-09-09 23:31

自然语言处理-词向量模型-Word2Vec

通常数据的维度越高，能提供的信息也就越多，从而计算结果的可靠性就更值得信赖如何来描述语言的特征呢，通常都在词的层面上构建特征，Word2Vec就是要把词转换成向量假设现在已经拿到一份训练好的词向量，其中每一个词都表示为

W_en丶·2023-09-09 07:44

BERT、GPT

Word2Vec和GloVe对词还有词与词之间的关系（例如近义、反义、

Gu_NN·2023-09-08 05:39

NLP（1）--NLP基础与自注意力机制

目录一、词向量1、概述2、向量表示二、词向量离散表示1、one-hot2、Bagofwords3、TF-IDF表示4、Bi-gram和N-gram三、词向量分布式表示1、Skip-Gram表示2、CBOW

Struart_R·2023-09-05 00:25

【AI理论学习】语言模型：从Word Embedding到ELMo

2013年的Word2Vec及2014年的GloVe的工作中，每个词对应一个vector，对于多义词无能为力。ELMo的工作对于此，提出了一个较好的解决方案。不同于以往的一个词对应一个向量，是固定的。

镰刀韭菜·2023-09-04 21:35

【NLP】TextCNN

模型model.jpg四种模式CNN-rand:单词向量是随机初始化，向量随着模型学习而改变CNN-static:使用预训练的静态词向量，向量不会随着模型学习而改变CNN-non-static:使用预训练的静态词向量

小透明苞谷·2023-09-01 17:09

BERT笔记

BERT是在OpenAIGPT基础上发展起来的，是一种动态词向量技术。与传统静态词向量不同，动态词向量可以根据具体的上下文信息，动态生成词向量。对于一词多义等现象较为友好。

哒丑鬼·2023-08-31 14:06

自然语言处理(六)：词的相似性和类比任务

实际上，在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务，为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义，让我们将预训练词向量应用到词的相似性和类比任务中。

青云遮夜雨·2023-08-31 03:19

wikipedia数据集预处理

想按照[2]的设置处理数据，而[2]的设置应该来自[3]，即images用CaffeNet[4]提取fc7层[5]的4096维特征，texts用word2vec[6]提取每个单词的100维词向量并取平均

HackerTom·2023-08-30 09:34

自然语言处理(四)：全局向量的词嵌入（GloVe）

全局向量的词嵌入（GloVe）全局向量的词嵌入（GlobalVectorsforWordRepresentation），通常简称为GloVe，是一种用于将词语映射到连续向量空间的词嵌入方法。

青云遮夜雨·2023-08-30 09:18

自然语言处理2-NLP

CBOW中在Skip-gram中skip-gram比CBOW效果更好CBOW和Skip-gram的算法实现Skip-gram的理想实现Skip-gram的实际实现自然语言处理2-NLP在自然语言处理任务中，词向量

ZhangJiQun&MXP·2023-08-30 09:18

自然语言处理N天-AllenNLP学习（How-to 01）

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)，其中不仅需要学习pytorch，可能还要学习spacy

我的昵称违规了·2023-08-29 18:47

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