Gram

TextCNN：文本卷积神经网络模型

通过在文本数据上应用卷积操作来提取局部特征，这些特征可以捕捉到文本中的局部模式，如n-gram（连续的n个单词或字符）。定义TextCNN类importtorch.nnasn

一只天蝎·2024-09-13 07:48

数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化

格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化（Gram-SchmidtOrthogonalization）是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。

sz66cm·2024-09-08 20:53

深度学习100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同

比如那种n-gram语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样，它就像有个超级强大的记忆宝盒。

不断持续学习ing·2024-09-02 01:10

人工智能中的语言模型演变

这些模型通常被称为n-gram模型，通过计算词序列的频率来预测句子中的下一

机器之心AI·2024-08-23 01:27

pg_trgm详细讲解

pg_trgm是PostgreSQL的一个扩展模块，提供了基于trigram（3-gram）相似度的文本搜索功能。它可以通过计算字符串之间的相似度来进行快速、模糊匹配的查询。

Code_Geo·2024-08-22 02:05

Python chardet.detect 字符编码检测

具体来说，chardet.detect使用了一种叫做统计字符n-gram（通常为n=1或n=2）的方法。它会统计字节串中每个字符或字符对出现的频率，并将这些统计结果与预先训练好的字符编码模型进行比较。

in_tsz·2024-03-16 14:50

c# 线性代数克·施密特（Gram Schmidt）

Gram-Schmidt方法是一种用于将线性无关的向量集合转化为一组正交（垂直）的向量集合的数学技术。这个方法是在线性代数中常用的一种技术，用于处理向量空间中的正交化和标准化操作。

csdn_aspnet·2024-02-25 23:36

STM32——OLED（2）

显示屏介绍引脚说明：二、OLED驱动1.基本认识2.OLED驱动原理及过程三、SSD1306工作时序(8080时序）1.8080并口读/写过程2.SSD1306工作时序(8080时序)四、屏幕显示1.GRAM

CXDNW·2024-02-12 08:07

SonarQube Ubuntu平台安装指南

以下是sonarqube的工作流程示意:image安装要求1.3GRAM2.250G存储空

散落_a0b3·2024-02-10 03:34

【NLP 自然语言处理(一)---词向量】

文章目录什么是NLP自然语言处理发展历程自然语言处理模型模型能识别单词的方法词向量分词一个向量vector表示一个词词向量的表示-one-hot多维词嵌入wordembeding词向量的训练方法CBOWSkip-gram

y_dd·2024-02-08 09:56

探索NLP中的N-grams：理解，应用与优化

简介n-gram[1]是文本文档中n个连续项目的集合，其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。N-gram模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用，例如情感分析、文本分类和文本生成。

冷冻工厂·2024-02-08 09:23

NLP_神经概率语言模型(NPLM)

NPLM的实现1.构建实验语料库2.生成NPLM训练数据3.定义NPLM4.实例化NPLM5.训练NPLM6.用NPLM预测新词NPLM小结NPLM的起源在NPLM之前，传统的语言模型主要依赖于最基本的N-Gram

you_are_my_sunshine*·2024-02-07 13:20

学习知识记录

ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词NLP之---word2vec算法skip-gram

想努力的人·2024-02-07 08:36

NLP_词的向量表示Word2Vec 和 Embedding

文章目录词向量Word2Vec：CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入Word2Vec小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量，从而捕捉词与词之间的语义和句法关系

you_are_my_sunshine*·2024-02-06 10:10

大模型｜基础_word2vec

文章目录Word2Vec词袋模型CBOWContinuousBag-of-WordsContinuousSkip-Gram存在的问题解决方案其他技巧Word2Vec将词转化为向量后，会发现king和queen

晓源Galois·2024-02-06 07:36

自然语言处理中的深度学习

Word2vec⼯具包含了两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuousbagofwords，简称CBOW）。跳字模型假设基于中⼼词来⽣成背景词，连续词

qiufeng1ye·2024-02-06 01:37

word2vec

将词表征为实数值向量的高效工具，采用的模型有CBOW(Continuesbag-of-words连续词袋模型)和Skip-Gram两种。

e237262360d2·2024-02-05 19:10

NLP_语言模型的雏形N-Gram

文章目录N-Gram模型1.将给定的文本分割成连续的N个词的组合(N-Gram)2.统计每个N-Gram在文本中出现的次数，也就是词频3.为了得到一个词在给定上下文中出现的概率，我们可以利用条件概率公式计算

you_are_my_sunshine*·2024-02-04 22:52

自然语言处理——5.2 语言模型（参数估计）

最大似然估计求法对于n-gram，参数可由最大似然估计求得：其中，是历史串在给定语料中出现的次数，即,不管是什么。是在给定的条件下出现的相对频度，分子为与同出现的次数。

SpareNoEfforts·2024-02-03 13:28

NLP_统计语言模型的发展历程

其中，词向量表示的学习为语言模型提供了更高质量的输入信息（词向量表示）1948年，著名的N-Gram模型诞生，思路是基于前N-1个项目来预测序列中的第N个项目，所谓的“项目”，就是词或者短语。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:58

香蕉派BPI-M7 瑞芯微RK3588 人工智能开源硬件开发板公开发售

香蕉派(BananaPi)BPI-M7瑞芯微K3588开源硬件单板计算机公开销售，支持WiFi6和BT5.2，硬件有3个版本:8GRam+64GeMMC,16GRam+128eMMC和32GRam+128eMMC

Banana Pi开源硬件·2024-02-01 06:56

使用Gensim库对文本进行词袋、TF-IDF和n-gram方法向量化处理

Gensim库简介机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测，对于文本数据来说，因为算法执行的是关于矩形的数学运算，这意味着我们必须将字符串转换为向量。从数学的角度看，向量是具有大小和方向的几何对象，不需过多地关注概念，只需将向量化看作一种将单词映射到数学空间的方法，同时保留其本身蕴含的信息。Gensim是世界上最大的NLP/信息检索Python库之一，兼具内存高效性和可扩展性。Gensim的可扩

Yuki_lsq·2024-01-31 03:02

程序员书单|本月有哪些新书值得关注？

这一本小书，希望从纯技术的角度，为你梳理生成式语言模型的发展脉络，对从N-Gram、Bag-of-Word、Word2Vec、NPLM、RNN、S2S、Atten

人邮异步社区·2024-01-28 14:54

【自然语言处理】【深度学习】NLP中的N-gram理解

N-gram是自然语言处理（NLP）中的一个概念，它描述的是文本中连续的n个项（通常是单词或字符）。这个概念主要用于语言建模和文本分析中。

忘却的旋律dw·2024-01-25 07:55

【自然语言处理】【深度学习】文本向量化、one-hot、word embedding编码

即：把待处理的文档进行分词或者是N-gram处理，然后进行去重得到词典。例：假设我们有一个文档：“深度学习”，那么进行one-hot处理后得到的结果如下to

忘却的旋律dw·2024-01-25 07:47

fastText

这些输入是n-gram向量，这些向量是随机生成的。由于n-gram的量远比word大的多，完全存下所有的n-gram也不现实。Fasttext采用了Has

吹洞箫饮酒杏花下·2024-01-25 01:22

大模型理论基础初步学习笔记——第一章引言

panda_dbdx·2024-01-24 16:48

施密特正交化公式如何理解和记忆

Gram–Schmidtprocess_副本.png以两个线性无关的向量和（红色）为例说明如何实现正交化。令(为绿色，为什么绿色的长度和红色不一样？），观察

解冒号·2024-01-23 00:09

爱学习的羽·2024-01-22 07:35

MECT4CNER 代码遇到的问题

字符嵌入(gigaword_chn.all.a2b.uni.ite50.vec)：GoogleDrive或百度PanBi-gram嵌入(gigaword_chn.all.a2b.bi.ite50.vec

澜吉未央·2024-01-21 16:09

python深度学习—第6章（波斯美女）

提取单词或字符的n-gram，并将每个n-gram转换为一个向量。n-gram是多个连续单词或字符

weixin_42963026·2024-01-21 13:55

word2vec数学推导过程

WelcomeToMyBlogword2vec包含两种框架，一种是CBOW(ContinuousBag-of-WordsModel)，另一种是Skip-gram(ContinuousSkip-gramModel

LittleSasuke·2024-01-20 06:27

大语言模型系列-word2vec

文章目录前言一、word2vec的网络结构和流程1.Skip-Gram模型2.CBOW模型二、word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列

学海一叶·2024-01-18 08:39

详解矩阵的正交化（附例题分析）

目录一.矩阵Gram-Schmidt正交化的好处二.矩阵标准正交化过程三.例题3.1标准正交化3.2算法小结3.3优化分析四.小结矩阵有两类等价关系矩阵对角化特殊矩阵一.矩阵Gram-Schmidt正交化的好处假如有三个线性独立的向量

唠嗑！·2024-01-15 13:20

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L1-NLP&Big Model Basics

语言模型如何从N-gram发展成预训练语言模型PLMs。然后介绍了大模型在NLP任务上的表现，以及它遵循的基本范式。最后介绍了本课程需要用到的编程环境和GPU服务器。

N刻后告诉你·2024-01-14 21:50

信息检索速通知识点

k-gram索引。二元词索引。位置信息索引。信息检索有哪

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 09:35

word2vec中的CBOW和Skip-gram

目前Word2Vec有两种主要模型：Skip-gram和ContinuousBagofWords(CBOW)。前面

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 12:21

自然语言处理中的语言模型

发展历程统计语言模型：N-gram模型：基于前N-1个词预测下一个词。这种模型简单且易于实现，但面临着维度灾难和数据稀疏问题。隐马尔可夫模型（HMM）：常用于语音识别和某些类型的文本处理。H

天一生水water·2024-01-09 20:23

N-gram 分词

概述本课程作业主要借助python工具，实现了N-gram分词中的Unigram和Bigram分词器，并将前向最大切词FMM和后向最大切词的结果作为Baseline，对比分析N-gram分词器在词语切分正确率

Silence_Dong·2024-01-09 16:23

MIT_线性代数笔记：复习二

Gram-Schmidt正交化——从任意一组基得到标准正交基，策略是从向量中减去投影到其它向量方向的分量。行列式det(A)三个性质定义了行列式，可以推导出之后的性质4~10。行列式展开公式包含n！

浊酒南街·2024-01-09 06:23

人工智能AI入门 2.2- NLP词向量 word2vec

#word2vec1字或者词的one-hotrepresentation，矩阵维度太高且稀疏2word2vec的两种方法，CBOW从周围的词推测单个词，skip-gram从单个词预测周围#论文##论文详解

YueTan·2024-01-08 21:05

自然语言处理学习笔记

3、N-Gram语言模型：计算概率和最大似然估计来估计参数4、Word2Vec:CBOW(ContinuousBag-of-Word)SG(Skip-Gram)5

追求科技的足球·2024-01-08 19:36

cs244n笔记（二）

复习skip-gram如上图公式，给定中心词Vc(就是上图的into),分母是一个恒定的总和。现在的问题是如何得到v向量和u向量，已知一个非常大的矩阵，这个矩阵根据不同的词对应着不同的词向量。

周老师元亨利贞文化教育·2024-01-08 06:40

深入理解Word Embeddings：Word2Vec技术与应用

目录前言1Word2Vec概述2CBOW模型2.1CBOW模型简介2.2基于词袋（bagofword）的假设2.3One-hot向量编码2.4分类问题3Skip-gram模型3.1Skip-gram模型简介

cooldream2009·2024-01-07 11:52

格密码的基础概念

格密码的基础概念前言一.格的定义二.格的延展空间三.格的基本区四.格基的判定定理五.格基的关系六.格基的变换七.格的行列式八.Gram-Schmidt正交化结论前言首先引入数学上的一个概念“格点”。

唠嗑！·2024-01-07 06:37

多样化纹理合成

训练一个多纹理合成网络存在的一些困难：不同类型纹理的统计特是完全不同，使用基于Gram矩阵的纹理损失[1,2]只能部分的衡量其中的差异；纹

JiauZhang·2024-01-06 03:51

NLP[3] - [Word Embedding系列] : one-hot编码

系列》文章包括：（1）One-hot编码（2）WordEmbedding（3）LSA（LatentSemanticAnalysis）（4）Word2vec的CBOW模型（5）Word2vec的Skip-gram

ZhuNian的学习乐园·2024-01-05 22:53

【NLP】词向量笔记

目的：记录自己感觉经常忘的部分、和理解不深的知识点Skip-Gram【参考：Skip-Gram模型_skipgram模型_Irelia.的博客-CSDN博客】注意数据构建方式先把句子分词转成onehot

myaijarvis·2024-01-03 23:00

Word2Vec（词向量）---机器学习

Word2Vec有两个主要的实现算法：Skip-gram和CBOW（ContinuousBagofWords）。

普通研究者·2024-01-03 13:12

STM32 基础知识（探索者开发板）--115讲 OLED

引用http://t.csdnimg.cn/hV6Ox该函数中voidoled_refresh_gram(void){uint8_ti,n;for(i=0;i<8;i++){oled_wr_byte(0xb0

娶不到胡一菲的汪大东·2024-01-03 11:34

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