Gram 第10页

自然语言处理与词嵌入-吴恩达深度学习笔记

PropertiesofWordEmbeddings——CosinesimilarityEmbeddingmatrix学习词嵌入（LearningWordEmbeddings）Word2VecSkip-Gram

PengxiangZhou·2022-12-29 23:29

语言模型（三）—— 循环神经网络语言模型（RNNLM）与语言模型评价指标

之前我们已经了解过n-gram语言模型和前馈神经网络语言(NNLM)，今天我们简单地看一下循环神经网络语言模型。那么首先看一下为什么要把RNN用到语言模型中呢？

知了爱啃代码·2022-12-29 17:32

学习笔记六——循环神经网络

文章目录一、序列模型二、文本预处理2.1读取数据集2.2词元化（分词）2.3词表2.4整合所有功能三、语言模型3.1统计算法：n-gram模型二、RNN2.1RNN模型结构2.2RNN模型的缺点二、长短时记忆网络

神洛华·2022-12-29 17:31

gensim.models word2vec 参数

word2vec保留的最小词频数，当语料库中的词词频小于min_conunt时Word2vec会自动删除这个词，在最终生成的模型中，不会含有这个词的词嵌入向量2、sg 0，则是CBOW模型；1则是Skip-Gram

江_小_白·2022-12-29 14:47

利用gensim训练word2vec

word2vec基于语言学中经典的分布式假设，包含了基于中心词预测周围词的skip-gram和基于周围词预测中心词的CBOW两大类方法，同时为了解决词表庞大带来的softmax计算问题，可分别采用基于Huffman

guofei_fly·2022-12-29 14:14

gensim实战之利用维基百科训练word2vec

word2vec中有两个非常经典的模型：skip-gram和cbowcbow：已知周围词，预测中心词。skip-gram：已知中心词，预测周围词。

不可能打工·2022-12-29 13:43

自然语言处理（国科大2021-2022秋季学期课程）-基础概念及算法

交叉熵隐马尔科夫模型马尔科夫模型前向、后向算法：观测状态序列概率计算前向概率后向概率Viterbi算法：最优隐状态序列计算支持向量机KKT条件松弛变量神经网络递归神经网络卷积神经网络多通道卷积注意力神经网络语言模型n-gram

sunzhihao_future·2022-12-29 11:05

迁移学习（含代码示例）

模型测试模型调优增加训练轮数调整学习率增加n-gram特征修改损失计算方式自动超参数调优模型保存与重加载词向量简介词向量模型压缩文件下载解压文件代码实现加载bin文件获取词向量邻近词进行效果检验迁移学习迁移学习三大概念预训练模型

GodGump·2022-12-26 15:04

负采样及其在skip-gram中的实现

简介skip-gram（跳元模型）负采样算法结构取样方法简介本文参考了李沐老师在《动手学深度学习》中的代码，加入了自己的理解，希望能让各位更理解负采样在skip-gram中的应用。

苏炘·2022-12-26 12:50

NLP-词向量(Word Embedding)-2013：Word2vec模型（CBOW、Skip-Gram）【对NNLM的简化】【层次Softmax、负采样、重采样】【静态表示；无法解决一词多义】

一、文本的表示方法(Representation)文本是一种非结构化的数据信息，是不可以直接被计算的。因为文本不能够直接被模型计算，所以需要将其转化为向量。文本表示的作用就是将这些非结构化的信息转化为结构化的信息，这样就可以针对文本信息做计算，来完成我们日常所能见到的文本分类，情感判断等任务。文本表示的方法有很多种，主要的有3类方式：独热编码(one-hotrepresentation)整数编码词

u013250861·2022-12-26 12:18

c语言拼写检测器,NLP 中文拼写检测实现思路

相对成熟的产品写作猫核心思路核心思路如下：使用语言模型计算句子或序列的合理性bigram,trigram,4-gram结合，并对每个字的分数求平均以平滑每个字的得分根据MedianAbsoluteDeviation

七橘里·2022-12-26 10:33

NLP常见语言模型及数据增强方法总结

文章目录一、NLP常见语言模型1、词的离散表示1、One-hot编码（独热编码）2、BagofWords（BOW，词袋模型）3、N-gram语言模型2、词的分布式表示1、共现矩阵（Co-currenceMatrix

2201_75499313·2022-12-26 04:42

最优化方法——QR分解

目录系列文章目录一、问题二、实验思路综述1.实验工具及算法2.实验数据3.实验目标4.实验步骤三、相关线性代数知识导入1.线性无关与基2.标准正交3.Gram-Schmidt(正交化)算法四、QR分解1

@李忆如·2022-12-25 08:33

Chapter 3.3 词向量和语言模型（三）

知识点3.3.1word2vecword2vec包含两个模型，即连续词袋模型（CBOW）和跳元模型（skip-gram），CBOW是使用周围词预测核心词，skip-gram是使用核心词预测周围词对于NNLM

Yif18·2022-12-24 20:21

word2vec 的 Negative Sampling(负采样)技巧

Skip-gram模型的负采样在Skip-gram模型中，softmax的计算成本很大，因为它需要扫描整个词嵌入矩阵()来计算词汇表中所有词的分布概率，而词汇表的大小可能上百万甚至更多。

看正好六个字·2022-12-24 19:56

word2vec的原理和难点介绍(skip-gram,负采样、层次softmax)

前言本文仅作一个备忘录，不详细说明word2vec的两种词袋模型（skip-gram和CBOW),后面的记录默认是在skip-gram的基础下完成，即是利用中心词来预测上下文;同时也不涉及数学的推导计算

远方的旅行者·2022-12-24 19:25

word2vec理论和实现及负采样技术

lab手册和code参见：StanfordCS224N|NaturalLanguageProcessingwithDeepLearning笔者完成了实验，code参见：word2vec_labskip-gram

胡里胡涂写代码·2022-12-24 19:25

Word2vec负采样

下文中的模型都是以Skip-gram模型为主。

weixin_30662849·2022-12-24 19:55

NLP 之 word2vec 以及负采样原理详解

文章目录一：前言二：语言学模型三：skip-gram四：CBOW五：负采样一：前言博主的导师让博主研究一下人机对话，上周花了一周的时间研究了一下word2vec。

smart_hang·2022-12-24 19:52

word2vec梳理--part2--负采样

在word2vec的第2部分（第1部分在这里（https://blog.csdn.net/fengrucheng/article/details/115705827）），将介绍对skip-gram模型的一系列优化

fengrucheng·2022-12-24 19:52

天池零基础入门NLP竞赛实战：Task4 基于深度学习的文本分类1-FastText

学习目标学习FastText的使用和基础原理学会使用验证集进行调参文本表示方法Part2-1现有文本表示方法的缺陷之前介绍的几种文本表示方法（One-hot、BagofWords、N-gram、TF-IDF

冬于·2022-12-23 08:07

自然语言处理（五）：文本预处理之文本特征处理

自然语言处理笔记总目录文本特征处理的作用：文本特征处理包括为语料添加具有普适性的文本特征，如n-gram特征，以及对加入特征之后的文本语料进行必要的处理，如长度规范。

GeniusAng丶·2022-12-23 07:17

统计语言模型：自编码、自回归、Word2Vec(CBOW、Skip-Gram)

统计语言模型：把语言（词的序列）看做一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。1.自编码（AutoEncoding，AE）自编码语言模型：使用自编码神经网络进行训练的模型，即该模型的任务是使输出的句子尽量靠近输入的句子。在BERT模型中，自编码语言模型的用法是：在输入句子随机找一个或几个子词，用掩码标识将该子词替换掉，再将句子输入模型，让模型输出原始输入句子。除BERT外，训

爱挠静香的下巴·2022-12-23 07:03

cbow和skip-gram实现关键代码解析

源码地址：https://github.com/AlbertBJ/word2vecpy.git这也是我fork别人的，觉得写得很棒，所以拜读了大神的代码，先对关键点进行说明：主要是针对train_process这个方法中针对负采样计算方法：#Randomizewindowsize,wherewinisthemaxwindowsize#下面4行代码，主要是获得目标词的上下文词（滑动窗口大小为win，

王发北·2022-12-23 07:32

tensorflow实现skip-gram模型

skip-gram模型使用tensorflow1版本实现Word2Vec中的Skip-Gram模型数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1GY0_wnIiuC9SUVw5p4JVfg

CAIC00513·2022-12-23 07:29

word2vec，CBOW和Skip-gram

CBOW给出一个词的上下文，得到这个词Skip-gram给出一个词，得到这个词的上下文Word2Vec:softmax(w1(xQ)+b1)CBOW和Skip-gram两种架构的重点都是得到一个Q矩阵CBOW

fu_gui_mu_dan·2022-12-23 07:59

cbow 与 skip-gram的比较

cbow和skip-gram都是在word2vec中用于将文本进行向量表示的实现方法，具体的算法实现细节可以去看word2vec的原理介绍文章。

京城王多鱼·2022-12-23 07:57

Word2Vec中的CBOW和Skip-gram的理解

NLP大概是用一辈子的时间都没办法学完的，今天在复习Word2Vec的时候对其中一一些问题又有了新的理解。网上关于它的算法原理有很多，推荐以下几个CSDN链接和B站视频：机器学习算法（十三）：word2vecword2vec!!!超直白！！损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）NegativeSampling负采样详解想补充一下新的认识：1.为啥我们训练模型的时候只需要关注

球球今天好好学习了吗？·2022-12-23 07:50

自然语言处理(NLP)(one-hot vector&Word Embedding词嵌入&语言模型&词向量&CBOW&skip-gram&negative sampling负采样模型)

自然语言处理的应用拼写检查、关键词检索......文本挖掘（产品价格、日期、时间、地点、人名、公司名）文本分类机器翻译客服系统复杂对话系统one-hotvector假设词库总共有n个词，那我们打开一个1*n的高维向量，而每个词都会在某个索引index下取到1，其余位置全部都取值为0。WordEmbedding词嵌入最简单粗劣的理解就是：将词进行向量化表示，实体的抽象成了数学描述，就可以进行建模，应

hxxjxw·2022-12-23 06:18

Word2Vec(CBOW+Skip-gram) 概念介绍+代码实现

Word2VecWord2vecattemptstodecidetheimportanceofawordbybreakingdownitsneighboringwords(thecontext)andthusresolvingthecontextlossissue.Thetwomajorarchitecturesforword2vecarecontinuousbag-of-words(CBOW)a

hUaleeF·2022-12-23 06:48

word2vec skip-gram和cbow

总结来说就是CBOW模型中input是context（周围词）而output是中心词，训练过程中其实是在从output的loss学习周围词的信息也就是embedding，但是在中间层是average的，一共预测V(vocabsize)次就够了。skipgram是用中心词预测周围词，预测的时候是一对wordpair，等于对每一个中心词都有K个词作为output，对于一个词的预测有K次，所以能够更有效

晋级菜鸟·2022-12-23 06:46

【word2vec】篇二：基于Hierarchical Softmax的 CBOW 模型和 Skip-gram 模型

文章目录CBOW模型基本结构目标函数梯度计算Skip-gram模型基本结构梯度计算优缺点分析系列文章：【word2vec】篇一：理解词向量、CBOW与Skip-Gram等知识【word2vec】篇二：基于

VariableX·2022-12-23 06:16

Skip-gram & CBOW 的一些理解

Skip-gram&CBOW的一些理解文章目录Skip-gram&CBOW的一些理解〇、前言一、背景二、基础结构2.1One-hot投影成隐向量2.2利用一个词预测一个词2.3损失函数的计算三、CBOW

Rising_Flashlight·2022-12-23 06:45

Colab平台利用gensim包实现Word2Vec和FastText(CBOW, Skip Gram两种实现)

重复造轮子不可取，要合理学会调（tou）包（lan）！Gensim是一个可以用来进行无监督学习和自然语言处理的开源库，编写语言为Python和Cython，更多细节可以上官网查询。首先导入基本的包：importpprintimportre#ForparsingourXMLdatafromlxmlimportetree#Fordataprocessingimportnltknltk.download

FrenchOldDriver·2022-12-23 06:14

深入理解word2vec的skip-gram模型（一）

目录1什么是Word2Vec和Embeddings？2模型TheFakeTask模型细节隐层输出层直觉上的理解1什么是Word2Vec和Embeddings？Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。那么它是如何帮助我们做自然语言处理呢？Word2Vec其实就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

yougwypf1991·2022-12-23 06:44

【AI理论学习】理解词向量、CBOW与Skip-Gram模型

理解词向量、CBOW与Skip-Gram词向量基础知识One-hot表示Distributed表示word2vec基础知识CBOW和Skip-gram霍夫曼树基于HierarchicalSoftmax的

镰刀韭菜·2022-12-23 06:11

对word2vec理解

word2vec本质上就是将文字转换为词向量and（其中意思相近的词映射到向量空间中相近的位置）只不过可以将其中意思相近的词映射到向量空间中相近的位置通过CBOW与Skip-Gram这两种模式，对样本文本训练

南栖.·2022-12-22 06:57

NLP基础：n-gram语言模型和神经网络语言模型

文章目录语言模型的计算n-gram语言模型n-gram平滑技术神经网络语言模型(NNLM)基本思想神经网络语言模型小结语言模型评价指标—困惑度语言模型是自然语言处理中的重要技术，假设一段长度为TTT的文本中的词依次为

VariableX·2022-12-22 06:24

【AI理论学习】n-gram语言模型和神经网络语言模型

n-gram语言模型和神经网络语言模型什么是语言模型语言模型的计算什么是n-gram模型n-gram平滑技术什么是神经网络语言模型（NNLM）？

镰刀韭菜·2022-12-22 06:22

NLP系列(5)_从朴素贝叶斯到N-gram语言模型

寒小阳·2022-12-21 06:13

笔记：语言模型（Language Model）（一）

其中最主要采用的是n元语法模型（n-gram），这种模型构建简单、直接，但因为数据缺乏需要采用平滑（smoothing）算法。一个语言模型中，通常构建为字符串s的概率分布p(s)，反映的是字符串

阿秋就是阿秋·2022-12-21 06:10

格基约化：LLL算法

LovászL.Factoringpolynomialswithrationalcoefficients[J].Mathematischeannalen,1982,261(ARTICLE):515-534.文章目录Hadamard比率Gram-Schmidt

山登绝顶我为峰 3(^v^)3·2022-12-21 01:12

matlab格拉姆施密特,改进的格拉姆-施密特正交化（modified Gram-Schmidt Process）

最近在重新学习线性代数，学习的教材是MITGilbertStrang教授的《INTRODUCTIONTOLINEARALGEBRA》，在第4.4章节格拉姆-施密特正交化时，书中章节末尾介绍了一种改进的格拉姆-施密特正交化方法，但书中给出了公式，省略了很多细节，给学习理解造成了一定的难度，为自己今后或者遇到同样问题的朋友记录一下公式的来由。首先，介绍一下格拉姆施密特正交化的思想和方法。介绍正交化还得

weixin_39932692·2022-12-21 01:11

施密特正交化(Gram-Schmidt Orthogonalization)

目录1Gram-Schmidt的计算公式推导2Gram-Schmidt的意义3ModifiedGram-Schmidt(以算法模式计算正交向量)3.1ModifiedG-S会出现的问题：当矩阵开始存在微小误差时

fo-in·2022-12-21 01:35

NLP中的预训练方法总结 word2vec、ELMO、GPT、BERT、XLNET

文章目录一.文本的表示方法基于one-hot的词向量二.基于词向量的固定表征方法（词向量模型）2.1N-gram模型2.2NNLM2.3word2vecCBoWSkip-gram层次Softmax负采样三

iceburg-blogs·2022-12-20 19:03

循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）以及Pytorch的使用

语言模型：给定一个一句话前面的部分，预测接下来最有可能的一个词是什么在使用RNN之前，语言模型主要采用n-gram,n是一个自然数，假设一个词出现的频率只与前面N个词相关。

jiangchao98·2022-12-20 11:58

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第8课-语言模型-词向量

不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧目录1.词表示概述离散表示分布式表示2.经典词向量表示模型1.NNLM模型词向量2.RNNLM模型词向量3.C&W模型词向量4.CBOW/Skip-gram

vector<>·2022-12-19 20:10

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第6课-语言模型-传统语言模型(n-gram)

专栏介绍：本栏目为“2021秋季中国科学院大学胡玥老师的自然语言处理”课程记录，不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧目录1.语言模型基本概念2.语言模型参数估计3.参数的数据平滑4.语言模型性能评价5.语言模型应用1.语言模型基本概念语言模型的基本思想:句子S=w1,w2,…,wn的概率p(S)刻画句子的合理性对语句合理性的判断:规则法：判断是否合乎语法、语义（语言学定性分析

vector<>·2022-12-19 20:40

自然语言处理（二）：文本预处理之文本处理的基本方法

自然语言处理笔记总目录文本预处理中包含的主要环节文本处理的基本方法文本张量表示方法文本语料的数据分析文本特征处理数据增强方法文本处理的基本方法分词词性标注命名实体识别文本张量表示方法one-hot编码Word2vecWordEmbedding文本语料的数据分析标签数量分布句子长度分布词频统计与关键词词云文本特征处理添加n-gram

GeniusAng丶·2022-12-19 16:24

前沿系列--Word2Vector[基础须知-附代码]

文章目录前言what转换word2vecCBOW与Skip-gram计算层次softmax全回归负采样实例数据集准备网络定义小结前言OK，今天的话，我们来说一下这个Word2Vector，其实这个东西咱们在说

Huterox·2022-12-19 14:29

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