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Linux
Gram
NLP文本生成的评价指标有什么?
1.BLEU2.ROUGE2.1ROUGE-N(将BLEU的精确率优化为召回率)2.2ROUGE-L(将BLEU的n-
gram
优化为公共子序列)2.3ROUGE-W(ROUGE-W是ROUGE-L的改进版
快乐小码农
·
2022-12-19 08:45
Machine
Learning
NLP
深度学习
nlp
自然语言处理
机器学习
文本生成
机器翻译
NLP笔记:生成问题常用metrics整理
NLP笔记:生成问题常用metrics整理1.生成问题的评估方法2.常用metrics1.ppl2.bleu1.句长惩罚因子BP2.n-
gram
字符匹配精度与权重因子3.样例说明3.rouge4.bleurt3
Espresso Macchiato
·
2022-12-19 08:06
算法笔记
机器学习
人工智能
自然语言处理
词向量Skip-
gram
word2vec
前言今天,学长给大家介绍NLP中应用非常广泛的一个领域,当然这个应用已经很成熟了——文本处理,在文本处理中,其中最为核心的就是Word2vec模型,我们通过text8数据集对word2vec中的Skip-
gram
m0_75853290
·
2022-12-19 01:01
word2vec
自然语言处理
2、图机器学习——Graph Embedding
GraphEmbeddingDeepWalkDeepWalk方法首先以随机游走(RandomWalk)的方式在网络中进行节点采样,生成序列,然后使用Skip-
Gram
模型将序列转换为Embedding。
C--G
·
2022-12-17 00:55
#
图机器学习
机器学习
人工智能
算法
图表示学习-GraphEmbedding
图表示学习-GraphEmbeddingWord2vec(2013)CBOW模型Skip-
gram
模型参考DeepWalk(2014,KDD)LINE(2015)TADW(2015,IJCAI)Node2vec
平平无奇科研小天才
·
2022-12-17 00:54
模型详解
深度学习
学习
人工智能
深度学习
深度学习中的Graph Embedding方法
Google2013)Google的TomasMikolov提出word2vec的两篇文章之一,这篇文章更具有综述性质,列举了NNLM、RNNLM等诸多词向量模型,但最重要的还是提出了CBOW和Skip-
gram
winner8881
·
2022-12-17 00:22
推荐系统
深度学习
人工智能
机器学习
【图嵌入】DeepWalk原理与代码实战
NLP的同学对word2vec应该不陌生,word2vec通过句子中词与词之间的共现关系来学习词的向量表示,如果你忘记了,可以看看我之前的博客:【word2vec】篇一:理解词向量、CBOW与Skip-
Gram
VariableX
·
2022-12-17 00:47
图嵌入
DeepWalk
random
walk
图嵌入
实战
Embedding
Embeding技术:word2vec Parameter Learning Explained
参考链接论文链接:https://arxiv.org/pdf/1411.2738v4.pdf一、主要内容:word2vec模型:CBOW模型:continuousbag-of-wordSG模型:skip-
gram
菜小白—NLP
·
2022-12-17 00:46
NLP
自然语言处理
经典词向量模型总结
目录一.Word2vec二、GloVe三、ELMo四、openAIGPT五、BERT一.Word2vec(详见我的另一篇博客)1.skip-
gram
和CBOW的区别Word2Vec主要有skip-
gram
momo_zhong
·
2022-12-16 21:23
词向量模型skip-
gram
以及负采样技术图解
一、前言请勿全文复制转载!尊重劳动成果!在使用词向量之前,我们往往用one-hot向量来表示一个字词,这样有两个缺点:①维度过大。使用one-hot向量来表示字词,那么一个字词就需要一个词表大小的向量,而NLP任务中的词表往往是上万甚至上百万的,这会极大地增加神经网络中的参数数量。②距离一致。使用one-hot表示字词,会使得所有字词之间的相似性是一致的,而在我们的认知中,“苹果”和“梨子”要比“
有梦想的咸鱼lzj
·
2022-12-16 21:14
机器学习
负采样
词向量
skip-gram
自然语言处理
语言模型
词向量模型Word2vec原理
目录1、词向量简介2、Word2vec简介3、Word2vec详细实现4、CBOW模型5、Skip-
gram
模型6、CBOW与skip-
gram
对比7、参考1、词向量简介用词向量来表示词并不是word2vec
disgocloser
·
2022-12-16 21:09
NLP
自然语言处理
Word2Vec--词向量模型
word2vec是一个词向量模型,简单来说就是输入汉字-->输出词向量;word2vec是一群用来产生词向量的模型,依赖于skip-
gram
和CBOW模型来进行词嵌入;
Andrehao
·
2022-12-16 21:37
机器学习
机器学习
PGL 系列(三)词向量 Skip-
gram
环境python3.6.8paddlepaddle-gpu2.3.0numpy1.19.5一、Skip-
gram
概念Skip-
gram
:根据中心词推理上下文在Skip-
gram
中,先在句子中选定一个中心词
_yuki_
·
2022-12-16 16:29
PGL
学习笔记
paddle
词向量
skip-gram
格拉姆矩阵(
Gram
matrix)详细解读
目录基础知识-向量的内积Grammatrix介绍Grammatrix的应用-风格迁移一、基础知识-向量的内积1.1向量的内积定义:也叫向量的点乘,对两个向量执行内积运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作,内积的结果是一个标量。1.2实例:a和b的内积公式为:1.3作用:内积判断向量a和向量b之间的夹角和方向关系a·b>0方向基本相同,夹角在0°到90°之间a·b=0正交,相互垂直a·b
张博208
·
2022-12-15 08:28
Computer
vision
第五章语言模型:n-
gram
文章目录基本概念语句s=w1w2...wms=w_1w_2...w_ms=w1w2...wm的先验概率历史基元*问题解决方法如何划分等价类*题型十二:根据n-
gram
划分句子*n-
gram
的应用音字转换问题汉语分词问题
右边是我女神
·
2022-12-15 07:15
自然语言处理
语言模型
人工智能
自然语言处理
基于统计的语言模型-n元语法模型
n-
gram
模型概述1、n-
gram
模型,也称为N元语法模型,是一种基于统计语言模型的算法,n表示n个词语,n元语法模型通过n个词语的概率判断句子的结构。
@从心
·
2022-12-15 07:13
NLP
语言模型--n-
gram
解读
一、N-
Gram
的原理N-
Gram
是基于一个假设:第n个词出现与前n-1个词相关,而与其他任何词不相关。(这也是隐马尔可夫当中的假设。)整个句子出现的概率就等于各个词出现的概率乘积。
醒了的追梦人
·
2022-12-15 07:43
语音识别
语言模型
n-gram
语言模型公式推导
语言模型公式推导句子的概率P(S)及n-
gram
语法模型bigram模型计算条件概率n-
gram
模型计算条件概率语言模型在信息检索、机器翻译、语音识别中承担着重要的任务。
luoyulai1987
·
2022-12-15 07:42
自然语言处理NLP
NLP
n元模型
论文阅读:A Neural Probabilistic Language Model 一种神经概率语言模型
统计语言模型,人工神经网络,分布式表示,维数灾难1.介绍1.1使用分布式表示解决维度灾难1.2与前面工作的关系2.一个神经模型3.并行化的实现3.1数据并行处理3.2参数并行处理4.实验结果4.1N-
Gram
南有芙蕖
·
2022-12-14 10:37
NLP
学习笔记——A Neural Probabilistic Language Model
采用神经网络而不是n-
gram
解决语言模型问题,可以更好利用上下
Eyre_Chan
·
2022-12-14 10:36
NLP
深度学习
神经网络
自然语言处理
Word2vec原理CBOW与Skip-
Gram
模型基础
Word2vecWord2vecCBOWSkip-GramWord2vec词向量最早的词向量是很冗长的,它使用是词向量维度大小为整个词汇表的大小,对于每个具体的词汇表中的词,将对应的位置置为1。这种词向量的编码方式我们一般叫做onehotrepresentation.Onehot用来表示词向量非常简单,但是却有很多问题。首先,它是一个词袋模型,不考虑词与词之间的顺序(文本中词的顺序信息也是很重要的
Sais_Z
·
2022-12-14 10:36
NLP
推荐系统
word2vec python源码_Tensorflow完整源码实现Word2vec之Skip-
Gram
模型
已经介绍了Word2Vec中的Skip-
Gram
模型的基本原理,以及训练过程的3个策略,详细请参考:接下来开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型,本篇文章将利用TensorFlow
weixin_39820177
·
2022-12-14 10:06
word2vec
python源码
python word2vec skipgram 负采样_学习Word2Vec中的Skip-
Gram
模型
学习Word2Vec中的Skip-
Gram
模型Word2Vec之Skip-GramWord2Vec模型常用来将词语、句子转换成向量,方便进一步完成文本的分类、聚类等任务。
weixin_39532466
·
2022-12-14 10:05
python
word2vec
skipgram
负采样
A Neural Probabilistic Language Model论文阅读记录
遇到的困难包括curseofdimensionality维数灾难:用于测试模型的单词序列很可能与训练中看到的所有单词序列不同.传统方法n-
gram
提高泛化性。本文提出学习单词的分布式表达来接维数
东方小虾米
·
2022-12-14 10:01
语言模型
深度学习
自然语言处理
毕业设计 - NLP:词向量Skip-
gram
word2vec
文章目录简介0前言1项目介绍2数据集介绍3项目实现3.1数据预处理3.2配置网络3.3网络训练3.4模型评估4最后-毕设帮助简介今天学长向大家介绍NLP基础NLP:词向量Skip-gramword2vec毕设帮助,开题指导,资料分享,疑问解答(见文末)0前言今天,学长给大家介绍NLP中应用非常广泛的一个领域,当然这个应用已经很成熟了——文本处理,在文本处理中,其中最为核心的就是Word2vec模型
DanCheng-studio
·
2022-12-14 10:55
毕业设计系列
深度学习
算法
自然语言处理
word2vec
深度学习
毕业设计
毕设
Word2vec之skip-
gram
模型理解
一、Word2vec背景传统的词向量一般使用one-hot表示,但会面临两个问题:(1)高维稀疏的向量带来计算成本(2)不同的词向量无法正交,无法衡量词之间的相似度。word2vec是一个将词进行低维稠密向量化的工具,可以通过词向量的方式来表征词的语义信息,即通过一个嵌入空间使语义上相似的单词在该空间内距离很近。Embedding就是一个映射,将单词从原先所属的空间中映射到新的多维空间中。word
Nicelooyo
·
2022-12-14 10:55
word2vec
深度学习
机器学习
A Neural Probabilistic Language Model
《ANeuralProbabilisticLanguageModel》,这篇论文第一次用神经网络解决语言模型的问题,比传统的语言模型使用n-
gram
建模更远的关系,且考虑词与词之间的相似性。
hj_caas
·
2022-12-14 10:54
自然语言处理
pytorch学习
自然语言处理
深度学习
python
skip-
gram
word2vec代码实现
DistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality》提出训练词向量模型Word2vec的方法,即CBOW和Skip-
gram
hj_caas
·
2022-12-14 10:54
自然语言处理
机器学习
word2vec
深度学习
python
自然语言处理
NER数据增强、badcase处理、数据优化
短句用词维度,长句可以n-
gram
或者是句子级别的调换顺序。对NER,可以把特定槽位里面的词替换为其他同类型的词,当然文本分类也可以这么做。(收益大)总结规则模板,直接生成数据。(收益不小)复制粘贴。
满腹的小不甘_静静
·
2022-12-13 12:06
自然语言处理
命名实体识别_分词_NLP原理
数据挖掘
人工智能
NLP十大Baseline论文简述(一) - Word2vec
文章目录前言:目录1.Paper:2.论文摘要:3.论文介绍:4.论文原理4.1CBOW模型:4.2Skip-
gram
模型:4.3降低复杂度-HierachicalSoftmax(层次Softmax)“
HHVic
·
2022-12-13 09:41
NLP
Paper
word2vec
自然语言处理
深度学习
pytorch函数AdaptiveMaxPool2d
目录自适应最大池化应用常用词向量CBOW模型Skip-
gram
模型BertBert的输入Bert的预训练过程Bert的encoderTransformerEncoderBertencoderBert的输出词向量的维度自适应最大池化
浪里摸鱼
·
2022-12-13 07:27
深度学习
神经网络
机器学习
自然语言处理
深度学习
nlp
自然语言生成与应用 (校对纠错算法排序的真谛就是靠生成模型)
公众号系统之神与我同在概述ProphetNet:用序列到序列预测N-
gram
.EMNLP-Findings2020增强版的知识注入模型来生成常识.COLING2020.BANG:结合大规模预训练的自回归和非自回归生成
Necther
·
2022-12-11 03:36
文本校对和纠错算法
算法
机器学习
深度学习
文本分类之独热编码、词袋模型、N-
gram
、TF-IDF
1、one-hot一般是针对于标签而言,比如现在有猫:0,狗:1,人:2,船:3,车:4这五类,那么就有:猫:[1,0,0,0,0]狗:[0,1,0,0,0]人:[0,0,1,0,0]船:[0,0,0,1,0]车:[0,0,0,0,1]fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpenc=OneHotEncoder(sparse=False)labels
陶醉
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2022-12-10 13:36
算法
分类
tf-idf
python
深度学习入门 | Self-attention&RNN&LSTM
文章目录词汇转为向量,即WordEmbeddingcbowskip-
gram
声音讯号转为向量Self-attention提出背景Self-attention原理计算相关性self-attention计算过程
933711
·
2022-12-10 11:36
深度学习入门
神经网络
【自然语言处理】对评论进行处理的推荐系统的论文总结
对评论进行处理的推荐系统的论文总结NLP语料库介绍的以及连接腾讯语料库github上40个nlp中文语料库推荐系统中常见的文本处理方法词袋模型BOW推荐系统中的应用存在的问题解决思路词袋模型升级版N-
gram
ciecus_csdn
·
2022-12-10 11:22
推荐系统
自然语言处理
自然语言处理
推荐系统
Neural Network-神经网络算法本质
1.Word2vec~singleCBOW算法推导BPword2vec主要实现方式有:skip-
gram
和CBOW。
天狼啸月1990
·
2022-12-09 12:56
深度学习~Deep
Learning
models
神经网络
NLP_learning 中文基本任务与处理(分词、停用词、词性标注、语句依存分析、关键词抽取、命名实体识别)介绍、jieba工具库
文章目录1、分词2、停用词和N-
gram
停用词N-
gram
3、更多任务(词性标注、依赖分析、NER、关键词抽取)词性标注句法依存分析命名实体识别关键词抽取4、jieba工具库使用(1)基本分词函数与用法
斯外戈的小白
·
2022-12-09 08:50
自然语言处理
人工智能
PyTorch笔记 - Word Embeddings & Word2vec 原理与源码
统计模型:n-
gram
,N个单词所构成的序列,在文档中出现的次数,基于贝叶斯公
SpikeKing
·
2022-12-08 07:30
深度学习
pytorch
word
word2vec
TensorFlow之文本分类算法-5
1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据6模型-构建训练评估构建输出层构建n-
gram
模型根据前面章节的描述,n-
gram
模型是独立地处理分词,与原文中的单词顺序不相关。
uesowys
·
2022-12-06 22:04
人工智能技术与架构
tensorflow
分类
深度学习
TensorFlow之文本分类算法-6
1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据6模型-构建训练评估构建输出层构建n-
gram
模型构建序列模型GloVe(英文全称是GlobalVectorsforWordRepresentation)是一个全球化的英语语境的单词表示的向量集
uesowys
·
2022-12-06 22:20
人工智能技术与架构
tensorflow
分类
【影像组学导论】第一部分:官方定义解读。这咋整?读懂这个频道就够了!
“那张一条一条的横线,有分值的….,对就是落-寞-
gram
!是什么意思?怎么画??”“鄙人课题简单粗暴,有哪些高大上的统计图可以撑场面”?“我
挺烦先森
·
2022-12-06 11:15
科研
影像组学
影像组学
【工作周报】
groundtruth作为输入计算分数保存结果到excel文件中时间:12.14~12.20笔记:了解CV领域常用评价标准BLEU、CIDEr、METEOR、ROUGE评价标准之BLEU首先来看Pn,其计算基于n-
gram
Bohemian_mc
·
2022-12-05 15:14
学习
python
深度学习
人工智能
百度语音识别+百度ERNIE-
Gram
+pyaudio麦克风录音(NLP自然语言处理)
1.pyaudio安装及通过pyaudio实现录音pipinstallpyaudio在conda环境中安装没有报错实现录音的代码如下:#-*-coding:utf-8-*-frompyaudioimportPyAudio,paInt16importnumpyasnpfromdatetimeimportdatetimeimportwaveclassrecoder:NUM_SAMPLES=2000#p
阿呀三
·
2022-12-04 22:49
NLP自然语意处理
语音识别
人工智能
百度
深度学习
nlp
利用传统方法(N-
gram
,HMM等)、神经网络方法(CNN,LSTM等)和预训练方法(Bert等)的中文分词任务实现
自然语言处理中文分词利用传统方法(N-
gram
,HMM等)、神经网络方法(CNN,LSTM等)和预训练方法(Bert等)的中文分词任务实现【Thewordsegmentationtaskisrealizedbyusingtraditionalmethods
JackHCC
·
2022-12-04 09:43
NLP:自然语言处理宝典
神经网络
cnn
lstm
mysql innnodb buffer_mySQL innodb_buffer_pool_size 设置求真相
同一个产品库,2台mySQL5.1.53,serverAwindowsserver2008r2enterise64bit64
GRAM
32coredefaultinnodbengine我想设置innodb_buffer_pool_size
莫毒枭
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2022-12-04 08:33
mysql
innnodb
buffer
自然语言处理概述及流程
自然语言处理的几个维度二、调包工程师需要掌握的一些技能2-1、理解算法复杂度2-2、语言模型(LanguageModel)2-2-1、Unigram2-2-2、马尔可夫假设2-2-3、Bigram2-2-4、N-
gram
ㄣ知冷煖★
·
2022-12-03 08:33
自然语言处理
机器学习
人工智能
jupyter
【NLP】词袋模型(bag of words model)和词嵌入模型(word embedding model)
目录1词袋模型和编码方法1.1文本向量化1.2词袋及编码方法1one-hot编码2TF编码3TF-IDF表示法2词嵌入模型2.1CBOW模型2.2Skip-
Gram
模型两种模型对比3示例先来初步理解一个概念和一个操作
学渣渣渣渣渣
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2022-12-03 08:32
机器学习
深度学习
自然语言处理
序列模型-NLP和词嵌入
1、词汇表征:one-hot表征、词嵌入2、学习词嵌入word2vec:Word2vec算法是一种简单的计算更加高效的方式来实现对词嵌入的学习Skip-
gram
:所做的是在语料库中选定某个词(Context
weixin_34132768
·
2022-12-03 08:01
人工智能
深度学习系列 -- 序列模型之自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings)
目录1词嵌入2词嵌入与迁移学习3词嵌入与类比推理4嵌入矩阵5学习词嵌入5.1神经概率语言模型5.2Word2Vec5.2.1Skip-
gram
5.2.2CBOW5.2.3负采样5.3Glove6情感分类
已退游,勿扰
·
2022-12-03 08:27
深度学习
自然语言处理
机器学习
序列模型
Gram
矩阵+
Gram
矩阵和协方差矩阵的关系
目录
Gram
矩阵简介协方差矩阵
Gram
矩阵和协方差矩阵的关系GramMatrix代码
Gram
矩阵简介
gram
矩阵是计算每个通道i的featuremap与每个通道j的featuremap的内积grammatrix
乖乖怪123
·
2022-12-03 07:38
深度学习
矩阵
线性代数
算法
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