Gram 第18页

word2vec背后的数学原理+从零开始纯Python实现(下)

引言在上篇文章中我们了解到了word2vec中CBOW和Skip-Gram的原理，有一个主要的问题是计算量太大了。想象一下百万级别的词汇量，那个softmax需要计算百万次。

愤怒的可乐·2020-09-14 17:59

word2vec背后的数学原理+从零开始纯Python实现(上)

这两个句子，只是"cat"和"dog"不同，word2vec认为它们是相似的，而n-gram模型做不到这一点。word2vec有

愤怒的可乐·2020-09-14 17:58

自由度+凝固度+统计的新词发现

关键词：自由度、凝固度、n-gram。自由度：———表示了一个词组的左右两边的词的固定程度。

羚谷光·2020-09-14 15:59

Speech and Language Processing 阅读笔记 NLP

文章目录2.1RegularExpressions3N-gram4NaiveBayesClassification5LogisticRegression6VectorSemanticsandEmbeddings7NNLM8Part-of-SpeechTagging

followUrheart6·2020-09-14 13:34

Graph Embedding总结

dili8870·2020-09-14 03:15

【sckit-learn学习（0）】numpy基础

最近看到同事用sckit-learn的统计n-gram的库省去了好多麻烦，决定从基础开始看sckit-learn，从numpy基础重新开始复习，尽量每天一篇，内容会同步到https://github.com

胖大星越来越胖·2020-09-14 02:47

Nginx HttpMemcModule和直接访问memcached效率对比测试

测试环境：测试客户机A：HPDL380G4，2个双核CPU，4GRam，2块10kRPMSAS盘做raid1，ext3Nginx所在服务器B：DELLR710，E5620*2，32GRam，6块盘15KRPMSAS

weixin_33714884·2020-09-14 01:36

NLP实践五-----nn基础（fasttext实践）

文章目录简要原理代码实践简要原理fastText的两个任务是分类和训练词向量，传统的word2vec把语料库的每个单词当作原子的，为每个单词生成一个词向量，而fastText是对每个字符进行处理的，也就是字符级别的n_gram

Yang-Zhou·2020-09-14 01:43

FastText使用总结

一.简介FastText是2016年由FacebookAIResearch开源的算法，算法主要包含三个部分：模型架构，层次Softmax和N-gram特征。

一个小白的自述·2020-09-14 00:27

Ansj中文分词使用教程

摘要：ansj是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现.ansj分词速度达到每秒钟大约200万字左右（macair下测试），准确率能达到96%以上Ansj目前实现了.中文分词.词性识别

sunyang098·2020-09-13 18:22

中文情感分析——snownlp类库源码注释及使用

主要功能：中文分词（Character-BasedGenerativeModel）词性标注（TnT3-gram隐马）情感分析（现在训练数据主要是买卖东西时的评价，所以对其他的一些可能效果不是很好，待解决

weixin_30663391·2020-09-13 13:57

感知机中重点考虑的知识点以及某点到超平面距离公式的推导

随机梯度下降法算法收敛性中的误分类次数k的不等式对偶形式中Gram矩阵的含义1、在感知机中，输入空间Rn中任一点到超平面S的距离为：推导过程如下（转）：其中两个向量的点积的公式为，因为该向量与超平面S平行

一个要好好学习的学渣·2020-09-13 02:22

MySQL 全文检索 ngram插件

在MySQL5.7.6中我们能使用一个新的全文索引插件来处理它们：n-gramparser.什么是N-gram？在全文索

limeOracle·2020-09-12 16:26

深度之眼Paper带读笔记GNN.04.metapath2vec

文章目录前言论文结构基础知识补充研究背景本文研究的对象模型框架研究意义研究成果论文泛读摘要核心论文标题论文精读metapath2vec详解问题定义细节一：Heterogeneousskip-gram细节二

oldmao_2001·2020-09-12 15:24

adversarial evaluation of Dialogue models- 类似gan的思路来做对话评测

modelExperiment分析小总结文章链接：AdversarialEvaluationofDialogueModels常用的评价方法：perplexity：从fit层面，但是不能评估在具体任务中的表现N-gram

猫猫猫玺·2020-09-12 14:23

Word2vec基础之霍夫曼树

word2vec使用了CBOW与Skip-Gram来训练模型与得到词向量，但是并没有使用传统的DNN模型。

满腹的小不甘·2020-09-12 06:08

Web安全机器学习

2、OPCoden-gramn-gram是计算某个语句出现的概率，用马尔科夫模型，结合条件概率计算得到，这里的语句是操作语句，如PushMov等操作语句。

mykeylock·2020-09-12 03:09

自然语言处理-----语言模型 Language Model

文章目录LanguageModel(LM)简介ChainRulesparsity稀疏性问题马尔可夫假设LanguageModel:Unigram,Bigram,N-gram举例：Unigram,Bigram

丁磊_Ml·2020-09-12 00:51

自然语言处理-手写笔记

分词、隐马尔科夫模型隐马尔科夫、信息熵互信息、相对熵条件概率、N-gram模型条件随机场、维特比算法图论、网络爬虫、pagerank网页排名有限状态机、余弦定理信息指纹伪随机数产生算法、最大熵原理、GIS

母神·2020-09-11 22:22

风格损失和内容损失的tf实现

而风格损失则主要是两个比较对象先求各自的gram矩阵，然后求L1或者l2范数。在求gram矩阵时，可以按照以下理解：内容content为vgg等网络提取出来的featuremap。

学术飙·2020-09-11 21:42

maven + grunt + tomcat + cmd + sublime

很不幸，eclipse的流畅性极差（经常容易卡死,白瞎了我10GRAM、128GSSD+256GHD、i3CPU的笔记本）以及贪得无厌的消耗内存。IntelliJ作为付费产品，其

weixin_34238633·2020-09-11 11:29

NLP基础--文本特征提取&&中文分词&&word2vec原理

2.1.1正向最大匹配（MM，MaximumMatching）2.1.2逆向最大匹配（RMM，ReverseMaximumMatching）2.1.3双向匹配2.2基于统计的分词方法2.2.1基于n-gram

你搁这儿写bug呢？·2020-09-11 09:14

【精通特征工程】学习笔记（二）

2.5&D3章&P33-页3、文本数据:扁平化、过滤和分块3.1元素袋:将自然文本转换为扁平向量3.1.1词袋一个特征就是一个单词，一个特征向量由这个单词在每篇文档中出现的次数组成3.1.2n元词袋n-gram

Janet_zyh·2020-09-11 07:24

自己动手写word2vec (三):构建Huffman树

系列所有帖子自己动手写word2vec(一):主要概念和流程自己动手写word2vec(二):统计词频自己动手写word2vec(三):构建Huffman树自己动手写word2vec(四):CBOW和skip-gram

multiangle·2020-09-10 18:26

armbian学习笔记五：构建armbian(本机或者虚拟机环境下)

运行任何操作系统的x86/x64机器；至少4GRAM，SSD，四核(推荐)VirtualBox或类似的虚拟化软件(强烈建议为虚拟磁盘镜像提供至少25GB的硬盘空间)按照我们的Vagrant教程设置VirtualBox

万能的小黑Alex·2020-09-10 16:33

数值逼近课程设计（3）——最佳平方逼近

问题背景利用Gram矩阵即可算出最佳逼近元的系数，从而求出最佳逼近元数值演算由matlab编写程序，利用定理一得到的方法来求一次最佳平方逼近多项式，得到的结果为：源代码clear;clc;symsxyf1

胜天半子·浩·2020-09-10 15:54

介绍N-gram比较清楚的博客

from:https://www.cnblogs.com/think90/articles/11522978.html无监督构建词库：更快更好的新词发现算法新词发现是NLP的基础任务之一，主要是希望通过无监督发掘一些语言特征（主要是统计特征），来判断一批语料中哪些字符片段可能是一个新词。“新词发现”是一个比较通俗的叫法，更准确的叫法应该是“无监督构建词库”，因为原则上它能完整地构建一个词库出来，而

hellocsz·2020-09-10 13:53

屌丝的逆袭——手把手教你用100大洋打造1000大洋SSD固态硬盘的系统提速效果

问题描述：笔者的本本是Acer低端系列4750G，官方配置为i5+2GRAM+GT540M+WD500GHDD，另外试用了Win8RPx64。

Lyndon1115·2020-09-10 10:43

机器翻译, 文本生成等任务评价指标 BLEU, ROUGE, PPL(困惑度)

BLEU需要计算译文1-gram，2-gram，...，N-gram的精确率，一般N设置为4即可，公式中的Pn指n-gram的精确率。Wn指n-gram的权重，一般

Shaw_Road·2020-08-26 16:13

Gram-Schmidt正交化及其修正方法的matlab实现

1.标准Gram-Schmidt正交化function[v]=GS1(A)v(:,1)=A(:,1)/norm(A(:,1));%归一化[Ahang,Alie]=size(A);%矩阵的行和列fork=

zwlforever·2020-08-26 16:51

线性代数 -- 正交矩阵和Gram-Schmidt正交化

今天来谈谈正交矩阵和Gram-Schmidt正交化。先来看看正交矩阵正交矩阵在详细讨论正交矩阵之前，我们先来看看正交向量。

williamgavin·2020-08-26 15:04

Kaggle[3] - Job Salary Prediction (Adzuna)

后续会用到，n-gram，tfidf建立特征。先看看处理特征的方法。这一块主要是在Title、和FullDescr

杨之之·2020-08-26 14:40

正交矩阵和Gram-Schmidt正交化

今天我们学习一下正交向量（orthogonalvector）和正交矩阵（orthogonalmatrix）。设有一组向量q1,q2…qn，如果任意的q都与其他的q正交，且每个q向量长度都为1，那么这组向量就是正交向量，用数学式子来表达就是：注意准确说这组向量应该是标准正交向量（orthonormalvector），因为每个q向量长度都为1，即经过归一化的（normalization），但根据已有的

Luckie stone·2020-08-26 14:25

线性代数导论17——正交矩阵和Gram-Schmidt正交化

课程地址：http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html第十七课时：正交矩阵和Gram-Schmidt正交化这是关于正交性最后一讲，已经知道正交空间，比如行空间和零空间

leifenglian·2020-08-26 14:25

线性代数之——正交矩阵和 Gram-Schmidt 正交化

这部分我们有两个目标。一是了解正交性是怎么让x^\hatxx^、ppp、PPP的计算变得简单的，这种情况下，ATAA^TAATA将会是一个对角矩阵。二是学会怎么从原始向量中构建出正交向量。1.标准正交基向量q1,⋯ ,qnq_1,\cdots,q_nq1,⋯,qn是标准正交的，如果它们满足如下条件：qiTqj={0，ifi̸=j(正交向量)1，ifi=j(单位向量)q_i^Tq

seniusen·2020-08-26 14:33

矩阵分析与应用（三）——基与Gram-Schmidt正交化

n维Euclidean空间只有一个，但是n维向量空间却有无穷多个，如x={0,0,α,β,γ}和y={1,5,α,β,γ}就是两个完全不同的5维向量空间，虽然他们都在5阶Euclidean空间内。我们知道，n维空间的多个向量的线性组合也属于n维空间（根据向量空间加法运算的闭合性）。因此，我们引出：由n维向量x1,x2,...,xm所有的线性组合的集合W称为由x1,x2,...,xm张成

NirHeavenX·2020-08-26 14:14

python简单实现感知机对偶形式

完全对照统计学习方法fromnumpyimport*data_set=array([[[3,3],1],[[4,3],1],[[1,1],-1]])eta=1n=len(data_set)gram=zeros

ZhangCM_EDC·2020-08-26 13:44

线性代数学习笔记——第七十讲——格拉姆—施密特（Gram-Schmidt）正交化方法

1.格拉姆—施密特（Gram-Schmidt）正交化方法详解2.格拉姆—施密特（Gram-Schmidt）正交化示例

预见未来to50·2020-08-26 12:50

Gram-Schmidt正交变化

首先要了解一下向量的基本知识点：向量：分为列向量[123...n]\begin{bmatrix}1\\2\\3\\...\\n\end{bmatrix}⎣⎢⎢⎢⎢⎡123...n⎦⎥⎥⎥⎥⎤和横向量比如[123...n]\begin{bmatrix}1&2&3&...&n\end{bmatrix}[123...n]，都属于矩阵的一种。基：设V为向量空间，如果r个向量

geter_CS·2020-08-26 12:14

施密特正交化（Gram–Schmidt process）

Gram-Schmidt正交化提供了一种方法，能够通过这一子空间上的一个基得出子空间的一个正交基，并可进一步求出对应的标准正交基。先来看下k=2时的情况，此时，v1=w1。

白马负金羁·2020-08-26 12:36

格拉姆－施密特正交化Gram-Schimidt

格拉姆－施密特正交化维基百科，自由的百科全书跳转到：导航,搜索跳过字词转换说明汉漢▼▲线性代数矢量·矩阵·行列式·线性空间显示▼隐藏▲矢量标量·矢量·矢量空间·矢量投影·外积·内积·叉积·点积·显示▼隐藏▲矩阵与行列式矩阵·行列式·线性方程组·秩·核·迹·单位矩阵·初等矩阵·方块矩阵·分块矩阵·三角矩阵·非奇异方阵·转置矩阵·逆矩阵·对角矩阵·可对角化矩阵·对称矩阵·反对称矩阵·正交矩阵·埃尔米特

Alec-Wong·2020-08-26 12:14

Gensim之Word2Vec使用手册

1.介绍一句话，Gensim中的Word2Vec类就是用来训练词向量的，这个类实现了词向量训练的两种基本模型skip-gram和CBOW，可以通过后面的参数设置来选择。

空字符（公众号：月来客栈）·2020-08-26 12:20

通过 Gram-Schmidt 正交化过程求逼近函数

最近在linearalgebradoneright中看到的拟合度比泰勒展开更加高的函数方法泰勒展开在有限维度（finite-dimension）的情况距离0点近处才更加准确。Example:Findapolynomialuwithrealcoefficientsanddegreeatmost5thatapproximatessin(x)aswellaspossibleontheinterval[-

Mr_Warrior·2020-08-26 11:01

11正交矩阵和Gram-Schmidt正交化法

转载自：https://blog.csdn.net/huang1024rui/article/details/69568991这是关于正交性最后一讲，已经知道正交空间，比如行空间和零空间，今天主要看正交基和正交矩阵1.标准正交基与正交矩阵1.定义标准正交向量（orthonormal）：qTiqj={01i!=ji=jqiTqj={0i!=j1i=j2.将标准正交向量放入矩阵中,有Q=[q1q2…q

无峥·2020-08-26 11:52

自然语言处理——word2vec

词向量词向量---One-HotOne-Hot骤如下：One-hot表示文本信息的缺点：词向量---词袋法词袋模型同样有一下缺点：词向量---TF-IDF词向量---主题模型词向量_Word2VecSkip-gram

年少无为呀！·2020-08-25 17:19

NLP（2）——中文分词

2.如何识别未登录词，并判断词性（人物，地点）解决歧义的方法有很多，使用n_gram模型或者概率统计在解决歧义的作用下很好实现，如下面要介绍的HMM和CRF.分词方法

飘涯·2020-08-25 08:32

python深度学习——深度学习用于文本和序列1

将文本分解而成的单元（单词、字符或n-gram）叫作标记（token），将文本分解成标记的过程叫作分（tokenization）。

换种方式生活·2020-08-25 01:28

树莓派4b ubuntu19 server 安装docker-ce

树莓派型号是4b，1GRAM。系统是ubuntu19.10server。

鸟鸟·2020-08-24 16:19

图表示学习之Deepwalk

Deepwalk借鉴了word2vec算法的思想，word2vec算法是根据语料库中的句子构建单词的共现关系，然后使用targetwords预测contextwords（skip-gram模型）或是使用

AGUILLER·2020-08-24 15:38

20180720——OLED显示屏-文字、图片、刷新

在选项进行如下配置汉字字模选项图片：1.在模式中选择图形模式2.在选项进行如下配置图形字模选项另，不接GND也可以显示，只不过屏幕较暗实现实时刷新数据，只需把需要刷新的数值写进while()循环中，再加上OLED_Refresh_Gram

IAN_19·2020-08-24 12:10

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