Gram 第8页

机器学习：Recurrent Neural Network-RNN

应用举例如果有很多词汇的时候，one-encode会导致很长，可以将不常见的归类到other，也可以用n-gram进行编码输出的是一个概率分布相同的词得到不同的结果，需要网络具有记忆，RNN网络的设计就是使得网络具有部分的记忆能力

uncle_ll·2023-02-17 12:58

Chatgpt的介绍-内容由chatgpt生成

语言模型的发展可以追溯到最初的n-gram模型。n-gram模型是一种基于统计学的模型，通过统计语料库中单词序列的频率来预测下一个单词。

蓑雨春归·2023-02-16 21:43

2021-06-17 ch21 词向量review

词向量：和独热编码不同的是，可以表示一个词的含义，但无法表示一词多义训练词向量的方法：基于非语言模型的方法：CBOWSkip-gram基于语言模型的方法：seq2seq语言模型多了时序信息，因为训练语言模型时

柠樂helen·2023-02-07 13:57

联想K43c-80开启触摸板双指双击功能

i5-8250U+12GRAM+512GSSD+1THDDK43c-80触摸板的尺寸挺大，手势控制挺精准，操作起来非常的顺滑。但是美中不足的是，触摸板手势竟然不支持双指点击唤起右键菜单。

ettingshausen·2023-02-07 00:27

自然语言处理 Transformer 模型

一元文法（1-gram），unigram，零阶马尔科夫链，不依赖前

Icarus_·2023-02-05 14:36

Word2Vec------skip-gram、CBOW、负采样、的一些理解

1.WindowbasedCo-occurrenceMatrix简单来说就是统计语料库中，在确定window长度的情况下，统计word的出现频率，基于词频得到关联矩阵，例如：然后，利用SVD奇异值分解，变成K维，每一row就刚好是每个词wordembedding的大小。但是这种方法有很多缺点，纬度高、矩阵稀疏、cost较大等。2.continuousbag-of-words(CBOW)基于周围的c

不爱学习的木易·2023-02-05 11:02

条件随机场、CBOW、word2vect、skip-gram、负采样、分层softmax（1）

用gensim学习word2vec摘要:在word2vec原理篇中，我们对word2vec的两种模型CBOW和Skip-Gram，以及两种解法HierarchicalSoftmax和NegativeSampling

ljtyxl·2023-02-05 11:02

RNN网络架构解读|词向量模型|模型整体框架|训练数据构建|CBOW和Skip-gram模型|负采样方案

文章目录RNN网络架构解读词向量模型模型整体框架训练数据构建CBOW和Skip-gram模型负采样方案RNN网络架构解读递归神经网络实际上就是普通的神经网络的部分进行修改更新：实际上常用于时间序列的更新

Micoreal·2023-02-05 11:31

基于negative sampling（负采样）的CBOW模型、skip-gram模型

一、基于negativesampling的CBOW模型（一）基于negativesampling的CBOW模型与基于hierarchicalsoftmax的CBOW模型不同：基于negativesampling的模型采用随机负采样法计算概率，计算的是除词语w外的其他负采样词语的条件概率P(u|Context(w))相乘。基于hierarchicalsoftmax的模型采用huffman树的二分类法

你好星期一·2023-02-05 11:30

Word2Vec - Skip-gram是如何训练出词向量的

Stanford/Winter2020CS224n课程学习笔记02根据统计学，比如一句话："我想吃X"，根据训练文本，输出最有可能出现的X。比如训练文本出现最多的是"我想吃苹果"，那么"苹果"则应是最有可能被预测出来。假设我们有一个列表D(字典)，D=['problems'，'turning'，'into'，'banking'，'crises'，'as']字典总长度为6，我们假设窗口为3，目前窗口

丶Morghulis·2023-02-03 19:35

Word2Vec理解

综述本文思想-先论述利用DNN（MLP）模型衍生的CBOW和skip-gram，然后论述负采样算法和哈夫曼树，最后总结Word2vec两种模型。词嵌入只是模型的副产品，即输入词矩阵。

莫一丞元·2023-02-03 16:23

N-gram和NNLM语言模型

背景：one-hot:缺点：1.高维稀疏，2.不能体现句子中词的重要性，3.不能体现词与词之间的关系。embedding:1.解决了高维稀疏tf-idf：2.解决了one-hot中不能体现句子中词的重要性这一特点。语言模型：3.解决不能体现词与词之间的关系。前馈神经网络:上一层的输出只作为下一层的输入(即标准神经网络NN)反馈神经网络/循环神经网络:当前层的输出除了作为下一层的输入，还返回回来重新

小杨变老杨·2023-02-03 16:44

word2vec学习笔记之CBOW和skip-gram

文章目录1.ContinuousBag-of-WordModel(CBOW)1.1One-wordcontext（一个词的上下文）1.2Multi-wordcontext(多个词的上下文)2.Skip-grammodel在上一篇学习笔记《word2vec学习笔记之文本向量化概述》中介绍了word2vec提出的一些背景（当然，除了该篇文章中所说的一些向量化方法之外，在word2vec之后，还有fas

仰望星空的小狗·2023-02-03 16:43

N-gram语言模型和Word2Vec

N-gram语言模型–潘登同学的NLP学习笔记文章目录N-gram语言模型--潘登同学的NLP学习笔记语言模型N-gram概率模型马尔科夫假设选取N的艺术举例说明OOV问题平滑处理总结NPLM(NeuralProbabilisticLanguageModel

PD我是你的真爱粉·2023-02-03 16:41

fasttext文本分类

这些包括了使用词袋以及n-gram袋表征语句，还有使用子字(subword)信息，并通过隐藏表征在类别间共享信息。我们另外采用了一个so

AI小太阳·2023-02-02 18:25

图嵌入Graph embedding学习笔记

2图嵌入方法2.0方法基础—Word2vec方法和Skip-Gram模型2.1深度游走DeepWalk优缺点2.2节点-向量模型node2vec优缺点Node2vecvsDeepWalk2.3LINE优缺点

来包番茄沙司·2023-02-02 15:23

NLP：n-gram模型

主要的应用场景：1️⃣人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理；2️⃣通过输入的前N个词预言下一个词（常见于输入法，这种类型的LM被称为自回归语言模型(Autoregressio

Dawn_www·2023-02-02 08:09

word2vec参数学习详解

前言word2vec虽然非常流行和被广泛关注，但即使在原作者(Mikolovetal)的文章中，也没有给出CBOW和Skip-Gram两个模型的具体推导。

qzlydao·2023-02-01 15:54

Doc2vec 简介及应用

DistributedMemoryversionofParagraphVector(PV-DM)方法与CBOW方法类似，BagofWordsversionofParagraphVector(PV-DBOW)与Skip-gram

Mark_Aussie·2023-01-31 11:42

Doc2Vec - 计算文档之间的相似性

目录前言一、Word2Vec1.Skip-Gram2.ContinuousBag-of-Words(CBOW)二、Doc2Vec1.DistributedMemoryversionofParagraphVector

qq_43483899·2023-01-31 11:11

Graph Survey

GraphEmbeding###Deepwalk核心思想是将图节点的表示像NLP句子中的单词一样进行表示，先进行随机游走，之后得到游走的n个序列，这里看作是NLP里面的句子，通过NLP的算法模型skip-gram

Xinzhaohaha·2023-01-31 10:29

文档向量化算法综述

文档向量化算法综述文档向量化方法：算法简介One-Hoe算法词袋模型算法Bi-gram、N-gram算法简介TF-IDF算法共现矩阵算法简介word2vec简介方法的优劣性：One-hot的优、缺点代码

楚楚小甜心·2023-01-31 09:42

利用Word2vec简单的计算文本相似度

这个模型一般分为CBOW(ContinuousBag-of-Words与Skip-Gram两种模型，简单说起来，就是：CBOW

TianNanLeo·2023-01-31 03:26

LanguageModel API 语言模型

publicinterfaceLanguageModelextendsConfigurable代表了对言一个N（N-Gram）元语模型的一般接口。所有的概率都在log域的。

eternity668·2023-01-30 12:16

word2vec：基于层级 softmax 和负采样的 Skip-Gram

Skip-Gram前一篇，我们学习了什么是CBOW，今天来看Skip-Gram，它是word2vec的另一种训练思路。

Alice熹爱学习·2023-01-30 12:52

NLP-词向量(Word Embedding)：Embedding（Tranform Object To Vector）【对象向量化；Embedding的本质是以one-hot为输入的单层全连接层】

Ont-Hot编码三、WordEmbedding1、传统的自然语言处理系统2、词向量(WordEmbedding)空间语言模型(Vectorspacemodels,VSMs)3、CBOW模型4、Skip-Gram

u013250861·2023-01-30 07:51

WFST 语言模型

1.5682A-2.8371-1.4681B-2.9370-1.0681C-2.0370\2-grams:-3.4627AB-0.9884-3.8627AC-0.4884-3.1627BC-0.5884\3-gram

电子伏特·2023-01-29 23:02

RNN学习笔记（六）-GRU，LSTM 代码实现

在这里，我们仍然沿用RNN学习笔记（五）-RNN代码实现里的例子，使用GRU/LSTM网络建立一个2-gram的语言模型。

rtygbwwwerr·2023-01-29 14:19

NLP最基础的零碎知识点整理

一、N-gram语言模型语言模型的训练，其实就是在训练p(He)、p(is∣He)、p(AI∣isstudying)p(He)、p(is|He)、p(AI|isstudying)p(He)、p(is∣He

Xu_Wave·2023-01-29 00:06

gensim中的word2vec使用

介绍一句话，GensimGensimGensim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−gramskip-gramskip−gram和CBOWCBOWCBOW

big_matster·2023-01-28 10:12

N Gram个人理解（根据pytorch官方代码）

WORDEMBEDDINGS:ENCODINGLEXICALSEMANTICS参考官方代码Ngram的操作过程如下：1、给定数据集合如sentence="""Whateverisworthdoingisworthdoingwell.""".split()2、提取所有三元组"""Whateverisworth"""等3、提取所有sentence出现的不同词汇set(sentence)4、按数字将不同

ClarenceHoo·2023-01-27 16:39

PVE 安装volumio

1、上传IMG文件2、创建Linux虚拟机，2GRAM，8GIDE3、ddif=/var/lib/vz/template/iso/img名of=/dev/pve/vm-虚拟机编号-disk-0bs=1M

朱百万·2023-01-27 15:14

Kubernetes的安装

准备工作集群包括:1台master(2corecpu和4gram):主要安装kubernetes必要的自带pod如apiServer,kube-controller,kube-scheduler,etcd

纯正it狗·2023-01-27 14:08

CS224D:Deep Learning for NLP Note1

keywords:WordVectors,SVD,Skip-gram.ContinuousBagofWords(CBOW).NegativeSampling.关键词:词向量,奇异值分解,Skip-gram

TheOneAc1·2023-01-26 08:43

NLP-Beginner 任务一：基于机器学习的文本分类(超详细！！)

NLP-Beginner任务一：基于机器学习的文本分类传送门一.介绍1.1任务简介1.2数据集1.3流程介绍二.特征提取2.1词袋特征（Bag-of-word）2.2N元特征（N-gram）三.最优化求解

0oTedo0·2023-01-26 07:09

NLP-Task1:基于机器学习的文本分类

的文本分类数据集：ClassifythesentimentofsentencesfromtheRottenTomatoesdataset网盘下载链接见文末需要了解的知识点：文本特征表示：Bag-of-Word，N-gram

Navajo_c·2023-01-26 07:08

NLP—Word2vec词向量表达

原理：word2vec原理(一)CBOW与Skip-Gram模型基础word2vec原理(二)基于HierarchicalSoftmax的模型word2vec原理(三)基于NegativeSampling

财务自由_lang·2023-01-26 01:09

NLP - KenLM

文章目录一、关于KenLM二、安装三、训练N-gram模型四、Python中调用评分五、pycorrector+kenlm文本纠错一、关于KenLMKenLM:FasterandSmallerLanguageModelQuerieskenlm

伊织code·2023-01-25 13:25

关于GLOVE 词嵌入方法的理解

关于GLOVE原理的理解前言：Glove是基于传统矩阵的LSA方法和基于skip-gram，Cbow训练方法的基础上提出的一种效果优于这两者（及其他很多训练方法）的词向量训练方法。

怕写代码的汉堡·2023-01-25 07:46

Python深度学习（5）：词嵌入（GloVe模型）

将文本分解成标记token（单词、字符或n-gram），将标记与向量关联的方法常用的one-hot编码和词嵌入wordembedding。

Brielleqqqqqqjie·2023-01-25 07:45

snownlp 原理_使用snownlp进行情感分析

snownlp主要可以进行中文分词(算法是Character-BasedGenerativeModel)、词性标注(原理是TnT、3-gram隐马)、情感分析(官网木有介绍原理，但是指明购物类的评论的准确率较高

学历小助手王老师·2023-01-24 10:31

劝你别把开源的AI项目写在简历上了！！！

视学算法·2023-01-23 08:03

4个可以写进简历的京东 NLP 项目实战

woshicver·2023-01-23 08:32

京东 | AI人才联合培养计划（NLP项目实战）

深度强化学习实验室·2023-01-23 08:21

详解京东商城智能对话系统（生成+检索）

PaperWeekly·2023-01-23 08:20

京东 | AI人才联合培养计划！

Datawhale·2023-01-23 08:48

文本表示方法（BOW、N-gram、word2vec）

文章目录one-hotBagofWordsTF-IDFN-gram语言模型NNLM（神经网络语言模型）word2vec文本是一种非常重要的非结构化的数据，如何表示文本数据一直是机器学习领域的一个重要研究方向

财神Childe·2023-01-22 07:57

【自然语言处理】文本表示（一）：One-Hot、BOW、TF-IDF、N-Gram

文本表示（一）：One-Hot、BOW、TF-IDF、N-Gram1.One-Hot编码One-Hot编码，又称“独热编码”，是比较常用的文本特征提取方法。这种方法把每个词表示为一个很长的向量。

皮皮要HAPPY·2023-01-22 07:49

5.3 Hessenberg法求特征值

文章目录1Gram-Schmidt正交化的缺点2Hessenberg矩阵3Householdreflector4u向量的选择5海森堡化简(Hessenbergreduction)6Givensrotation7

醒过来摸鱼·2023-01-22 01:02

KeyBERT进行中文关键词提取

然后，提取N-gram单词/短语的单词嵌入。最后，使用余弦相似性来

Eva_Hua·2023-01-21 22:04

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