Skip-gram

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础

1.词向量基础用词向量来表示词并不是word2vec的首创，在很久之前就出现了。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。比如我们有下面的5个词组成的词汇表，词"Queen"的序号为2，那么它的词向量就是(0,1,0,0,0)(0,1,0,0,0)。同样的道理，词"Woman"的词向量就是(0,0,0,1,0)(0,0,0,1
hengxingheng·2018-07-24 20:45

训练中文词向量 word2vec

2013年google提出了word2vec，主要包含两个模型CBOW（continuousbagofword）和skip-gram。
thormas1996·2018-07-24 10:36

利用skip-gram模型实现Word2vec

importtensorflowastf importnumpyasnp importmath importcollections importpickleaspkl frompprintimportpprint frompymongoimportMongoClient importre importjieba importos.pathaspath importos classword2vec
Roy-Better·2018-07-17 00:00

Embedding算法之矩阵分解

主要贡献是把经典skip-gram算法通过PMI，和矩阵分解联系了起来，并深入探讨了Skip-gram算法的优劣势。
Moriarty_smile·2018-07-12 16:19

Word2vec之CBOW模型和Skip-gram模型形象解释

转自：https://blog.csdn.net/u011734144/article/details/78668518Word2vec中两个重要模型是：CBOW和Skip-gram模型首先Wordvec
witsmakemen·2018-07-04 20:45

word2vec原理剖析

根据word2vec算法的原理，大概总结如下；1)由统计语言模型发展到n-gram模型，再由n-gram模型发展到NNLM模型，最后到word2vec模型；2)word2vec模型包括CBOW模型和Skip-gram
Flying_sfeng·2018-06-28 16:11

利用中文维基语料和Gensim训练 Word2Vec 的步骤

word2vec包括CBOW和Skip-gram，它的相关原理网上很多，这里就不多说了。
ChiLi-L·2018-06-23 15:01

Glove--入门

一、原理Glove原理部分有大神已经写好的，此处给出链接方便查看：https://blog.csdn.net/coderTC/article/details/73864097Glove和skip-gram
心絮·2018-06-11 17:53

word2vec: 理解nnlm, cbow, skip-gram

word2vec论文笔记1wordrep怎么表示词的意思?传统的想法有查字典.近义词,缺点:主观,费人力,难记算相似性one-hot缺点:维度灾难,正交,无法计算similarity.那么,通过借鉴近义词,学习将similarity编码到词向量中去.1.1one-hotn-gramlanguagemodel见我之前写的csdnBlog:1.BOW2.TF-IDFBOW,TF-IDF这类n-gram
nemoyy·2018-06-07 01:10

TensorFlow与NLP（词向量：skip-gram）

开篇前面已经讲了两种表示文本特征的向量化方法了，到这里也可以进入我们的词向量了，词向量是近几年来NLP领域最重要的研究成果之一，我们现在再看一些基本的NLP任务也基本上再也离不开词向量的身影，今天我们就用代码的层面来看看它到底是什么？ps：拖延症晚期，跳票严重。今天无论如何都要把词向量这篇博客补上。word2vec前面我们也讲到了两种向量化的方式，他们有个缺点就是太长了，都是以词典的大小来表示自己
Ding_xiaofei·2018-05-10 10:56

TensorFlow与NLP（词向量：skip-gram）

开篇前面已经讲了两种表示文本特征的向量化方法了，到这里也可以进入我们的词向量了，词向量是近几年来NLP领域最重要的研究成果之一，我们现在再看一些基本的NLP任务也基本上再也离不开词向量的身影，今天我们就用代码的层面来看看它到底是什么？ps：拖延症晚期，跳票严重。今天无论如何都要把词向量这篇博客补上。word2vec前面我们也讲到了两种向量化的方式，他们有个缺点就是太长了，都是以词典的大小来表示自己
Ding_xiaofei·2018-05-10 10:56

对Python中gensim库word2vec的使用详解

Word2Vec(sentences,sg=1,size=100,window=5,min_count=5,negative=3,sample=0.001,hs=1,workers=4)参数解释：1.sg=1是skip-gram
angus_monroe·2018-05-08 10:33

word2vec实现cbow和skip-gram

word2vec实现cbow和skip-gramskip-gramcbow1.CBOW实现"""学习参考：http://www.hankcs.com/ml/cbow-word2vec.htmlhttps://blog.csdn.net/layumi1993/article/details/72866235https://blog.csdn.net/linxuheng/article/details
我是白小纯·2018-05-07 11:33

word2vec

了解了一下机器学习专题课作业PPT截图参考链接汇总总体介绍：word2vec前世今生-公子天-博客园DeepLearning实战之word2vec–有道技术沙龙博客-分享有道人的技术思考简单原理介绍：一文详解Word2vec之Skip-Gram
青禾ws·2018-05-07 09:43

今天总结

importgensimsentences=word2vec.Text8Corpus(u'corpus.txt')#加载语料model=word2vec.Word2Vec(sentences,min_count=8)#训练skip-gram
hehesakura·2018-04-19 18:18

word2vec中CBOW和Skip-Gram训练模型的原理

转载于CBOW模型和Skip-Gram模型前言word2vec如何将corpus（语料库）的one-hot向量（模型的输入）转换成低维词向量（模型的中间产物，更具体来说是输入权重矩阵），真真切切感受到向量的变化
dxlcnm·2018-04-12 18:40

基于word2vec训练词向量(一)

回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型：DNN模型中我们使用CBOW或者Skip-gram模式结合随机梯度下降，这样每次都只是取训练样本中几个词训练，
磐创 AI·2018-04-11 23:11

用gensim库训练word2vec踩过的坑

最近在进行毕设，也用tensorflow写了一个skip-gram算法的embedding由于是论文复现，需要的embeddingmatrix（skip-gram，dimension=400，negativesamples
HeReCJJ·2018-03-28 22:23

gensim-word2vec

通过word2vec的“skip-gram和CBOW模型”生成词向量，使用hierarchicalsoftmax或negativesampling方法。
迅速傅里叶变换·2018-03-09 17:19

Word2vec：CBOW和Skip-Gram算法简介

本文主要来自于斯坦福大学CS224d课程笔记note1，文后给出的范例来自于该课程作业assignment1。在完成该作业的时候参考了如下链接中的代码：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51760923参考的意思是，在有些无法理解的地方会阅读这个代码，理解之后自己再实现。这个文档网上流传很广，但其中是有些笔误的，譬如：negativ
foreseerwang·2018-02-09 17:33

Tensorflow 同时载入多个模型

embedding层作用——本质就是word2vec，数据降维，同时可以很方便计算同义词（各个word之间的距离），底层实现是2-gram（词频）+神经网络这涉及到词向量，具体看可以参考这篇文章：Word2vec之Skip-Gram
christianashannon·2018-01-18 12:34

word2vector入门教程

下面这篇文章我认为是关于W2V写的比较好的文章，读者有兴趣可以先参考一下：w2v参考文章1另外一篇是关于Skip-Gram和CBow的介绍。
kingsam_·2018-01-13 21:34

LDA 主题模型

常见的文本建模方法包括：Unigram、PLSA、LDA、词向量模型（CBOW、Skip-gram）等。LDA模型是一种主题模型（topicmodel），属于词袋（不关心词与词之间的次序）模型。
Chen_SL·2018-01-13 10:33

word2vec、doc2vec的使用

2、使用层次化的softmax方法预测：cbow与skip-gram都是在一幅图上跑的，对于每个类别，它在图上就指定好一条路线。
静心净气·2018-01-04 21:25

基于meta-path的异质网络Embedding-metapath2vec

id=3098036是17年发表的，使用基于meta－path的随机游走重构节点的异质邻居，并用异质的skip－gram模型求解节点的网络表示。DeepWalk是同质网络中的表示
hy_jz·2017-12-22 23:03

word2vec 中的数学原理详解：基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型

 word2vec是Google于2013年开源推出的一个用于获取wordvector的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。由于word2vec的作者TomasMikolov在两篇相关的论文[3,4]中并没有谈及太多算法细节，因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感。一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟，出于好奇，我也成为了他们中的一员。读完代码后，觉得收获颇多，整理
lovive·2017-12-13 11:34

Tensorflow实例：实现Word2Vec（Skip-Gram模式）

Word2Vec，即“词向量”或“词嵌入”。Word2Vec是一个可以将语言中字词转为向量形式表达（VectorRepresentations）的模型。One-HotEncoder，一个词对应一个向量（向量中只有一个值为1，其余为0），通常需要将一篇文章中每一个词都转成一个向量，而整篇文章则变为一个稀疏矩阵。使用One-HotEncoder存在的问题：我们对特征的编码往往是随机的，没有提供任何关联
蚊子爱牛牛·2017-12-13 00:00

Doc2vec笔记

word2vec的基础上，认为一个单词对语句的贡献不仅在于自身的向量，还有一个共同的向量paragraphmatrix来进行学习,主要思想如下图所示：相对于word2vec，doc2vec也有两个版本，上面的是skip-gram
月半半0320·2017-12-09 19:05

word_embedding的负采样算法,Negative Sampling 模型

NegativeSampling模型的CBOW和Skip-gram的原理。它相对于Hierarchicalsoftmax模型来说，不再采用huffman树，这样可以大幅提高性能。
IT界的小小小学生·2017-12-08 11:28

Word Embedding 和Skip-Gram模型 的实践

什么是WordEmbedding?Wordembeddingisthecollectivenameforasetoflanguagemodelingandfeaturelearningtechniquesinnaturallanguageprocessing(NLP)wherewordsorphrasesfromthevocabularyaremappedtovectorsofrealnumber
Icoding_F2014·2017-10-30 18:52

文本分类需要CNN？ No！fastText完美解决你的需求（前篇）

莫急，听小编给你慢慢到来，一篇文章，让你了解word2vec的原理，CBOW、Skip-gram模型，以及目前业界最流行的文本分类算法——fastText
夏洛克江户川·2017-10-10 17:06

谈谈谷歌word2vec的原理

word2vec采用的模型包含了连续词袋模型（CBOW）和Skip-Gram模型。通过它可以在大数据量上进行高效
Omni-Space·2017-10-08 13:51

基于TensorFlow实现Skip-Gram模型

理解Word2Vec之Skip-Gram模型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。
long19960208·2017-10-03 22:35

Gensim实现Word2Vec的Skip-Gram模型

简介gensim是一个开源的Python库，用于便捷高效地提取文档中的语义话题。它用于处理原始的、非结构化的电子文本（“纯文本”），gensim中的一些算法，如LatentSemanticAnalysis（潜在语义分析）、LatentDirichletAllocation（潜在Dirichlet分布）、RandomProjections（随机预测）通过检查训练文档中的共现实体来挖掘语义结构。快速上
致Great·2017-09-21 17:29

噪声对比估计的神经语言模型

噪声对比估计的神经语言模型GAN、skip-gram都提到或用到了NCE(NoiseContrastiveEstimation)，在NLP领域首次应用NCE就是这篇文章了Afastandsimplealgorithmfortrainingneuralprobabilisticlanguagemodels
haimizhao·2017-09-19 14:14

[论文研读]非对称统计词向量(GloVe)

简述相对于Skip-gram来讲，主要区别在于1、非对称的中心词与上下文向量表示2、统计信息的利用(体现在偏置上)3、目标函数softmax->最小二乘法文章全名：GloVe:GlobalVectorsforWordRepresentation
haimizhao·2017-09-19 14:50

[论文研读]主题词向量

TopicalWordEmbeddings模型总体框架是这样，先用LDA得到每个词在具体某个句子(Context/Document)中的主题zi，这里没有细讲，我猜测应该是取最大的主题，这样得到一个词-主题对，新的词向量便以skip-gram
haimizhao·2017-09-19 14:46

word2vec知识点原理详细讲解

word2vec知识点原理详细讲解模型的数据的形式和shapeword2vec的模型分类（skip-gram和CBOW）skip-gram模型重要知识点理解cbow模型知识点理解tensorflow实现
clnttz123·2017-08-29 20:32

经典词嵌入与神经网络语言模型的对比研究

空格分隔）：深度学习nlp本文地址：http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/77542071摘要：本文将对NNLM,C&M,RNNLM,CBOW,Skip-gram
Doit_·2017-08-24 21:55

NLP 科研资料推荐

理论方面，本文阐述了现有各种模型之间的联系，从模型的结构与目标等方面对模型进行了比较，并证明了其中最重要的两个模型Skip-gram与GloVe之间的关系。
lin370·2017-08-24 15:06

如何用TensorFlow训练词向量

前言前面在《谈谈谷歌word2vec的原理》文章中已经把word2vec的来龙去脉说得很清楚了，接下去这篇文章将尝试根据word2vec的原理并使用TensorFlow来训练词向量，这里选择使用skip-gram
超人汪小建(seaboat)·2017-08-24 15:57

Udacity Deep Learning课程作业（五）

Mikolov提出的word2vec包括skip-gram和CBOW两种模型，前者是根据给定词预测其周围的词，后者是根据周围的词预测中间的词。
天才XLM·2017-08-21 20:26

Udacity Deep Learning课程作业（五）

Mikolov提出的word2vec包括skip-gram和CBOW两种模型，前者是根据给定词预测其周围的词，后者是根据周围的词预测中间的词。
天才XLM·2017-08-21 20:26

机器学习算法实现解析——word2vec源代码解析

掌握例如以下的几个概念：什么是统计语言模型神经概率语言模型的网络结构CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构HierarchicalSoftmax和NegativeSampling的训练方法HierarchicalSoftmax
yangykaifa·2017-08-16 15:00

Udacity深度学习（google）笔记（4）——文本和序列的深度模型（word2vec, RNN, LSTM）

embeddings:Word2Vect-SNEsampledsoftmaxCBOW和skip-gram任务5:Word2VecandCBOWRNN，反向传播梯度消失/爆炸（看看教材的推导和说明）LSTMBeam
Wayne2019·2017-08-15 22:06

一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（结构篇）

这次的分享主要是对Word2Vec模型的两篇英文文档的翻译、理解和整合，这两篇英文文档都是介绍Word2Vec中的Skip-Gram模型。
weixin_33994429·2017-08-02 13:00

Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model

本文章内容主要翻译自Word2VecTutorial-TheSkip-GramModel，英文水平还可以的建议去看原文。word2vec是wordembedding（词向量）的一种浅层神经网络训练方法。通俗的讲就是把一个词变成一个词向量。这篇文章主要介绍word2vec中的skipgram模型。word2vec还用到了CBOW模型，这个在本文不做介绍。Part1TheModelskip-gram模
我叫胆小我喜欢小心·2017-07-31 10:20

word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型

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的模型在上一篇中我们讲到了基于
刘建平Pinard·2017-07-28 15:00

word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型

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的模型在
刘建平Pinard·2017-07-27 17:00

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础

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的模型
刘建平Pinard·2017-07-13 16:00
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他