Word2Vec

一篇文章入门Word2Vec

NLP一、WordEmbedding1、WordEmbedding的基本概念现有的机器学习方法往往无法直接处理文本数据，因此需要找到合适的方法，将文本数据转换为数值型数据，由此引出了WordEmbedding的概念。如果将word看作文本的最小单元，可以将WordEmbedding理解为一种映射，其过程是：将文本空间中的某个word，通过一定的方法，映射或者说**嵌入（embedding）**到另
一只楚楚猫·2022-11-10 13:34

NLP 基础和初学者进阶

学习NLP，对于想直接应用在产品场景的，首先要弄懂word2vec，然后是BERT模型。那我们先来解释一下word2vec和BERT模型。听完解释，初学者可能会觉得，怎么这么简单呢！
juhanishen·2022-11-10 12:55

深度学习进阶：自然语言处理入门：第4章 word2vec的高速化

第4章word2vec的高速化第4章word2vec的高速化4.1word2vec的改进①4.1.1 Embedding层4.1.2 Embedding层的实现函数4.2word2vec的改进②4.2.1
xiao52x·2022-11-10 10:39

Word2Vec进阶 -GPT2

Word2Vec进阶-GPT2–潘登同学的NLP笔记文章目录Word2Vec进阶-GPT2--潘登同学的NLP笔记GPT2网络结构预训练任务机器翻译自动摘要生成阅读理解Zero-shot,One-shot
PD我是你的真爱粉·2022-11-10 10:08

NLP (二): word2vec

目录基于推理的方法和神经网络基于计数的方法的问题基于推理的方法的概要基于推理v.s.基于计数神经网络中单词的处理方法简单的word2vecCBOW(continuousbag-of-words)CBOW
连理o·2022-11-10 10:38

python深度学习进阶（自然语言处理）—word2vec

python深度学习进阶（自然语言处理）—word2vec摘要基于推理的方法以预测为目标，同时获得了作为副产物的单词的分布式表示。word2vec是基于推理的方法，由简单的2层神经网络构成。
诗雨时·2022-11-10 10:37

【DL学习笔记10】《深度学习进阶——自然语言处理》——ch03: word2vec

目录1.基于推理的方法和神经网络神经网络中单词的处理方法2.简单的word2vecCBOW模型的推理与学习3.学习数据的准备上下文和目标词转化为one-hot表示数据预处理总结4.CBOW模型的实现5.
yierrrr·2022-11-10 10:34

动手学深度学习（十二、自然语言处理进阶知识）

word2vec词嵌入模型，通过词向量的余弦相似度搜索近义词。实际中，在大规模语料上预训练的词向量常常可以应用到下游自然语言处理任务中。本节将演示如何用这些预训练的词向量来求近义词和类比词。
jiangchao98·2022-11-10 10:33

《深度学习进阶 自然语言处理》第三章：word2vec

文章目录3.1基于推理的方法3.1.1基于计数的方法的问题3.1.2基于推理的方法的概要3.1.3神经网路中单词的处理方法3.2简单的word2vec3.2.1CBOW模型的推理3.2.2CBOW模型的学习
【文言】·2022-11-10 10:00

预训练word2vec--Word2Vec实现(二)

文章目录预训练word2vec跳元模型嵌入层定义前向传播训练二元交叉熵损失初始化模型参数定义训练阶段代码应用词嵌入小结预训练word2vec现在，我们将在PTB数据集上使用负采样预训练word2vec。
Gaolw1102·2022-11-09 07:18

自然语言处理

文章目录一、基本方法TF-IDF二、Textcnn：三、FastText：三、Word2vecskipgramcbowWord2vec的负采样：四、循环神经网络1、RNN的梯度爆炸2.LSTM通过门机制来解决梯度爆炸问题
_一颗豆子_·2022-11-09 03:13

20221107学习word2vec

【随便写写，个人理解】一、word2vec起初用于语言处理【将中文、英文换成计算机可以识别的语言，也就是词向量】可以通过多种方法进行模型的训练【pytorch、tensorflow、python的gensim
一条咸鱼在网游·2022-11-08 11:05

word2vec

所有向量的点积都为0，都是正交的，无法得出彼此之间的相似性，无法得出词与词之间的语义信息2维度灾难2词的分布相似表示核心思想：“你应该通过一个单词的同伴知道它的意思”分布相似性是一种关于词汇语义的理论word2vecCBOW
A52091·2022-11-08 10:14

深度学习进阶：自然语言处理入门：第3章 word2vec

深度学习进阶：自然语言处理入门第3章word2vec3.1基于推理的方法和神经网络3.1.1 基于计数的方法的问题3.1.2 基于推理的方法的概要3.1.3 神经网络中单词的处理方法3.2简单的word2vec3.2.1
xiao52x·2022-11-08 10:37

《深度学习进阶 自然语言处理》学习笔记（1）

目录前言第一章神经网络的复习第二章自然语言和单词的分布式表示预处理背景基于计数的方法共现矩阵（co-occurencematrix）基于计数的方法的改进点互信息降维PTB数据集第三章word2vec基于推理的方法的概要
Lewis_Sean·2022-11-08 09:35

基于 word2vec 商城推荐系统的设计与实现

内容概述：通过NLP中词向量相关的技术：Word2Vec实现电商推荐系统，核心思想是用户浏览轨迹数据与文本数据在统计概率上有相似性，所以可以尝试使用NLP相关的技术进行相应的处理。
懒编程-二两·2022-11-07 23:36

电商标题相似度匹配

文章目录1.TF-IDF2.余弦相似度3.tf-idf任务4.word2vec1.TF-IDF代码示例#导入计算TF-IDF所需要的包importjiebafromgensimimportcorporafromgensimimportmodels
dzysunshine·2022-11-07 23:30

跑实验_word2vector词向量实现_基于搜狗新闻预料+维基百科

使用词向量近义词获取某个词语的词向量计算句子相似度词向量加减运算选出集合中不同类的词语2总结一下经验3补充1运行代码最经在学CS224课程，理论上了解了一个大概，但是仍然没什么感觉，想要跑一跑word2vecd
surrender2u·2022-11-07 23:26

基于gensim电商标题相似度

包括TF-IDF、word2vec、doc2vec等多种模型实现逻辑利用HanLP对标题进行分词，形成一个二维的列表将二维列表生成预料词典，通过doc2bow稀疏向量，形成语料库词袋模型+TF-IDF模型
欧菲斯集团·2022-11-07 23:54

SimCSE论文精读

「句向量表征技术」一直都是NLP领域的热门话题，在BERT前时代，一般都采用word2vec训练出的word-embedding结合pooling策略进行句向量表征，或者在有训练数据情况下，采用TextCNN
刘聪NLP·2022-11-07 21:09

情感分析（1）—— Word2vec词向量

情感分析（1）——Word2vec词向量一、Word2vec需要做什么？
桥苯环萘我老婆·2022-11-05 09:57

11.1面试相关

首先数据预处理主要是对文本进行分词和去停用词；特征工程提取了文本的tf-idf特征，word2vec词向量，n-gram特征等选择了xgboost多标签分类模型调参部分选择了网格搜索和贝叶斯优化搜索算法
石头猿rock·2022-11-04 09:21

由浅入深尝试图书分类任务实战（特征工程+GBDT、机器学习模型、深度学习模型）

文章目录引言任务说明数据集0.文本预处理1.训练Embedding1.1Tfidf1.2word2vec1.3FastText1.4LDA1.5存储模型1.6加载模型2.特征工程+GBDT2.1特征工程
fond_dependent·2022-11-02 15:03

2021秋招算法岗部分面经总结——美团、字节、bilibili

bagging，boosting对比，举例auc，precision，recall，acc含义过拟合怎么办深度学习优势深挖项目正则表达式推荐模型通常由哪几部分组成，item的id如何embedding，word2vec
夏未眠秋风起·2022-11-02 15:31

【2022秋招面经】——NLP

文章目录Word2Vec基本原理1.CBOW(ContinuousBag-of-Words)连续词袋模型2.skip-gram跳字模型3.Hierachicalsoftmax（层级softmax）4.negativesampling
ywm_up·2022-11-02 15:59

图解Word2vec，读这一篇就够了！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货来源：大数据文摘，推荐人：张帆嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。如果你曾经使用Siri、GoogleAssistant、Alexa、Google翻译，甚至智能手机键盘进行下一词预测，那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。在过去的几十年中，嵌入技术用于神经网络模型已
Datawhale·2022-11-01 19:22

初识RNN2

CNN卷积神经网络的核心当然是卷积存在着一个个填充着数字的小方格，他们被称之为卷积核词向量模型word2vec自然语言处理-词向量模型如何将文本向量化看词频和总体的个数和整体的关系改变顺序不应该改变词频让计算机更好的认识文本词相近应该再向量上的表达应该是相同的学习顺序先学习神经网络再了解词向量模型如何实现文本向量化相近的词应该表达的是相同的含义一些小点在描述一个东西的时候应该要考虑多重的因素应该从
王摇摆·2022-10-31 11:42

word2vec

文章目录1.word2vec简述2.Skip-gram算法2.1Skip-gram介绍2.2Skip-gram步骤2.3参数更新3.CBOW算法4.两者对比5.算法改进5.1二次采样5.2负采样5.2.1
Suppose-dilemma·2022-10-30 17:32

进阶篇

目录模型实用技巧特征提升特征抽取特征筛选模型正则化欠拟合与过拟合L1范数正则化L2范数正则化模型检测留一验证交叉验证超参数搜索网格搜索并行搜索流行库/模型实践自然语言处理包（NLTK）词向量(Word2Vec
萌新待开发·2022-10-28 10:54

自然语言处理（NLP）（一）文本预处理篇之分词、向量表示和特征处理

搜索引擎模式分词1.1.4中文繁体分词1.1.5自定义词典分词1.2hanlp模块1.2.1中文分词1.2.2英文分词1.2.3命名实体识别1.2.4词性标注2.文本张量表示方法2.1one-hot词向量表示2.2word2vec2.2.1CBOW
`AllureLove·2022-10-28 05:31

机器学习数据预处理2：词向量 (word2vec)

google两篇关于word2vec的论文：[1]TomasMikolov,KaiChen,GregCorrado,andJeffreyDean.EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace.InProceedingsofWorkshopatICLR
梦dancing·2022-10-28 05:29

NLP-文本表示-词向量

NLP-文本表示-词向量一、词嵌入概述二、词嵌入模型1、模型的输入输出2、词嵌入矩阵建立3、模型数据集的构建1）简单方式-NNLM2）word2vec:CBOW3）word2vec:skip-gram4
大虾飞哥哥·2022-10-27 07:29

NLP入门-词向量

前言：本文总结了介绍了词向量的两种表示方式：one-hot表示和分布式表示目录one-hot表示（离散式表示）分布式表示分布式表示的优点：分布式表示-word2vec在自然语言处理任务中，首先要考虑字、
三三木木七·2022-10-27 07:49

word2vec 中的数学原理详解（三）背景知识

 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。
皮果提·2022-10-27 07:18

自然语言处理之词向量技术（二）

1.词向量技术词向量（word2vec）是一种表示自然语言中单词的方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量，通过这种方法，把自然语言计算转换为向量计算。
智享AI·2022-10-27 07:15

NLP中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

每天进步一丢丢作者：JayLou，NLP算法工程师知乎专栏：高能NLP之路地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结：包含word2vec
视学算法·2022-10-25 07:13

bert和word2vec/glove的区别

Are-encoder-representations-BERT-considered-embeddings/answer/Wenxiang-JiaoOfcourse,BERTcanbeconsiderdasanembeddingsgenerator.FromWord2Vec
大龙2020·2022-10-25 07:43

NLP预训练模型综述：从word2vec, ELMo到BERT

目录前言word2vec模型负采样char-level与上下文ELMoBERT深层双向的encoding学习句子与句对关系表示简洁到过分的下游任务接口前言还记得不久之前的机器阅读理解领域，微软和阿里在SQuAD
夕小瑶·2022-10-25 07:13

词向量经典模型：从word2vec、ELMO、GPT、到BERT

目录一、wordembedding1.1介绍1.2Word2Vec有两种训练方法：1.3WordEmbedding的应用：1.4wordembedding存在的问题：二、从wordembedding到ELMo2.1ELMo
"灼灼其华"·2022-10-25 07:11

bert获得词向量_nlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结：包含word2vec/glove/fastText/elmo/bert。2020年更新：NLP预训练模型的全面总结JayLou娄杰：史上最全！
weixin_39609071·2022-10-25 07:10

bert获得词向量_NLP中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

作者：JayLou，NLP算法工程师知乎专栏：高能NLP之路https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结：包含word2vec
weixin_39620099·2022-10-25 07:10

bert获得词向量_词向量详解：从word2vec、glove、ELMo到BERT

生成词向量的方法有很多种，本文重点介绍word2vec,glove和bert。各种词向量的特点：One-hot：维度灾难and语义鸿沟矩阵分解(LSA)：利用全局语料特征，但SVD求解计算
weixin_39589557·2022-10-25 07:09

NNLM / word2vec / transformer / ElMo / OpenAI GPT / BERT 的前因后果

1、NNLM->word2vecNNLM和word2vec都属于无监督学习；NNLM和word2vec的核心思想比较像，都是通过周边词来预测目标词，二者不同之处在于：NNLM的预测模式为forward形式
Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2022-10-25 07:08

nlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

from=timelinenlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bertJayLou娄杰首发于公众号「高能AI」本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结
jack_201316888·2022-10-25 07:37

NLP【08】深度学习模型在NLP中的发展——从Word2vec到Bert的演变过程

上一篇：NLP【07】transformer原理、实现及如何与词向量做对接进行文本分类（附代码详解）不同版本bert文本分类实现：https://github.com/ttjjlw/NLP/tree/main/Classify%E5%88%86%E7%B1%BB不同版本bert文本匹配实现：https://github.com/ttjjlw/NLP/tree/main/QAmatch%E6%96%
一条水里的鱼·2022-10-25 07:04

word2vec和bert的基本使用方法

1.word2vec的使用方法word2vec生成词向量的可以分为三步:分词->训练->调用模型#数据集是我随便找的一篇小说importjiebafromgensim.modelsimportword2vec
Alan and fish·2022-10-25 07:03

深入浅出话表示学习：从Word2vec到Elmo，再到GPT，最后到BERT

首先，具体介绍各个模型特点之前，先从感性层面认识一下，这些模型到底在做什么：Word2vec是该领域从无到有的一个突破，后面所有厉害的模型都是在丰富完善表示学习这种方法。
卡布达打小怪兽_Cheer·2022-10-25 07:56

词嵌入 Embedding: 从 Word2vec 到 Bert

文字向量化从Word2Vec开始，逐渐走向成熟。
saluteman·2022-10-25 07:25

BERT通俗笔记：从Word2Vec/Transformer逐步理解到BERT

前言我在写上一篇博客《22下半年》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到CSDN上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。关于BERT的笔记，其实一两年前就想写了，迟迟没动笔的原因是国内外已经有很多不错的资料，比如国外作者JayAlammar的一篇图解W
v_JULY_v·2022-10-25 07:52

NLP学习笔记6--Lecture/语言模型/预处理/独热编码/word2vec/文本特征工程

语言模型用来判断：是否一句话从语法上通顺先分词然后算出联合概率怎么算？chainrule条件很长的时候会遇到一个问题sparsity数据的稀疏性用马尔科夫假设最简单的假设之前的单词不影响当前单词的条件unigrammodel一阶假设可以理解为只被最近的单词影响bigrammodel不能考虑单词之间的先后顺序二阶假设只被最近的两个单词影响trigrammodel结合起来就是N-grammodel最常
Lyttonkeepgoing·2022-10-24 18:04
上一页 19 20 21 22 23 24 25 26 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他