Word2vec 第15页

AAAI 2018 论文 | 蚂蚁金服公开最新基于笔画的中文词向量算法

词向量算法最早由谷歌在2013年提出的word2vec，在接下来的几年里，该算法也经历不断的改进，但大多是仅适用于拉丁字符构成的单词（比如英文），结合中文语言特性的词向量研究相对较少。

stay_foolish12·2023-01-02 20:00

10.5_glove

10.5全局向量的词嵌入（GloVe）让我们先回顾一下word2vec中的跳字模型。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:51

10.6_similarity-analogy

10.6求近义词和类比词在10.3节（word2vec的实现）中，我们在小规模数据集上训练了一个word2vec词嵌入模型，并通过词向量的余弦相似度搜索近义词。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:51

10.1_word2vec

10.1词嵌入（word2vec）注：个人觉得本节和下一节写得过于简洁，对于初学者来说可能比较难懂。所以强烈推荐读一读博客Word2Vec-知其然知其所以然。自然语言是一套用来表达含义的复杂系统。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:50

10.3_word2vec-pytorch

10.3word2vec的实现本节是对前两节内容的实践。我们以10.1节（词嵌入word2vec）中的跳字模型和10.2节（近似训练）中的负采样为例，介绍在语料库上训练词嵌入模型的实现。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:20

词向量Word2Vec---学习笔记

本文为下述视频的笔记：【论文复现代码数据集见评论区】5小时精讲Paper，BAT大厂导师带你吃透NLP自然语言处理的经典模型Word2vec_哔哩哔哩_bilibili论文：EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace

weixin_44748589·2023-01-02 15:59

NLP[3] - [Word Embedding系列] : LSA（Latent Semantic Analysis）

本《WordEmbedding系列》文章包括：（1）One-hot编码（2）WordEmbedding（3）LSA（LatentSemanticAnalysis）（4）Word2vec的CBOW模型（5

ZhuNian的学习乐园·2023-01-02 14:42

中文词向量word2vec计算相似度

训练好的中文word2vec模型下载小一点的（微信）：链接：https://pan.baidu.com/s/164PW6w0MJPI6QTerfxPCbA提取码：3tsz大一点的（wiki）：原博pipinstall

xiyou__·2023-01-02 10:38

Word2Vec 的pytorch 实现（简单）

importgcimporttorchimportnumpyasnpfromtorchimportnn,optimimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetdevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")de

我也要做小太阳·2023-01-02 08:17

word2vec代码实战

1代码及数据集下载代码链接：https://github.com/ttb1534/word2vec-include-datapreprocess数据集链接：https://pan.baidu.com/s

SU_ZCS·2023-01-01 19:12

词向量维与词典大小_word2vec原理以及词向量构建中的一些体会

Rachel瑞小秋·2023-01-01 13:35

文本编码方式（词向量提取方式）

1.1one-hot1.2分布式表示2.分布式表示2.1基于矩阵的分布式表示2.1.1GloVe步骤共现关系的构建训练方法2.2基于聚类的分布式表示2.2.1布朗聚类2.3基于神经网络的分布式表示2.3.1word2vecCBOWSkip-gram

PhenomenonMe·2023-01-01 13:00

词向量Word2vec的本质

词向量Word2vec的本质1、NLP中的词语在NLP中最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、文章。

GK0125·2022-12-31 19:51

python glove训练模型_NLP.TM | GloVe模型及其Python实现

在进行自然语言处理中，需要对文章的中的语义进行分析，于是迫切需要一些模型去描述词汇的含义，很多人可能都知道word2vector算法，诚然，word2vector是一个非常优秀的算法，并且被广泛运用，为人们熟知

戴剑松·2022-12-31 15:54

python glove训练模型_gensim加载Glove预训练模型

前言之前一直用word2vec，今天在用gensim加载glove时发现gensim只提供了word2vec的接口，如果我们想用gensim加载Glove词向量怎么办呢？

weixin_39614262·2022-12-31 15:53

负采样（Negative Sampling）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程在Word2Vec文章中，我们见到了Skip-Gram模型如何构造一个监督学习任务，把上下文映射到了目标词上，它如何学到一个实用的词嵌入（wordembedding

双木的木·2022-12-31 10:32

预训练语言模型的发展——从原始神经网络语言模型到GPT/BERT

例如Word2Vec，GloVe。虽然这些pre-trainedembedd

marasimc·2022-12-30 23:31

自然语言处理之——文本向量化

二．向量化算法word2vec词袋(

xiao | yang·2022-12-30 11:33

keras.layers.Embedding及加载预训练word2vec

keras.layers.Embedding主要参数：input_dim：词汇表的大小，即len(vocab)output_dim：嵌入向量的维度input_length：输入样本的长度输入尺寸：(batch_size,input_length)输出尺寸：(batch_size,input_length,output_dim)示例fromkeras.modelsimportSequentialfr

comeonfly666·2022-12-30 11:24

基于深度学习的恶意代码分类（三）

Word2VecWord2Vec是一个用来计算词向量的框架，可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行训练，得到词的连续分布向量表示，依据上下文实现对单词的预测。作为一个浅层的神经网络。

秃头选拔赛形象大使·2022-12-30 07:54

fasttext文本分类python实现_从零开始学Python自然语言处理（十四）——Fasttext原理详解...

模型架构fastText的架构和word2vec中的CBOW的架构类似，可能因为它们的作者之一都有Facebook的科学家TomasMik

weixin_39647412·2022-12-30 01:03

词向量与词向量拼接_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！

jadecass·2022-12-30 01:33

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

zenRRan·2022-12-30 01:00

【Embedding】fastText：极快的文本分类工具

2013年大佬在Google开源了Word2Vec，2016年刚就职于FaceBook就开源了fastText，全都掀起了轩然大波。

zenRRan·2022-12-30 01:30

CS224n自然语言处理（一）——词向量和句法分析

文章目录一、词向量1.WordNet2.One-hot编码（1）单词的One-hot编码（2）句子的One-hot编码3.Word2Vec（1）连续词袋模型（CBOW）（2）skip-gram（3）负采样

李明朔·2022-12-29 23:59

自然语言处理与词嵌入-吴恩达深度学习笔记

Visualizingwordembeddings——t-SNE算法PropertiesofWordEmbeddings——CosinesimilarityEmbeddingmatrix学习词嵌入（LearningWordEmbeddings）Word2VecSkip-Gram

PengxiangZhou·2022-12-29 23:29

Dive into Deep Learning笔记——下

attentionself-attentionTransformer多头注意力multi-headattentionMaskedmulti-headattentionfeedforwardResidual和Norm代码#ViT#swintransformer#word2vecBERT

星尘逸风·2022-12-29 21:09

基于gensim的Word2vec词向量训练

1、导入所需的库#首先导入所需要的库importpandasaspdfromgensim.modelsimportWord2Vecfromgensim.models.word2vecimportLineSentence2

麦格芬230·2022-12-29 14:49

gensim.models word2vec 参数

文章目录前言1、min_count2、sg前言使用gensim.modelsword2vec的一点参数记录1、min_count word2vec保留的最小词频数，当语料库中的词词频小于min_conunt

江_小_白·2022-12-29 14:47

【自然语言处理】gensim的word2vec

importjiebaimportgensimtext_path="E://python/baiyexing.txt"stopwords_path="E://python/stopwords.txt"withopen(text_path)asf:text=[line.strip().split('\n')forlineinf.readlines()]print(text)[[‘出了近铁布施站，沿着

Legolas~·2022-12-29 14:16

Tensorflow和Gensim里word2vec训练

Tensorflow里word2vec训练#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmathimportcollectionsimportpickleaspklfrompprintimportpprint

AI算法工程师YC·2022-12-29 14:45

gensimAPI学习——word2vec

models.word2vec–Word2vecembeddings0介绍该模块使用高度优化的C例程、数据流和Python接口实现word2vec算法系列。

weightOneMillion·2022-12-29 14:45

利用gensim训练word2vec

1.word2vec简介gensim中的word2vec模块可以基于用户提供的语料快速计算相应词向量，从而用于下游任务。

guofei_fly·2022-12-29 14:14

gensim实战之利用维基百科训练word2vec

word2vec2013年提出的word2vec的方法是一种非常方便得到高质量词向量的方式，其主要思想是：一个词的上下文可以很好的表达出词的语义，它是一种通过无监督的学习文本来用产生词向量的方式。

不可能打工·2022-12-29 13:43

gensim.models.Word2Vec

本文记录gensim.models中Word2Vec的各项参数，以便日后回顾记忆fromgensim.modelsimportWord2Vec"""训练wordtovector的wordembedding

阿.荣.·2022-12-29 13:13

gensim中word2vec使用方法记录

使用gensim包中的Word2Vec训练词向量；fromgensim.models.word2vecimportWord2Vecmodel=Word2Vec(text,size,min_count,window

Mark_Aussie·2022-12-29 13:39

KeyedVectors.load_word2vec_format(word2vec_file)报错 self.vectors[target_index] = vector ValueError

加载word2vec模型报错model=KeyedVectors.load_word2vec_format(open(word2vec_file,'r'),binary=False,unicode_errors

花飞满城·2022-12-28 17:53

基于word2vec的word相似度

自然语言技术零基础入门NLP-新闻文本分类基于word2vec的文本相似度自然语言技术前言一、word2vec是什么？

MO2T·2022-12-28 12:22

2022年iFLYTEKA.I.开发者大赛疫情微博情绪识别挑战赛

自然语言技术零基础入门NLP-新闻文本分类基于word2vec的word相似度疫情微博情绪识别挑战赛自然语言技术背景一、赛事任务二、使用步骤1.README2.数据下载3.模型训练及保存4.模型预测5.

MO2T·2022-12-28 12:47

【AI案例】（一）NPL文本情感分析

文章目录一、NLP文本情感分析概述二、文本情感分析难点三、具体方法与实现步骤1、情感词典2、高纬向量模型1》概述2》具体步骤如下：1）jieba分词2）Word2Vec介绍（核心：浅层神经网络相关）3）

你别说了多动脑子·2022-12-28 01:04

自然语言处理：有关单词含义理解、word2vec单词分布式表示的总结

目录一、单词含义理解方法：二、分布式假设（相关概念）：三、word2vec一、单词含义理解方法：1基于同义词词典:单词含义相近的归为同一类，最著名的有WordNet2基于计数的方法:使用corpus语料库

菜鸟爱学习@chong·2022-12-27 21:22

深度学习学习笔记总结

文章目录前言一、神经网络与深度学习二、神经网络的过拟合与正则化三、深度学习的优化算法四、卷积神经网络五、循环神经网络从第五章开始重点就将在NLP领域了六、长短期记忆网络七、自然语言处理与词向量八、word2vec

欢桑·2022-12-27 20:21

【深度学习】词表示

目录词表示基于矩阵奇异值分解的词表示基本思想：语料矩阵的奇异值分解(SVD)基于神经网络的词表示word2vecWordEmbedding基于全局共现信息的词表示共现概率矩阵模型glove模型动机词表示基于矩阵奇异值分解的词表示基本思想

Queen_sy·2022-12-27 18:22

word2vec做情感分析

目录标题1.文本预处理标题2.词带模型做文本表征标题3.word2vec做词表征标题4.用处理好的表征训练模型进行分类标题1.文本预处理无论用哪种模型进行文本表征或分类，第一步肯定是对数据进行预处理，做特征工程

weixin_45599022·2022-12-27 14:58

NLP之文本情感分析(word2vec)

1.NLP任务的基本流程1.1文本预处理文本清理：去除文本中无效的字符，比如网址、图片地址，无效的字符、空白、乱码等。标准化：主要是将不同的「形式」统一化。比如英文大小写标准化，数字标准化，英文缩写标准化，日期格式标准化，时间格式标准化，计量单位标准化，标点符号标准化等。纠错：识别文本中的错误，包括拼写错误、词法错误、句法错误、语义错误等。改写：包括转换和扩展。转换是将输入的文本或Query转换为

Peanut今年是冠军·2022-12-27 14:21

关于word2vec词向量化

word2vec最主要的目的就是进行文本向量化词向量维度通常是50-300维，goole官方提供的一般是用300维，有了词向量就可以用各种方法进行相似度计算；一般维度越高，提供的信息越多，计算结果可靠性也更值得信赖

ASS-ASH·2022-12-27 14:20

Word2Vec实现情感分析（bug修正）

python实现情感分析（Word2Vec）**前几天跟着老师做了几个项目，老师写的时候劈里啪啦一顿敲，写了个啥咱也布吉岛，线下自己就瞎琢磨，终于实现了一个最简单的项目。

疯狂的布布·2022-12-27 14:10

Pytorch张量数据类型

1.python和pytorch的数据类型区别在PyTorch中无法展示字符串，因此表达字符串，需要将其转换成编码的类型，比如one_hot，word2vec等。

Swayzzu·2022-12-27 10:15

利用t-SNE可视化Glove向量

(附：2种常用于估计词向量的方法，1是基于神经网络的语言模型和word2vec的词向量预

爱学习的大白菜·2022-12-27 03:03

使用softmax中需要注意哪些问题？

爱喝桃子汽水·2022-12-26 16:34

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