WordEmbedding 第3页

这些年，NLP常见的预训练模型剖析

传统的词向量有one-hot（杜热编码）、词袋模型（TF_IDF）、N-Gram、Word2Vec、Glove等，其中word2vec和Glove是属于wordembedding。one

樱缘之梦·2023-04-01 23:13

Word2Vec

2013年最火的用语言模型做WordEmbedding的工具是Word2VecWord2Vec

黄乐荣·2023-03-30 21:30

Chatgpt-3在回答问题前调用模型流程和整体流程

文本编码：ChatGPT-3使用一种称为词嵌入(wordembedding)的技术，将文本信

roxxo·2023-03-29 22:39

word2vec原理+代码

HierarchicalSoftmaxNegativeSamplingword2vec提取关键词word2veckeras版代码网上关于Word2vec的介绍有很多，由于在graphembedding中word2vec的广泛应用以及打算整理一版wordembedding

一只小菜狗:D·2023-03-29 17:45

BERT

【NLP】GoogleBERT详解5.NLP自然语言处理:谷歌BERT模型深度解析5.预训练在自然语言处理的发展:从WordEmbedding到

xyq_learn·2023-03-29 16:25

word2vec之一发入魂（1）：CBOW, Skip-gram原理详解

其中这个转换过程被称为wordembedding，转换出来的向量也叫词向量。本文将从原理上简要介绍word2vec模型中包含的两个经典算法：CBOW与Skip-gram模型，并对两者的相同点，不同点

PYIPHANG·2023-03-27 07:46

笔记：Deep Learning for NLP: Advancements & Trends

Note:DL最近在NER、POS、情感分析和机器翻译都取得了很好的结果wordembedding是DL和NLP最众所周知的技术，虽然Wordvec和GloVe并不深，但他们结果常被用来作为DL的输入。

filterc·2023-03-21 13:06

From Word Embedding to Sentence Embedding:从词向量到句向量

从实战角度而言，现在一般把fastText作为wordembedding

量化橙同学·2023-03-21 04:28

2019-04-24

Embedding和One_hot将词变成向量的例子：词嵌入（WordEmbedding）Wordembedding是NLP中一组语言模型（languagemodeling）和特征学习技术（featurelearningtechniques

T_129e·2023-03-20 00:54

从零开始NLP

分布式表示也叫做词嵌入（wordembedding），经典模型是word2vec，还包括后来的Glove、ELMO、GPT和最近很火的BERT。词离散表示和分布式表示。

LegendNeverDied-24·2023-03-16 07:04

【NLP】TextCNN: Convolutional Neural Networks for Sentence Classification

通常，我们使用词嵌入(wordembedding)来将每个单词映射到一个实数向量。这个映射可以是一个预先训练好的词嵌入矩阵，也可以是模型的参数之一

拟禾·2023-03-15 07:53

NLP入门 - 新闻文本分类 Task3

Task3基于机器学习的文本分类学习目标学会TF-IDF的原理和使用使用sklearn的机器学习模型完成文本分类文本表示方法Part1文本表示成计算机能够运算的数字或向量的方法一般称为词嵌入（WordEmbedding

正在学习的Yuki·2023-03-09 06:23

新手探索NLP（三）

目录NLP语言模型词的表示方法类型1、词的独热表示one-hotrepresentation简介不足2.词的分布式表示distributedrepresentation简介建模类型语言模型WordEmbedding

野营者007·2023-02-24 07:21

动手学深度学习（MXNet）6：自然语言处理

词嵌入（word2vec）把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（wordembedding）。为何不采用one-hot向量跳字模型：训练通过最大化似然函数来学习模型参数，即最大似然估计。

CopperDong·2023-02-24 07:16

【深度学习】Self-attention

1Self-attention上图中a1、a2、a3、a4是sequence中的四个向量，通常是由WordEmbedding生成的vector，b1、b2、b3、b4是通过自注意力机制计算出的结果向量。

拟禾·2023-02-16 21:26

LSTM的参数数量如何计算？

首先,文中提到LSTM在每层使用了1000个cell(对应于与的维度)与大小为1000的wordembedding(最底层LSTM的输入大小等于wordembedding的维度大小,其他层LSTM的输入大小等于上一层的维度大小

taoqick·2023-02-07 07:00

ElMo模型_3分钟热情学NLP第10篇

在WordEmbedding时，单词的向量值是唯一的，如中文“苹果”，英文“bank”，在训练时，这些多义词会被训练成“同义词”，即它们在模型中向量值是1个。word2vec无法表示多义。

十三先·2023-02-05 17:47

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

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

不爱学习的木易·2023-02-05 11:02

从Word Embedding到Bert模型：自然语言处理中的预训练技术发展史

转：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699作者：张俊林专栏：深度学习前沿笔记目录：1.图像领域的预训练2.WordEmbedding考古史3.从WordEmbedding

XB_please·2023-02-04 16:57

NLP：预训练+转移学习

可以看成是第一层wordembedding进行了预训练，此外在基于神经网络的迁移学

Dawn_www·2023-02-04 16:57

[NeurIPS 2017] Poincaré Embeddings for Learning Hierarchical Representations

ContentsIntroductionPoincaréEmbeddingsTheLimitationsofEuclideanSpaceforHierarchicalDataEmbeddingHierarchiesinHyperbolicSpaceEvaluationReferencesIntroduction如今，表征学习变得越来越重要(e.g.wordembedding

连理o·2023-02-04 08:22

2020李宏毅学习笔记—— 12.Unsupervised Learning - Word Embedding(词嵌入）

先给出两种方法1-of-NEncoding和WordClass，但都有局限性，1-of-NEncoding无法体现词义之间的联系，而wordclass也无法体现全面的信息，由此引出了wordembedding

HSR CatcousCherishes·2023-02-01 21:55

Day12 #100DaysofMLCoding#

今日计划cs231n第13节代码新加一个维度img[None]isthesameasimg[np.newaxis,:]np.tile(数组，重复几次)np.repeat(数组，重复几次)词袋模型词向量wordembedding

MWhite·2023-01-31 23:29

基于lstm，自编码器auto-encode，时空密度聚类st-dbscan做异常检测附完整代码

由时间空间成对组成的轨迹序列，通过循环神经网络，自编码器，时空密度聚类完成异常检测1.rnn wordembedding预训练时空点词向量，通过rnn预测下一个时空点的概率分布，计算和实际概率分布的kl

甜辣uu·2023-01-31 14:30

Transformer详解之Embedding、Positional Encoding层（面向初学者）

目前主流的编码方式有one-hot编码及wordEmbedding。下面就两种编码进行介绍，

飘雨飞华·2023-01-30 22:42

VisionTransformer（一）—— Embedding Patched与Word embedding及其实现

EmbeddingPatched与Wordembedding及其实现前言零、VIT是什么？

lzzzzzzm·2023-01-30 22:38

[文献阅读]——Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

Muasci·2023-01-30 20:17

什么是 word embedding?

那么对于wordembedding，就是将单词word映射到另外一个空间，其中这个映射具有i

小草帽2333·2023-01-30 07:52

什么是word embedding

那么对于wordembedding，就是将单词word映射到另外一个空间，其

非常规程序猿·2023-01-30 07:21

什么是word embedding？

Wordembedding的任务是把词转换成可以计算的向量https://easyai.tech/ai-definition/word-embedding/#representation

落了一地秋·2023-01-30 07:21

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】

深度学习-生成模型-预训练方法：Embedding（TranformObjectToVector）一、Embedding概述二、Embedding与Ont-Hot编码三、WordEmbedding1、传统的自然语言处理系统

u013250861·2023-01-30 07:51

NLP Catalog

Syntactic句子结构Semantic语义DiscourseProcessing语用学，语篇处理continuoussubstrate连续载体ambiguous模棱两可的exponentiate指数wordembedding

40b8d7bafca5·2023-01-28 17:16

【自然语言处理】Gensim中的Word2Vec

TF-IDF都只着重于词汇出现在文件中的次数，未考虑语言、文字有上下文的关联，针对上下文的关联，Google研发团队提出了词向量Word2vec，将每个单字改以上下文表达，然后转换为向量，这就是词嵌入（WordEmbedding

皮皮要HAPPY·2023-01-26 12:25

NLP-Beginner 任务三：基于注意力机制的文本匹配+pytorch

NLP-Beginner任务三：基于注意力机制的文本匹配传送门一.介绍1.1任务简介1.2数据集二.特征提取——Wordembedding(词嵌入)三.神经网络3.1InputEncoding层3.2LocalInferenceModeling

0oTedo0·2023-01-26 07:10

NLP-Brginner 任务二：基于深度学习的文本分类

一、特征提取——Wordembedding(词嵌入)1.1词嵌入的定义词嵌入，即

m0_61688615·2023-01-26 07:09

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

#由浅入深# 从 Seq2seq 到 Transformer

文章目录1Seq2seq模型2Attention（注意力）机制2.1注意力机制原理2.2两种常见的注意力机制2.3Self-Attention3Transformer3.1WordEmbedding（词嵌入

energy_百分百·2023-01-23 08:23

NLP - 词的表示：Bow,One-hot, TF-IDF，Word2VNLP

文章目录词的表示潜在语义分析方法（BOW）Countervector计数TF-IDFBOW和TF-IDF方法的问题词的独热（One-hot）表示独热问题的改进解决维度过大的问题解决无语义的问题--词的分布式表示WordEmbedding

伊织code·2023-01-22 07:26

关于Embedding

WordEmbedding的方法参考资料本文对Embedding和wordembedding作一个简要的介绍。Embedding的定义Embedding是从离散对象（例如字词）到实数向量的映射。

seasongirl·2023-01-18 22:50

文本向量化

2、wordembedding使用float的矩阵来表示token，根据词典的大小，通常向量采用不同的维度，向量中初始化的每一个值都是一个超参数，在训练之后来不断的学习。

Bonyin·2023-01-18 15:30

NLP基础——词表示、文本特征工程

文章目录NLP基础——词表示和文本特征1.WordRepresentation:独热编码，tf-idf2.Word2Vec2.1WordEmbedding2.2GaussianEmbedding2.3ContextualEmbedding3

快乐小码农·2023-01-17 18:04

（简洁版）Transformer源码解析

原文链接：https://www.cnblogs.com/zingp/p/11696111.html#_label10阅读目录1模型的思想2模型的架构3Embedding3.1WordEmbedding3.2PositionalEncoding4Encoder4.1Muti-Head-Attention4.1.1Self-Attention4.1.2Add

薛定谔的炼丹炉！·2023-01-17 16:42

深度学习13-讨论NLP和RL问题之间的相似性

###使用强化学习训练聊天机器人▪简要介绍NLP基础知识，包括循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）、词嵌入（wordembedding）和seq2seq（序列到序列）模型

clayhell·2023-01-15 08:41

不是你无法入门自然语言处理（NLP），而是你没找到正确的打开方式

并且，不少的termslike：词向量、wordembedding、分布式表示、word2vec、glove等等，这一锅粥的名

算法学习者·2023-01-14 09:45

NLP-Beginner 任务四：基于LSTM+CRF的序列标注+pytorch

NLP-Beginner任务四：基于LSTM+CRF的序列标注+pytorch传送门一.介绍1.1任务简介1.2数据集1.3原数据解释二.特征提取——Wordembedding(词嵌入)三.神经网络（LSTM

0oTedo0·2023-01-12 10:55

word2vec模型深度解析

TianMin链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/85998950编辑|深度学习这件小事公众号本文仅作学术交流，如有侵权，请联系删除【前言】word2vec是一个被广泛应用的wordembedding

Wang_AI·2023-01-11 07:47

BERT理论学习_10

FHDpx2cYYh9GZsa5nChi4ghttps://www.cnblogs.com/d0main/p/10165671.htmlELMO由双向LSTM作为特征获取器，最后得到了三层embedding，最底层是单词的wordembedding

rebirth_2020·2023-01-11 00:31

注意力机制、自注意力机制

什么是注意力机制【概念】：注意力机制浅谈文字处理中单词向量编码的方式：独热编码(one-hotencoding)和词向量编码(WordEmbedding)——>自注意力机制便于理解：图解自注意力机制

深浅卡布星·2023-01-10 06:12

1.Transformer的word embedding、position embedding、编码器子注意力的掩码

spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.click&vd_source=46b0ded1b361f3be84555a12b5121509目录来源wordembedding

派大星的最爱海绵宝宝·2023-01-08 15:04

Word embedding

Wordembedding视频链接Wordembedding：词向量dimensionreduction：维数缩减Wordembedding其实是dimensionreduction一个非常好、非常广为人知的应用

与或·2023-01-08 15:00

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