WordEmbedding

BERT：Bidirectional Encoder Representations from Transformers

的基础上的，可参考博主之前博客：paper:AttentionIsAllYouNeed之前已经有很多blog介绍了，这里引用一下，剩下的主要记录下自己的认识和体会模型分析：BERT详解bert*博主推荐*从WordEmbedding
蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-08-12 13:12

ELMo算法介绍

按道理应该加入前面的《关于句子embedding的一些工作简介》系列，但是严格来讲，只能说它通过自己产生的wordembedding来影响了句子embedding,所以干脆另写一篇吧。
triplemeng·2020-08-12 12:21

ELMO原理介绍

ELMO原理介绍一、引言1.1从WordEmbedding到ELMO二、ELMO2.1ELMO原理2.2ELMO训练2.2.1第一阶段语言模型进行预训练2.2.2第二阶段接入下游NLP任务2.3ELMO
闲看蒹葭·2020-08-12 12:01

ELMo - Deep contextualized word representations

glove以及word2vec的wordembedding在nlp任务中都取得了最好的效果,现在几乎没有一个NLP的任务中不加wordembedding.常用的获取embedding方法都是通过训练languagemodel
立刻有·2020-08-12 12:52

基于Encoder-Decoder模式的机器翻译模型原理及实现

基于Encoder-Decoder模式的机器翻译模型原理及实现理论背景代码实现关键词:Encoder-Decoder,LSTM,WordEmbedding在机器学习领域，有很多任务是把一种样式的序列映射成另外一种样式的序列
JackMeGo·2020-08-12 12:37

ELMO论文学习笔记

ELMO的思想是：先用语言模型学习单词的WordEmbedding，此时没有区分多义词，但是在实际使用WordEmbedding时，单词已经具备特定的上下文了，这时可以根据上下文
nht1996·2020-08-12 11:40

Word2vec的学习笔记

Word2vec是WordEmbedding的方法之一，属
StriveQueen·2020-08-08 21:39

NLP 文本表示：从one-hot到word2vec

分布式表示（连续、低维、稠密）:词嵌入（wordembedding），经典模型是word2vec、Glove、ELMO、GPT
533_·2020-08-07 16:09

【论文阅读笔记】——《Task-oriented Word Embedding for Text Classification》

原文地址：《Task-orientedWordEmbeddingforTextClassification》1摘要：现有的wordembedding方法主要是基于上下文语
梨大·2020-08-06 13:00

embedding在深度学习中到底什么意思？

那么对于wordembedding，就是将单词wo
晶晶呀晶晶·2020-08-06 12:11

word2vec学习笔记（Skip-gram/CBOW + Hierarchy Huffman Tree/Negative sampling）

前言    word2vec是谷歌在2013年推出的一个开源的wordembedding工具，背后的模型包括CBoW(ContinuousBagofWords)模型（输入contextwords，输出centerword
luqian1996·2020-08-04 09:16

NLP pretrained model

此处大量参考从WordEmbedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史WordEmbedding词向量在自然语言处理中有着重要的角色，它将抽象的词语之间的语义关系量化成向量形式。
爆米花好美啊·2020-08-04 02:57

Datawhale-零基础入门NLP-新闻文本分类Task05

1.Word2Vec文本是一类非结构化数据，文本表示模型有词袋模型（BagofWords）、主题模型（TopicModel）、词嵌入模型（WordEmbedding）。
樱缘之梦·2020-08-03 02:51

Datawhale-零基础入门NLP-新闻文本分类Task03

文本是不定长度的，文本表示成计算的能够运算的数字或向量的方法称为词嵌入（WordEmbedding）。词嵌入是将不定长的文本转换成定长的空间中。
樱缘之梦·2020-08-03 02:21

毕设复盘--基于词向量的情感分类

前言毕设差不多已经结束了，我决定在这里写：我设计这个毕设的思路过程中遇到的坑谈一些毕设的做法（算法类）设计一个毕设——我的毕设设计思路wordembedding算是比较常见的技术了，这个题目是我自己拍大腿想出来的
limn2o4·2020-07-31 19:08

【学习笔记】VALSE Webinar：GAN 主题研讨

StackGANStackGAN：Two-stageGenerativeAdversarialNetworks任务：根据句子生成图像创新：首次能够生成256*256的大图像巧：1）wordembedding
ahigan·2020-07-30 22:11

（连载）词向量的理解——BERT模型的句子向量表示

wordembedding的出现提升了自然语言处理的效果。典型的使用场景就是把高质量的词向量输入到的模型中，通过后续的一系列计算，去完成相应的任务。比如文本分类，文本匹配等等。
weixin_43917778·2020-07-28 22:42

torch.nn.Embedding进行word Embedding

torch.nn.Embedding在pytorch里面实现wordembedding是通过一个函数来实现的:nn.Embeddingimporttorchdeflook_up():word_to_ix
胖墩哥·2020-07-24 15:00

Task03：基于机器学习的文本分类

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）方法。词嵌入是指：一个维数为所有词的数量的高维空间嵌入到一个维数低得多的连续向量空间，它是文本分类的第一步。
zzhijiki·2020-07-23 17:19

机器学习系列20-无监督学习之词嵌入

UnsupervisedLearning:WordEmbedding如果本文对你有帮助，请给我的github打个star叭，上面附有全系列目录和内容！
Sakura_gh·2020-07-15 08:47

机器学习系列21-无监督学习之近邻嵌入

更多优质内容欢迎关注我的微信公众号“Sakura的知识库”：本文介绍了非线性降维的一些算法，包括局部线性嵌入LLE、拉普拉斯特征映射和t分布随机邻居嵌入t-SNE，其中t-SNE特别适用于可视化的应用场景PCA和WordEmbedding
Sakura_gh·2020-07-15 08:47

一文总结词向量的计算、评估与优化

词向量（WordVector）或称为词嵌入（WordEmbedding）就是将词语向量化。常见的生成词向量的神经网络模型有NNLM模型,C&W模型,CBOW模型和Skip-gram模型。
文文学霸·2020-07-14 07:52

机器学习面临的挑战和解决方法

模型过大vsLightRNN；梯度消失vsResNet如果对每一个词都给一个wordembedding的话，会导致模型过大，L
xmsheji·2020-07-12 17:50

《Learning Sentiment-Specific Word Embedding for Twitter Sentiment Classificaton》阅读笔记

提出一种为实现Twitter情感分类的学习WordEmbedding的方法。以往的问题：现有用于学习连续词特征表示方法仅进行了语义建模，而忽略了文本的情感。
小丸子的研究生活·2020-07-12 10:01

自然语言处理中的Word Embedding简介

本文参考自WhatAreWordEmbeddingsforText简介WordEmbedding可以将word转化为数值型词向量，便于后续机器学习和深度学习模型的训练。
hustqb·2020-07-11 08:17

Word2vec工作原理

1986年，Hinton首次提出了分布式表达（DistributedRepresentation，DR）概念，简称词向量（WordEmbedding）[30]。
科研小站·2020-07-10 21:54

一文总结词向量的计算、评估与优化

词向量（WordVector）或称为词嵌入（WordEmbedding）就是将词语向量化。常见的生成词向量的神经网络模型有NNLM模型,C&W模型,CBOW模型和Skip-gram模型。
Datawhale·2020-07-10 21:25

【Tensorflow 2.0 正式版教程】词嵌入（word embedding）与GLoVe

这篇教程来讲解自然语言处理中的词嵌入，也就是wordembedding，并介绍GLoVe预训练参数的加载。简单来说，wordembedding是将单词转换为向量，从而进一步参与神经网络的计算。
Apm__5·2020-07-10 20:58

文本处理——基于 word2vec 和 CNN 的文本分类 ：综述 & 实践（一）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/29076736导语传统的向量空间模型（VSM）假设特征项之间相互独立，这与实际情况是不相符的，为了解决这个问题，可以采用文本的分布式表示方式(例如wordembedding
修炼打怪的小乌龟·2020-07-10 18:11

Word2Vec词向量模型代码

Word2Vec也称WordEmbedding，中文的叫法是“词向量”或“词嵌入”，是一种计算非常高效的，可以从原始语料中学习字词空间向量的预测模型。
fxfviolet·2020-07-10 16:34

《Checking Smart Contracts with Structural Code Embedding》笔记

我们的新方法是基于词嵌入（wordembedding）和向量空间比较（vectorspacecomparison）。
Neil-Yale·2020-07-10 13:58

图像理解（Image Captioning）（2）文本处理和模型

图像理解一、文本处理1.1生成图像的描述文件2.2单词嵌⼊(WordEmbedding)2.3生成输入数据结构二、模型处理2.1创建用于图片理解的模型2.2模型评价三、总结一、文本处理1.1生成图像的描述文件根据数据集中的
一抹烟霞·2020-07-09 22:40

【NLP】3、nlp文本表示

nlp文本表示即词嵌入（wordEmbedding），例如“我”字用类似[0.23,0,4231,0.1223]的向量表示，称为词向量。到底怎样的词向量更能表达词的意思？
h 　·2020-07-09 22:44

NLP学习笔记（二）：创建特征及训练（关键词：词袋，TFIDF）

需要提及的是，本次只是单纯的从原始数据中创建特征，未涉及到wordembedding（词向量）等操作，也未涉及到n-gram等牵涉到语序的模型。
yyhhlancelot·2020-07-09 04:50

《TensorFlow技术解析与实战》——3.3　可视化的例子

3.3可视化的例子词嵌入（wordembedding）在机器学习中非常常见，可以应用在自然语言处理、推荐系统等其他程序中。下面我们就以Word2vec为例来看看词嵌入投影仪的可视化。
weixin_34261739·2020-07-08 17:23

无监督文本分类——《Towards Unsupervised Text Classification Leveraging Experts and Word Embeddings》

2019年ACL上的一篇paper——《TowardsUnsupervisedTextClassificationLeveragingExpertsandWordEmbeddings》，是关于利用专家知识和wordembedding
烛之文·2020-07-07 22:00

【火炉炼AI】机器学习038-NLP创建词袋模型

本文所使用的Python库和版本号:Python3.6,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2，NLTK3.3)词袋模型（BagOfWords,BOW)和词向量（WordEmbedding
weixin_33785108·2020-07-06 19:08

基于循环神经网络（RNN）的神经语言模型

一.词向量层（embedding)在神经网络的输入层，每一个单词用一个实数向量来表示，这个向量被成为“词向量”（Wordembedding，也可以翻译成：词嵌入)。
芝士小奶盖·2020-07-06 01:57

NLP自然语言处理 jieba中文分词,关键词提取,词性标注,并行分词,起止位置,文本挖掘,NLP WordEmbedding的概念和实现...

1.NLP走近自然语言处理概念NaturalLanguageProcessing/Understanding，自然语言处理/理解日常对话、办公写作、上网浏览希望机器能像人一样去理解，以人类自然语言为载体的文本所包含的信息，并完成一些特定任务内容中文分词、词性标注、命名实体识别、关系抽取、关键词提取、信息抽取、依存分析、词嵌入……应用篇章理解、文本摘要、情感分析、知识图谱、文本翻译、问答系统、聊天机
weixin_34237596·2020-07-06 00:31

Word2Vec 与《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》学习笔记

什么是Word2Vec目录词嵌入(word(word(wordembedding)embedding)embedding)词嵌入的特点嵌入矩阵Skip−gramSkip-gramSkip−gram模型分层
scanf_yourname·2020-07-05 11:45

机器学习的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
redfivehit·2020-07-05 10:28

关于ELMo的若干问题整理 & 思考

ELMO采用了典型的两阶段过程，第一个阶段是利用语言模型进行预训练；第二个阶段是在做下游任务时，从预训练网络中提取对应单词的网络各层的WordEmbedding作为新特征补充到下游任务中。
Adherer·2020-07-04 22:42

吴恩达老师深度学习视频课笔记：自然语言处理与词嵌入

Wordrepresentation：词嵌入(wordembedding)，是语言表示的一种方式，可以让算法自动理解一些类似的词比如男人、女人，国王、王后等。
fengbingchun·2020-07-04 15:40

自然语言处理（NLP）常用算法入门笔记

文章目录前言一、文本数据处理基础1.1、数字特征和分类特征1.2、文本处理步骤1.2.1、分割（Tokenization：文本—>单词/字母）1.2.2、one-hot编码1.2.3、词嵌入（wordembedding
工程 小猿·2020-07-04 05:43

自然语言处理之语言模型（一）——NLP中的各种嵌入Embedding概述（词嵌入Word Embedding的基本分类）

前言：我们常常会看见很多的概念，Wordembedding,CBOW,n-gram,NNLM,RNNLM等等一系列的概念，很容易傻傻分不清楚，本文对NLP中的各种嵌入做了一个归纳，出书个人归纳，不正确地方还请指正
LoveMIss-Y·2020-07-02 17:50

论文学习-End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF

近些年有一些非线性神经网络模型用词向量（WordEmbedding）作为输入，颇为成功，但是如果仅依赖词向量，效果将变得很差。2.本文的贡献一种用于语
给爸爸上去·2020-07-02 16:54

知识图谱—关系抽取—远程监督—综述(二)

输入仍然是一个sentence，InputLayer依然是wordembedding+positionembedding,后面接卷积操作。
知然xu·2020-07-02 11:27

常用词向量对比

常用词向量方法对比本文测试常用的几个WordEmbedding方法，并对比效果常用词向量Word2Vec这是通过上下文信息预测词向量方法的典型代表，主要包括CBOW和Skip-gram两种，测试用的是CBOW
GZGlenn·2020-07-02 03:26

万字长文带你一览ICLR2020最新Transformers进展（下）

iclr2020-transformers/作者：GabrieleSarti编译：朴素人工智能3.Embeddings原始的Transformer依靠两组嵌入来表示输入序列：词汇表中存在的每个标记的学习单词嵌入（wordembedding
风度78·2020-07-01 23:09

[论文笔记] [2003] A Neural Probabilistic Language Model

它的贡献在于提出了神经网络语言模型以及这个模型同时能学习词向量（wordembedding），这为后来深度学习在解决NLP问题奠定了坚实的基础，并且这种训练词向量的方式为后来的研究提供了更广阔的思路。
Alexzhuan·2020-07-01 04:40
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