gram 第12页

经典词向量模型总结

目录一.Word2vec二、GloVe三、ELMo四、openAIGPT五、BERT一.Word2vec（详见我的另一篇博客）1.skip-gram和CBOW的区别Word2Vec主要有skip-gram

momo_zhong·2022-12-16 21:23

词向量模型skip-gram以及负采样技术图解

一、前言请勿全文复制转载！尊重劳动成果！在使用词向量之前，我们往往用one-hot向量来表示一个字词，这样有两个缺点：①维度过大。使用one-hot向量来表示字词，那么一个字词就需要一个词表大小的向量，而NLP任务中的词表往往是上万甚至上百万的，这会极大地增加神经网络中的参数数量。②距离一致。使用one-hot表示字词，会使得所有字词之间的相似性是一致的，而在我们的认知中，“苹果”和“梨子”要比“

有梦想的咸鱼lzj·2022-12-16 21:14

词向量模型Word2vec原理

目录1、词向量简介2、Word2vec简介3、Word2vec详细实现4、CBOW模型5、Skip-gram模型6、CBOW与skip-gram对比7、参考1、词向量简介用词向量来表示词并不是word2vec

disgocloser·2022-12-16 21:09

Word2Vec--词向量模型

word2vec是一个词向量模型，简单来说就是输入汉字-->输出词向量；word2vec是一群用来产生词向量的模型，依赖于skip-gram和CBOW模型来进行词嵌入；

Andrehao·2022-12-16 21:37

PGL 系列（三）词向量 Skip-gram

环境python3.6.8paddlepaddle-gpu2.3.0numpy1.19.5一、Skip-gram概念Skip-gram：根据中心词推理上下文在Skip-gram中，先在句子中选定一个中心词

_yuki_·2022-12-16 16:29

格拉姆矩阵（Gram matrix）详细解读

目录基础知识-向量的内积Grammatrix介绍Grammatrix的应用-风格迁移一、基础知识-向量的内积1.1向量的内积定义：也叫向量的点乘，对两个向量执行内积运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，内积的结果是一个标量。1.2实例：a和b的内积公式为：1.3作用：内积判断向量a和向量b之间的夹角和方向关系a·b>0方向基本相同，夹角在0°到90°之间a·b=0正交，相互垂直a·b

张博208·2022-12-15 08:28

第五章语言模型：n-gram

文章目录基本概念语句s=w1w2...wms=w_1w_2...w_ms=w1w2...wm的先验概率历史基元*问题解决方法如何划分等价类*题型十二：根据n-gram划分句子*n-gram的应用音字转换问题汉语分词问题

右边是我女神·2022-12-15 07:15

基于统计的语言模型-n元语法模型

n-gram模型概述1、n-gram模型，也称为N元语法模型，是一种基于统计语言模型的算法，n表示n个词语，n元语法模型通过n个词语的概率判断句子的结构。

@从心·2022-12-15 07:13

语言模型--n-gram解读

一、N-Gram的原理N-Gram是基于一个假设：第n个词出现与前n-1个词相关，而与其他任何词不相关。（这也是隐马尔可夫当中的假设。）整个句子出现的概率就等于各个词出现的概率乘积。

醒了的追梦人·2022-12-15 07:43

语言模型公式推导

语言模型公式推导句子的概率P(S)及n-gram语法模型bigram模型计算条件概率n-gram模型计算条件概率语言模型在信息检索、机器翻译、语音识别中承担着重要的任务。

luoyulai1987·2022-12-15 07:42

论文阅读：A Neural Probabilistic Language Model 一种神经概率语言模型

统计语言模型，人工神经网络，分布式表示，维数灾难1.介绍1.1使用分布式表示解决维度灾难1.2与前面工作的关系2.一个神经模型3.并行化的实现3.1数据并行处理3.2参数并行处理4.实验结果4.1N-Gram

南有芙蕖·2022-12-14 10:37

学习笔记——A Neural Probabilistic Language Model

采用神经网络而不是n-gram解决语言模型问题，可以更好利用上下

Eyre_Chan·2022-12-14 10:36

Word2vec原理CBOW与Skip-Gram模型基础

Word2vecWord2vecCBOWSkip-GramWord2vec词向量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。这种词向量的编码方式我们一般叫做onehotrepresentation.Onehot用来表示词向量非常简单，但是却有很多问题。首先，它是一个词袋模型，不考虑词与词之间的顺序（文本中词的顺序信息也是很重要的

Sais_Z·2022-12-14 10:36

word2vec python源码_Tensorflow完整源码实现Word2vec之Skip-Gram模型

已经介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型的基本原理，以及训练过程的3个策略，详细请参考：接下来开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型，本篇文章将利用TensorFlow

weixin_39820177·2022-12-14 10:06

python word2vec skipgram 负采样_学习Word2Vec中的Skip-Gram模型

学习Word2Vec中的Skip-Gram模型Word2Vec之Skip-GramWord2Vec模型常用来将词语、句子转换成向量，方便进一步完成文本的分类、聚类等任务。

weixin_39532466·2022-12-14 10:05

A Neural Probabilistic Language Model论文阅读记录

遇到的困难包括curseofdimensionality维数灾难:用于测试模型的单词序列很可能与训练中看到的所有单词序列不同.传统方法n-gram提高泛化性。本文提出学习单词的分布式表达来接维数

东方小虾米·2022-12-14 10:01

毕业设计 - NLP：词向量Skip-gram word2vec

文章目录简介0前言1项目介绍2数据集介绍3项目实现3.1数据预处理3.2配置网络3.3网络训练3.4模型评估4最后-毕设帮助简介今天学长向大家介绍NLP基础NLP：词向量Skip-gramword2vec毕设帮助，开题指导，资料分享，疑问解答(见文末)0前言今天，学长给大家介绍NLP中应用非常广泛的一个领域，当然这个应用已经很成熟了——文本处理，在文本处理中，其中最为核心的就是Word2vec模型

DanCheng-studio·2022-12-14 10:55

Word2vec之skip-gram模型理解

一、Word2vec背景传统的词向量一般使用one-hot表示，但会面临两个问题：（1）高维稀疏的向量带来计算成本（2）不同的词向量无法正交，无法衡量词之间的相似度。word2vec是一个将词进行低维稠密向量化的工具，可以通过词向量的方式来表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使语义上相似的单词在该空间内距离很近。Embedding就是一个映射，将单词从原先所属的空间中映射到新的多维空间中。word

Nicelooyo·2022-12-14 10:55

A Neural Probabilistic Language Model

《ANeuralProbabilisticLanguageModel》，这篇论文第一次用神经网络解决语言模型的问题，比传统的语言模型使用n-gram建模更远的关系，且考虑词与词之间的相似性。

hj_caas·2022-12-14 10:54

skip-gram word2vec代码实现

DistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality》提出训练词向量模型Word2vec的方法，即CBOW和Skip-gram

hj_caas·2022-12-14 10:54

NER数据增强、badcase处理、数据优化

短句用词维度，长句可以n-gram或者是句子级别的调换顺序。对NER，可以把特定槽位里面的词替换为其他同类型的词，当然文本分类也可以这么做。（收益大）总结规则模板，直接生成数据。（收益不小）复制粘贴。

满腹的小不甘_静静·2022-12-13 12:06

NLP十大Baseline论文简述(一) - Word2vec

文章目录前言：目录1.Paper：2.论文摘要：3.论文介绍：4.论文原理4.1CBOW模型：4.2Skip-gram模型：4.3降低复杂度-HierachicalSoftmax（层次Softmax）“

HHVic·2022-12-13 09:41

pytorch函数AdaptiveMaxPool2d

目录自适应最大池化应用常用词向量CBOW模型Skip-gram模型BertBert的输入Bert的预训练过程Bert的encoderTransformerEncoderBertencoderBert的输出词向量的维度自适应最大池化

浪里摸鱼·2022-12-13 07:27

自然语言生成与应用（校对纠错算法排序的真谛就是靠生成模型）

公众号系统之神与我同在概述ProphetNet:用序列到序列预测N-gram.EMNLP-Findings2020增强版的知识注入模型来生成常识.COLING2020.BANG:结合大规模预训练的自回归和非自回归生成

Necther·2022-12-11 03:36

文本分类之独热编码、词袋模型、N-gram、TF-IDF

1、one-hot一般是针对于标签而言，比如现在有猫：0，狗：1，人：2，船：3，车：4这五类，那么就有：猫：[1,0,0,0,0]狗：[0,1,0,0,0]人：[0,0,1,0,0]船：[0,0,0,1,0]车：[0,0,0,0,1]fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpenc=OneHotEncoder(sparse=False)labels

陶醉·2022-12-10 13:36

深度学习入门 | Self-attention&RNN&LSTM

文章目录词汇转为向量，即WordEmbeddingcbowskip-gram声音讯号转为向量Self-attention提出背景Self-attention原理计算相关性self-attention计算过程

933711·2022-12-10 11:36

【自然语言处理】对评论进行处理的推荐系统的论文总结

ciecus_csdn·2022-12-10 11:22

Neural Network-神经网络算法本质

1.Word2vec~singleCBOW算法推导BPword2vec主要实现方式有：skip-gram和CBOW。

天狼啸月1990·2022-12-09 12:56

NLP_learning 中文基本任务与处理（分词、停用词、词性标注、语句依存分析、关键词抽取、命名实体识别）介绍、jieba工具库

文章目录1、分词2、停用词和N-gram停用词N-gram3、更多任务（词性标注、依赖分析、NER、关键词抽取）词性标注句法依存分析命名实体识别关键词抽取4、jieba工具库使用（1）基本分词函数与用法

斯外戈的小白·2022-12-09 08:50

PyTorch笔记 - Word Embeddings & Word2vec 原理与源码

统计模型：n-gram，N个单词所构成的序列，在文档中出现的次数，基于贝叶斯公

SpikeKing·2022-12-08 07:30

TensorFlow之文本分类算法-5

1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据6模型-构建训练评估构建输出层构建n-gram模型根据前面章节的描述，n-gram模型是独立地处理分词，与原文中的单词顺序不相关。

uesowys·2022-12-06 22:04

TensorFlow之文本分类算法-6

1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据6模型-构建训练评估构建输出层构建n-gram模型构建序列模型GloVe（英文全称是GlobalVectorsforWordRepresentation）是一个全球化的英语语境的单词表示的向量集

uesowys·2022-12-06 22:20

【影像组学导论】第一部分：官方定义解读。这咋整？读懂这个频道就够了！

“那张一条一条的横线，有分值的….,对就是落-寞-gram！是什么意思？怎么画？？”“鄙人课题简单粗暴，有哪些高大上的统计图可以撑场面”？“我

挺烦先森·2022-12-06 11:15

【工作周报】

groundtruth作为输入计算分数保存结果到excel文件中时间：12.14~12.20笔记：了解CV领域常用评价标准BLEU、CIDEr、METEOR、ROUGE评价标准之BLEU首先来看Pn，其计算基于n-gram

Bohemian_mc·2022-12-05 15:14

百度语音识别+百度ERNIE-Gram+pyaudio麦克风录音（NLP自然语言处理）

1.pyaudio安装及通过pyaudio实现录音pipinstallpyaudio在conda环境中安装没有报错实现录音的代码如下：#-*-coding:utf-8-*-frompyaudioimportPyAudio,paInt16importnumpyasnpfromdatetimeimportdatetimeimportwaveclassrecoder:NUM_SAMPLES=2000#p

阿呀三·2022-12-04 22:49

利用传统方法（N-gram，HMM等）、神经网络方法（CNN，LSTM等）和预训练方法（Bert等）的中文分词任务实现

自然语言处理中文分词利用传统方法（N-gram，HMM等）、神经网络方法（CNN，LSTM等）和预训练方法（Bert等）的中文分词任务实现【Thewordsegmentationtaskisrealizedbyusingtraditionalmethods

JackHCC·2022-12-04 09:43

mysql innnodb buffer_mySQL innodb_buffer_pool_size 设置求真相

同一个产品库，2台mySQL5.1.53，serverAwindowsserver2008r2enterise64bit64GRAM32coredefaultinnodbengine我想设置innodb_buffer_pool_size

莫毒枭·2022-12-04 08:33

自然语言处理概述及流程

自然语言处理的几个维度二、调包工程师需要掌握的一些技能2-1、理解算法复杂度2-2、语言模型（LanguageModel）2-2-1、Unigram2-2-2、马尔可夫假设2-2-3、Bigram2-2-4、N-gram

ㄣ知冷煖★·2022-12-03 08:33

【NLP】词袋模型（bag of words model）和词嵌入模型（word embedding model）

目录1词袋模型和编码方法1.1文本向量化1.2词袋及编码方法1one-hot编码2TF编码3TF-IDF表示法2词嵌入模型2.1CBOW模型2.2Skip-Gram模型两种模型对比3示例先来初步理解一个概念和一个操作

学渣渣渣渣渣·2022-12-03 08:32

序列模型-NLP和词嵌入

1、词汇表征：one-hot表征、词嵌入2、学习词嵌入word2vec：Word2vec算法是一种简单的计算更加高效的方式来实现对词嵌入的学习Skip-gram：所做的是在语料库中选定某个词（Context

weixin_34132768·2022-12-03 08:01

深度学习系列 -- 序列模型之自然语言处理与词嵌入（Natural Language Processing and Word Embeddings）

目录1词嵌入2词嵌入与迁移学习3词嵌入与类比推理4嵌入矩阵5学习词嵌入5.1神经概率语言模型5.2Word2Vec5.2.1Skip-gram5.2.2CBOW5.2.3负采样5.3Glove6情感分类

已退游，勿扰·2022-12-03 08:27

Gram矩阵+Gram矩阵和协方差矩阵的关系

目录Gram矩阵简介协方差矩阵Gram矩阵和协方差矩阵的关系GramMatrix代码Gram矩阵简介gram矩阵是计算每个通道i的featuremap与每个通道j的featuremap的内积grammatrix

乖乖怪123·2022-12-03 07:38

电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含蒙特卡洛模拟法、半不变量法＋级数展开

电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含蒙特卡洛模拟法、半不变量法＋级数展开（Gram-Charlie，Cornish-Fisher）；考虑光伏不确定性（Beta分布），以IEEE34节点为例，

「已注销」·2022-12-03 07:27

deepwalk 图向量

3.1Hierarchicalsoftmax（层次softmax）4deepwalk总结4.1randomwalk优点1目的和思想deepwalk模型的目的：将图的顶点表示为向量deepwalk的整体思想：通过word2vec中skip-gram

xiao___qiao·2022-12-02 14:47

循环神经网络（四）

一、循环神经网络和自然语言处理介绍目标知token和tokenization知道N-gram的概念和作用知道文本向量化表示的方法1.1文本的tokenization1.1.1概念和工具的介绍tokenization

秃顶·2022-12-02 11:37

pytorch笔记：搭建Skip—gram

skip-gram理论部分见：NLP笔记：Skip-gram_刘文巾的博客-CSDN博客1导入库importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnn,optimimportrandomfromcollectionsimportCounterimportmatplotlib.pyplotasplt2

UQI-LIUWJ·2022-12-02 02:44

语言模型和编解码模型

文本表示模型：one-hot,tf-idf,n-gram,nnlm,word2vec,elmo,GPT,bert,albert1.one-hot优点：简单快速，缺点：不能体现词的重要性，高维稀疏，不能体现词与词之间的关系解决办法

小杨变老杨·2022-12-02 00:55

改进的格拉姆-施密特正交化（modified Gram-Schmidt Process）

最近在重新学习线性代数，学习的教材是MITGilbertStrang教授的《INTRODUCTIONTOLINEARALGEBRA》，在第4.4章节格拉姆-施密特正交化时，书中章节末尾介绍了一种改进的格拉姆-施密特正交化方法，但书中给出了公式，省略了很多细节，给学习理解造成了一定的难度，为自己今后或者遇到同样问题的朋友记录一下公式的来由。首先，介绍一下格拉姆施密特正交化的思想和方法。介绍正交化还得

_晴少_·2022-12-01 01:22

施密特正交化（Gram-Schmidt method to orthonormalize vectors）

施密特正交化算法Giveanarbitrarybasisforann-dimensionalinnerproductspaceV,wecanconstructsanorthogonalbasisforV.theGram-Schmidtalgorithmis:Step1:Let；Step2:Let；Step3:Let...计算举例LetwiththeEuclideaninnerproduct.Wew

努力的老周·2022-12-01 01:51

施密特正交化

GramSchmidtA=np.array([[1,0,0],[0,2,1],[0,1,3]])#将numpy矩阵转为sympy的列向量集合MA=[Matrix(col)forcolinA.T]#施密特正交化gram

zzb_·2022-12-01 01:51

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