gram 第16页

自然语言处理——5.3 语言模型（数据平滑）

基本约束困惑度定义：对于一个平滑的n-gram，其概率为，可以计算句子的概率:假定测试语料由个句子构成,那么整个测试集的概率为：模型对于测试语料的交叉熵：其中，是测试文本的词数。

SpareNoEfforts·2022-02-06 17:44

Elasticsearch 7.x 深入【1】索引【三】 field datatype

rankfeatureelasticsearch7.0新特性之searchasyoutypeThenewelasticsearchdatatype,search_as_you_type自然语言处理NLP中的N-gram

孙瑞锴·2022-02-05 15:46

爬虫系列：穿越网页表单与登录窗口进行采集

·2022-01-12 09:37

NLP获取词向量的方法（Glove、n-gram、word2vec、fastText、ELMo 对比分析）

自然语言处理的第一步就是获取词向量，获取词向量的方法总体可以分为两种两种，一个是基于统计方法的，一种是基于语言模型的。1Glove-基于统计方法Glove是一个典型的基于统计的获取词向量的方法，基本思想是：用一个词语周边其他词语出现的次数（或者说两个词共同出现的次数）来表示每一个词语，此时每个词向量的维度等于词库容量，每一维存储着词库对应序号的词语出现在当前词语周围的次数，所有这些词向量组成的矩阵

早起的小虫子·2021-11-29 17:00

使用R语言进行文本特征提取的四种方法(三) —— 基于word2vec的词嵌入

word2vec有两种模式，分别是CBOW和skip-gram。前者的全称是“ContinuousBag-Of-Words”，即连续词袋模型，它能够在一定长度的窗口中根据上下文的单词（不

快乐星黛露·2021-11-12 12:29

gensim.model.Word2Vec()的参数

2.sg：用于设置训练算法，默认为0，对应CBOW算法；sg=1则采用skip-gram算法。3.size：是指输出的词的向量维数，默认为100。

·2021-11-10 10:33

BERT概念+调用transformers库加载自己数据集做BERT预训练

（即便是skip-gram，学习到的只是多个场景的

RunningQzh·2021-10-26 20:43

用TFIDF词袋模型进行新闻分类

词袋不关注词的先后顺序---词袋模型(bow--一元模型)bagofwords二元模型n-gram#创建输出目录保存训练好的模型importos#对文件和目录进行操作output_dir=u'output'ifnotos.path.exists

赵有才er·2021-10-23 00:16

Python机器学习NLP自然语言处理基本操作词向量模型

目录概述词向量词向量维度Word2VecCBOW模型Skip-Gram模型负采样模型词向量的训练过程1.初始化词向量矩阵2.神经网络反向传播词向量模型实战训练模型使用模型概述从今天开始我们将开启一段自然语言处理

·2021-10-18 17:03

三、中文分类机器学习解决方案

1.1文本分类=文本表示+分类模型1.1.1文本表示：BOW、N-Gram、TF-IDF、word2vec、wordembeddingELMo分类模型：NB、LR、SVM、LSTM、CNN等1.1.2分类模型

许志辉Albert·2021-08-26 14:20

词法语法解析

语法分析词法语法分析的入口函数是raw_parser（parser.cpp），raw_parser调用base_yyparse进行词法语法分析->scan.l:词法文件，由flex编译生成scan.cpp->gram.y

消想·2021-07-22 14:45

TensorFlow2 实现神经风格迁移，DIY数字油画定制照片

TensorFlow2实现神经风格迁移，DIY数字油画定制照片前言神经风格迁移使用VGG提取特征图像加载VGG预处理重建内容用Gram矩阵重建风格实现神经风格转换效果展示系列链接前言神经风格迁移一经提出

盼小辉丶·2021-07-01 10:43

如何 Skip-gram 负采样 (SGNS) 改进 Skip-gram 模型

from=jianshu0325在word2vec教程的第2部分（此处是第1部分）中，我将介绍对基本Skip-gram模型的一些其他修改，这些修改对于实际使训练变得可行且非常重要。

AI研习社·2021-06-27 15:56

BLEU算法

原理根据N-gram，n机器翻译的长度，即[len(ref)/len(MT)]>1,1−[len(ref)/len(MT)]<0,则0<BP<1的一个数，来降低BLEU结果过高的问题

wangxcathy·2021-06-21 06:57

word2vec模型(2) - 基本模型

word2vec有两种结构：skip-gram和CBOW，本文将主要介绍skip-gram。

EternalX·2021-06-15 02:33

SRILM输出的语言模型文件的格式解析

\n-grams:后面，每个n-gram隔行来表示，第一列代表了取对数之后的概率，第二列代表了真实的n-gram，第三列则是回退系数，bac

Nise9s·2021-06-13 21:30

记一次在 Ubuntu 18.04 下安装 gitlab 和 gitlab-runner 并配置 vue 项目简单地自动打包

建议安装机器的硬件条件：4GRAM以上30GB磁盘容量以上1.安装gitlab1)Installandconfigurethenecessarydependencies在shell中执行如下命令sudoapt-getupdatesudoapt-getinstall-ycurlopenssh-serverca-certificatesNext

YeLqgd·2021-06-13 14:32

机器学习之-skip-gram的负采样

针对前文的skip-gram以及CBOW的算法训练，当面对百万级的文本，就算是隐藏层是检索功能，其计算量也是相当大，而且还会造成冗余计算，这时候对高频词抽样以及负采样就应运而生了。

文子轩·2021-06-12 04:32

[HFI] U4L2 Homework

Matchthewordstocompletethephrases.Online-Reading1:Choosethecorrectsynonymsforthehighlightedwords.Online-Gram

TimmySHENX·2021-06-11 14:37

word2vec原理介绍

其两种变体分别为：●连续词袋模型（CBOW）●Skip-Gram模型。

樱桃小丸子zz·2021-06-10 23:28

区块链入门—控制自己的贪婪

其实囤币是看币种的，就比如在ZB交易所上线的GRAM代币，上线1块，现在已经接近2分，这种币一囤就没了。想起股票交易中，很多被高点套牢的散户，总是自我安慰道：“总会涨上去的。”

子虚乌有先生·2021-06-09 19:04

Thinkpad T470p 重装Windows 7

最近新购入thinkpadT470p的低配版，I57300HQ+8Gram+1THDD。体验了几天非SSD的windows10系统，就一个字“卡”。不管如何调优，依然卡得飞起。

xcvbhjkl·2021-06-09 12:20

Telegram 空投GRAM 糖果

GRAM(电报）会下蛋的糖果，电报群糖果之母。出生之日的千倍币1真实落地项目。App丝滑体验2无缝链接1.8亿用户，一万个币圈的群。3telegram原班团队人马打造。

JaeGwen·2021-06-07 14:48

NLP-神经语言模型：文本生成

一、引言在NLP-统计语言模型中已经简要介绍过语言模型的相关知识，该文中已阐述语言模型的应用场景和一些传统的实现方式，本文接着演示n-gram的另一种实现方式-神经网络，那这样的实现方式就是神经语言模型吗

Huoyo·2021-06-07 07:57

n-gram语言模型LM

目录统计语言模型N-gram语言模型与评价方法平滑算法拉普拉斯平滑（LaplaceSmoothing/Add-oneSmoothing)古德图灵平滑(Good-turingSmoothing)插值平滑卡茨平滑

栋次大次·2021-06-05 20:55

2018-03-02

Telegram将要空投1,000,000个GRAM！GRAM是其区块链产品TON的象征。全球最大的空投平台Gift.One将举办此次活动。从GiftBox中获得的免费赠品将包含一定数量的GRAM。

jojo3369·2021-06-05 17:47

Teamviewer版山寨“云主机”

N手32位赛扬+2GRAM+XP系统笔记本一台，Ubuntu12（好像之后的版本取消了32位系统）镜像包，Deepin安装包自带的U盘安装制作软件，官网Teamviewer10Linux包（不确定是否支持

berryshell·2021-06-04 22:56

Embedding

embedding：以较少的维度表示每个类别，并且还可以一定的表现出不同类别变量之间的关系embedding的理解4.1word2vec:包括CBOW和skip-gram:word2vec中的数学原理详解

callme周小伦·2021-06-04 14:57

服务器配置|EXSI软件安装、虚拟机创建和显卡配置

服务器配置：32核CPU至强；256GRAM；6块Tesla4显卡；EXSI软件简介https://blog.csdn.net/huaidan1469/article/details/100032963ESXi

MarToony|名角·2021-05-28 18:41

欧式空间——标椎正交基

文章目录标准正交基Gram-Schmidt正交化方法正交矩阵欧氏空间上的同构参考标准正交基约定:V:V:V是欧氏空间α与β正交:(α,β)=0⇔αTβ=0\alpha\text{与}\beta\text

炫云云·2021-05-25 21:45

利用N-Gram模型概括数据（Python描述）

什么是N-Gram模型？在自然语言里有一个模型叫做n-gram，表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。

mrlevo520·2021-05-21 04:44

区块链学姐：11月14日机会来临之前先管住“躁动”的手

2.Telegram请求法院驳回SEC对加密货币Gram的诉讼。3.内蒙古自治区对虚拟货币“挖矿”企业清理整顿情况进行联合检查。

区块链学姐·2021-05-16 20:01

中文NLP笔记：9. 基于LSTM的文本分类

图片发自App序列模型语言模型N-gram前面的词袋模型（Bag-of-Words，BoW），没有考虑每个词的顺序有些句子即使把词的顺序打乱，还是可以看懂这句话在说什么，有时候词的顺序打乱，句子意思就变得面目全非

不会停的蜗牛·2021-05-15 20:10

摆正姿态，走得更远拿得久

我接触区块链的渠道主要是微信和telegram，加了很多很多的微信群和gram群，现在出现很多加密社交软件（比如telegram、mixin、beechat），除此之外，还有微博、twitter、github

翁翁yeah·2021-05-15 18:11

【MIT】17-标准正交基-正交矩阵-正交化

Gram-Schmidt正交化A--->Q:讲师将正交化怎么而来的讲得一清二楚，从投影而来，就很好理解如何推导正交化的公式。以前在

Jeremy_Anifacc·2021-05-14 19:47

word2vec实现与哈夫曼树

定义算法例子作用：用在word2vec的实现中，法一：是基于Huffman编码实现就是神经网络的第三层（CBOW、skip-gram模型），它把训练语料中的词当成叶子节点，词在语料中出现的次数当作权值

Babyzpj·2021-05-13 11:41

Day 7 以推特为语料库进行舆情分析[2]

训练分类器特征提取我们将N-Gram（该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。

KeenorHam·2021-05-06 04:15

word2vec与cw2vec的数学原理

在这里仅讨论n-gram语言模型和神经网络语言模型(NeuralNetworkLanguageModel,NNLM)。

jaylin008·2021-05-05 07:40

Word2Vec教程-Negative Sampling 负采样

这篇word2vec教程2中（教程1Word2Vec教程-Skip-Gram模型），作者主要讲述了skip-gram模型优化的策略-NegativeSampling，使得模型更加快速地训练。

致Great·2021-04-29 01:37

24.深度学习之自然语言处理-fastText & GloVe

24.1fasttextfasttext是一个用于高效学习单词表示和句子分类的库fasttext原理Fasttext的3个特点：神经网络模型架构，分层SoftMax和N-gram子词特征fastText

大勇若怯任卷舒·2021-04-21 10:30

n-gram模型创建与分析

n-gram模型：在自然语言里有一个模型叫做n-gram，表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。在进行自然语言分析时，使用n-gram或者寻找常用词组，可以很容易的把一句话分解成若干个文字片段。

羽恒·2021-04-20 23:24

语言模型 Language model

求条件概率时只考虑在i之前出现的n个单词然后利用贝叶斯公式求解每个条件概率但这样的问题在于训练预料中有些Ngram缺失导致连乘为0，所以要做smoothing操作NeuralLanguageModel考虑到N-gram

Bernard_Yang·2021-04-19 06:24

ElasticSearch 中文分词器

Ansj中文分词:基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的

__元昊__·2021-04-15 10:53

【机器学习的数学基础】（五）解析几何(Analytic Geometry)（下）

文章目录3解析几何(AnalyticGeometry)（下）3.8正交投影3.8.1一维子空间（线）上的投影3.8.2一般子空间上的投影3.8.3Gram-Schmidt正交化3.8.4仿射子空间上的投影

二进制人工智能·2021-03-30 12:30

【pytorch】双向LSTM实现文本情感分析

六)认识NLP，RNN实现文本情感分析(六)经典试题整合循环神经网络tokenization：分词token：具体的词常见工具jiebaTHULAC(不推荐)分词方法：句子转为词语句子转换为单个字N-gram

琴&·2021-03-29 08:46

无监督学习-词嵌入|深度学习（李宏毅）（七）

在WordEmbedding之前，常用的方法有one-hot、n-gram、co-occurrencematrix，但是他们都有各自的缺点。WordEmbedding是一种无监督的方法。

酷酷的群·2021-03-28 20:08

PyTorch 词向量模型简介

词向量模型简介概述词向量维度Word2VecCBOW模型Skip-Gram模型负采样模型词向量的训练过程1.初始化词向量矩阵2.神经网络反向传播概述我们先来说说词向量究竟是什么.当我们把文本交给算法来处理的时候

我是小白呀·2021-03-07 02:06

感知机学习算法的对偶形式——代码

统计学习方法》2.3importnumpyasnptrainingSet=np.mat([[1,1],[2,2],[1,3],[3,3],[5,3],[3,4]])y=[1,1,1,-1,-1,-1]#计算Gram

Adopper·2021-02-18 20:47

语言模型 Probability Based: Language Model

涉及数学知识点：条件概率、独立概率语句（string）模型的概率（0~1之间）就是每个词在后面词出现的条件下的条件概率的乘积1-gram就是后面的词（不是一个word，是一个词，一个或多个word）只统计一个的条件概率

桂花很香,旭很美·2021-02-16 15:35

7499 元起，LG Gram 2021 上架：纯白机身、四窄边框、仅重 999 克

作者2月10日消息感谢作者网友热心线索投递，LGGram2021现已正式开启预售，提供14/16/17英寸、i5/i7、8G/16GB内存、512GB/1TB固态硬盘、黑白两种配色多个版本可选，售价自7499元至10999元不等，14英寸款仅999克，均将于2月22日正式开售。下面以白色17英寸顶配款做介绍，该机拥有15.6英寸机身和17英寸屏幕，配备英特尔最新的11代酷睿处理器和锐炬X显卡，辅以

Hua·钟·2021-02-10 15:11

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