gram

unigrams,bigrams,trigrams

常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。参考自然语言处理中的N-Gram模型详解
小楼闻夜雨·2020-08-22 03:54

SPARK+ANSJ 中文分词基本操作

ANSJ5.0.2这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现.分词速度达到每秒钟大约200万字左右（macair下测试），准确率能达到96%以上目前实现了.中文分词.中文姓名识别.
jo_joo·2020-08-22 01:45

《Python自然语言处理》学习笔记-第五章

第五章：分类和标注词汇引入①本章将介绍NLP中的一些基本技术，包括序列标注，N-gram模型、回退和评估。②词性标注（简称标注）：是将词汇按照它们的词性进行分类和标注的过程。
huangjx36·2020-08-22 01:35

19.有哪些文本表示模型，他们各有什么优缺点

1.词袋模型/N-gram每篇文章表示成一个N维向量，每一维度表示一个单词，值为这个词对这篇文章的重要程度，计算公式为：TF-IDF(t,d)=TF(t,d)*IDF(t)其中，TF(t,d)为单词t在文档
haidixipan·2020-08-22 01:39

Python自然语言处理 5 分类和标注词汇

基本技术，包括序列标注，N-gram模型，回退和评估一使用词性标注器text=nltk.word_tokenize("andnowforsomethingcompletelydifferent")nltk.pos_tag
CopperDong·2020-08-22 00:10

2018-05-06-CS224学习笔记-Word2vec

Word2Vec算法主要包括两个子算法:CBOW(ContinuosBagOfWords)和Skip-Gram算法.Word2Vec算法具体过程如下: 首先,给定一个数据集(一组句子,也叫语料库),然后模型遍历每一个句子的每一个单词
王难难难·2020-08-22 00:37

C 语言微服务框架构建 Web 网站 / websocket 聊天室 /WIN10 桌面版 / 浏览器版

浏览器端效果图框架支持http1.1/websocket/tcp/udp/ssl/socket的复用支持kqueue/epoll/pool能解决C10K问题，具体可参考本人项目源码压测结果阿里云CPU2G1Core1GRAM
勺颠颠·2020-08-21 19:24

N-gram算法

其基本思想是，由于N-Gram比N+1-Gram出现的可能性大的多，所以使用N-Gram估计N+1-Gram的概率，例如trigram的计算公式如下：其中，参数l的确定：将训练数据分为两部分，一部分用于估计
小芸·2020-08-21 15:17

空头糖果

1、iVeryOne区块链，免费领取50个VRY币（查看文章，关注都可拿）https://beta.ivery.link/I/17081342、Telegram将要空投1,000,000个GRAM！
苹果bai·2020-08-21 09:11

STM32f7 DMA2D驱动（包含自己定义的GRAM相关操作）

DMA2D可以加快图像填充，并且支持像素格式转换。/**************************************************************************************************************文件名:dma2d.c*功能:STM32F7DMA2D驱动*作者:[email protected]*创建时间:2019-10-29*
cp1300·2020-08-21 08:14

在ubuntu上编译树莓派的kernel.img

真是服我的树莓派是树莓派Bubuntu是14.04x644GRAM8core1下载kernel源码gitclonehttps://github.com/raspberrypi/linux.git2下载交叉编译工具
groundhappy·2020-08-21 03:59

仿京东淘宝搜索框实战

搜索框功能主要有3部分组成：智能补全关联数量拼写纠错实现流程ES官方文档建议通过phraseSuggester实行搜索框的自动补全，但这种查询对中文支持不太友好，经常会不做提示；下面我们通过n-gram
易企秀工程师·2020-08-21 00:51

仿京东淘宝搜索框实战

搜索框功能主要有3部分组成：智能补全关联数量拼写纠错实现流程ES官方文档建议通过phraseSuggester实行搜索框的自动补全，但这种查询对中文支持不太友好，经常会不做提示；下面我们通过n-gram
易企秀工程师·2020-08-21 00:51

R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究

原文链接：[](https://www.cnblogs.com/tecda...http://tecdat.cn/?p=6864[](https://www.cnblogs.com/tecda...我们将对1993年发送到20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析。此数据集中的Usenet公告板包括新闻组用于政治，宗教，汽车，体育和密码学等主题。预处理我们首先阅读20news-bydat
LT_Ge·2020-08-21 00:49

R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究

原文链接：[](https://www.cnblogs.com/tecda...http://tecdat.cn/?p=6864[](https://www.cnblogs.com/tecda...我们将对1993年发送到20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析。此数据集中的Usenet公告板包括新闻组用于政治，宗教，汽车，体育和密码学等主题。预处理我们首先阅读20news-bydat
LT_Ge·2020-08-21 00:48

Ubuntu安装机器学习常用环境(N卡驱动+Cuda+Cudnn)

先说我电脑配置Ubuntu18.04、GTX10606G、16GRAM、i7-8750h。一.安装显卡驱动如果你知道你要跑的东西对于CUDA版本有要求，那么需要根据CUDA版本来选择显卡驱动版本。
康娜喵·2020-08-20 18:43

NLP入门（一）之N-gram语言模型。

文章来自公众号：【机器学习炼丹术】N-gram语言模型N-gram是一种语言模型（Languagemodel，这个后面讲），是一种概率模型。
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:03

NLP入门（一）之N-gram语言模型。

文章来自公众号：【机器学习炼丹术】N-gram语言模型N-gram是一种语言模型（Languagemodel，这个后面讲），是一种概率模型。
机器学习炼丹术·2020-08-20 17:02

【Graph Embedding】Node2Vec：一种有偏的随机游走

在这篇论文中作者提出了一个半监督学习算法——Node2Vec，采用了有偏的随机游走算法并结合Skip-gram算法学习NetworkEmbedding，Node2Vec可以通过参
阿泽的学习笔记·2020-08-20 13:14

由浅入深理解 RNN

传统的NLP使用N-gram模型来预测，前面N个词影响当前位置的预测结果（此案例中要向前包含到“我”
熊非子·2020-08-20 08:57

Word2vec原理详细解读

0.预备知识Softmax函数：哈夫曼树(HuffmanTree)1.Skip-gram图1.Skip-gram示意图从图1可以看出Skip-gram就是用当前中心词(banking)预测附近的词，图1
zuomeng844·2020-08-20 08:19

4矩阵的对角化

矩阵的对角化1.特征征值与特征向量1.1定义1.2矩阵的迹与行列式1.3两个定理2矩阵对角化的充要条件3内积空间3.1酉空间3.2正交性3.3Gram-Schmidt正交化手续根据前面的来看，一点点复述固然效果好
三省少年·2020-08-20 02:08

Gram 矩阵及其主要性质

文章目录Gram矩阵6大性质Gram矩阵假设AAA是一个m×nm\timesnm×n阶矩阵,列向量Gram矩阵AAA由列向量αi\mathbf{\alpha}_iαi表示,即A=[α1α2⋯αn]A=\
hust_matnoble·2020-08-20 01:37

nlp学习资料汇总

1.基础1.1一文看懂自然语言处理语言模型n-gramword-embeddingCBOWSkip-gram解读https://blog.csdn.net/qq_16949707/article/details
HxShine·2020-08-19 18:23

【Pattern学习】概述

它具有数据挖掘工具（谷歌，推特和维基百科API，Web爬虫，HTMLDOM解析器）、自然语言处理（词性标注、n-gram搜索，情感分析，WordNet），机器学习（向量空间模型，聚类，支持向量机）、网络分析和可视化
qq280929090·2020-08-19 18:43

语音识别/声纹识别的基础概念

N-gram模型：N-gram模型基于一个假设：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的概率的乘积。
wy_19940822·2020-08-19 04:52

自然语言处理(NLP)预备知识

#语言模型，Languagemodelhttp://www.statmt.org/book/slides/07-language-models.pdf#自然语言处理中N-Gram模型的Smoothing
zhangxiangchn·2020-08-18 23:36

word2vec的pytorch实现

文章目录词向量简介PTB数据集Skip-gram的pytorch实现词向量简介ont-hot向量表示单词简单，但是不能表现出词语词之间的相似度word2vec词嵌入可以解决上面的问题。
超级无敌吉士堡·2020-08-18 05:24

自然语言理论知识相关文章

不定期更新自己的学习：词向量（入门）：https://blog.csdn.net/mawenqi0729/article/details/80698350Word2Vec:skip-gram模型：https
Kalankalan·2020-08-18 03:58

MIT18.06 线性代数笔记 17 正交矩阵和Gram-Schmidt正交化

首先是正交向量组,正交向量组是一组向量，任取两个向量都正交.标准正交向量组则是一个正交向量组,不过所有向量都是单位向量,长度为111.设q1,q2,...,qnq_1,q_2,...,q_nq1,q2,...,qn两两正交,m∗nm*nm∗n维矩阵QQQ的各列分别是q1,q2,...,qnq_1,q_2,...,q_nq1,q2,...,qn.那么QTQQ^TQQTQ是对角矩阵,对角线上的元素分别
nnbs·2020-08-17 23:23

FastText模型：Enriching Word Vectors with Subword Information

参考链接论文链接：EnrichingWordVectorswithSubwordInformationFastText模型FastText模型是在skip-gram模型基础上提出来的，所有首需要回顾一下
菜小白—NLP·2020-08-17 19:08

NLP学习记录（三）语言模型

语言模型通俗的来说就是通过语料，计算某个句子出现的概率N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理
只想安静的一个人·2020-08-17 15:58

style transfer/domain adaption简介

domainadaption还是有很多相似之处的，本文挑选几篇文章进行简略介绍TextureSynthesisUsingConvolutionalNeuralNetworks从噪音开始合成纹理，用L2约束合成图与目标图的gram
爆米花好美啊·2020-08-17 09:34

Style Transfer 相关论文工作（近期阅读整理）

文章…ANeuralAlgorithmofArtisticStyle在本文之前，Gatys在TextureSynthesisUsingConvolutionalNeuralNetworks中提出了使用Gram
徐光磊·2020-08-17 08:17

Tensorflow的采样方法：candidate sampling

表示上下文，Ti表示目标类别(可能有多个).可以用word2vec中的negtivesampling方法来举例，使用cbow方法，也就是使用上下文xi来预测中心词(单个targetTi)，或者使用skip-gram
luchi007·2020-08-17 06:26

oxford-deepNLP_biji

WNeuralEmbeddingModels:CBowNeuralEmbeddingTask-basedEmbeddingLearningApplicationsL3LanguageModelingandRNNsICountbasedN-Gram
wang2008start·2020-08-17 03:45

DNN for 推荐_biji

DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations其实熟悉Skip-Gram方法的同学很容易看出来，2.1把推荐问题定义为“超大规模多分类”问题的数学公式和word2vec
wang2008start·2020-08-16 23:26

语言模型 python实现uni-gram和bi-gram 使用ppl困惑度对比模型效果 山东大学2019 NLP实验1

语言模型实验目的实验内容数据集Example:实验环境实验思路traintest代码实现一元语法traintest二元语法Traintest测试结果实验目的理解并实践语言模型实验内容用python编程实践语言模型(uni-gram
zmzhang2000·2020-08-16 20:16

word embedding之skip gram理解

所谓wordembedding我的理解就是把词通过上下文之间的联系转换成词向量skipgram是其中一种，是由中心词到周围词小周亲手画的上图中，首先输入中心词的onehot编码，与矩阵W1相乘，获取中心词的词向量；接着与矩阵W2相乘，相当于中心词的词向量与每一个其他词的词向量相乘，向量内积可以代表余弦相似性，然后输入softmax层，即输出词库里各个词汇的概率实现即把中心词的onehot编码当做输
fff2zrx·2020-08-16 14:22

DBI接口与DPI接口与DSI接口

MCU借口通过并行接口传输控制命令和数据，并通过往LCM模组自带的GRAM（graphicRAM）更新数据实现屏幕的刷新。
yanzheng1113·2020-08-16 10:44

广东IPTV 第三方APP应用安装（超简单）

注意APP不能安装太多，盒子内存空间一般不大,很容易爆满；本例实战，烽火HG680-J网络机顶盒，1GRAM8GROM，打开当贝市场，搜索达龙云电脑，安装并打开后，用USB无线鼠标操作，像普通电脑一样，
jacka654321·2020-08-16 06:09

【NLP】基于深度学习的文本分类应用

作者：罗美君，算法工程师，Datawhale优秀学习者在基于机器学习的文本分类中，我们介绍了几种常见的文本表示方法：One-hot、BagsofWords、N-gram、TF-IDF。
风度78·2020-08-16 06:27

Windows Server2012虚拟内存设置

前段时间阿里云搞活动，买了个1核1GRAM的Windows2012，今天准备装IIS的时候出现了“无法打开运行空间池，服务器管理器winrm插件可能已损坏或丢失”，“线程未启动”等问题，网上的说法是由于
autista·2020-08-16 05:05

numpy手写NLP模型（二）————Skip-gram

numpy手写NLP模型（二）————Skip-gram1.模型介绍2.模型2.1模型的前向传播2.2模型的反向传播3.模型的代码实现4.效果1.模型介绍关于Word2Vector的话就简单说一下（说不定哪天老年痴呆自己都不记得是啥了呢
Lorenly·2020-08-16 00:51

自然语言处理中的N-Gram模型详解

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低空飞行的·2020-08-15 23:20

[Elasticsearch] 向已存在的索引中加入自己定义filter/analyzer

在sense中进行更新时会抛出异常：PUT/symbol{"settings":{"analysis":{"filter":{"edgengram":{"type":"edgeNGram","min_gram
L-75·2020-08-15 23:20

从n-gram到Bert聊一聊词向量：神经概率语言模型

神经网络语言模型NNLM：论文：Bengio,Yoshua,etal."Aneuralprobabilisticlanguagemodel."http://jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf目标是学一个好的模型，分解函数为两个部分：一是V中任何元素i到实数向量的映射C，C表示与词汇表中的每个单词相关联的分布式特征向量。训练时，C由的矩阵表
姬香·2020-08-15 15:50

cs224u word2vec词向量模型

在这里，我们回顾一下skip-gram模型，这是由Mikolov等人提出的，论文链接为https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their
段智华·2020-08-15 13:18

显示屏ILI9325基本概念

（无DB0和DB9）RESX:硬复位TFTLCDD/CX:命令/数据标志（0:读写命令1:读写数据）对应STM32的引脚LCD复位:RESETDB[17:0]:各PB引脚LCD控制引脚:PC6-PC9GRAM
你爱吃大白菜·2020-08-15 10:24

自然语言处理——语言模型(二)

引言本文主要介绍N-Gram语言模型相关知识。N-Gram从上篇文章，我们知道。
愤怒的可乐·2020-08-15 09:22
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