gram

统计分词/无字典分词学习(2):n-gram词频统计

第一步肯定是找到所有可能是词的片段了，常用的方法就是n-gram切分了，如假设词的最大长度是3，则句子“abcd”的n-gram切分就是：1-gram切分：abcd2-gram切分：abbccd3-gram
wangliang_f·2020-08-08 23:05

分词学习(3)，基于ngram语言模型的n元分词

这样就可以使用2元模型，就是如一个分割形式"abcdef"的概率，如果按照1-gram计算：P(abcdef)=P(ab)*P(cde)*P(f)如果按照2-gram计算：P(abcdef)=P(ab|
wangliang_f·2020-08-08 23:05

doc2vec计算文档相似度

doc2vec是基于word2vec的，word2vec对于计算两个词语的相似度效率比较好，修改了word2vec中的cbow和skip-gram模型，paragraphvector直接得到doc向量。
母神·2020-08-08 22:25

零基础入门NLP- 新闻文本分类 TASK4基于深度学习的文本分类1

4.1.1学习目标1.学习FastText的使用和基础原理2.学会使用验证集进行调参4.1.2文本表示方法现有的文本表示方法的缺陷现有的文本表示方法包括：1.One-hot2.BagofWords3.N-gram4
代码拖拉鸡·2020-08-08 19:36

word2vec 原理（二）基于 Hierarchical Softmax 的模型

negativesamplingandhierarchicalsoftmax2.CBOWmodel2.1原理图2.2梯度计算2.2.1参数2.2.2举例说明2.2.3lossand梯度上升法2.2.4cbow参数更新伪代码3.skip-gram
AI-learner6868·2020-08-08 18:01

动手学深度学习Pytorch版本学习笔记整理链接

Task01线性回归模型，softmax分类模型，多层感知机笔记链接Task02文本预处理，传统的n-gram模型，循环神经网络基础笔记链接Task03过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶笔记链接
夜灬凄美·2020-08-08 16:51

linux入门——指令&线上求助

【gram】[dmtsai@study~]$command[-options]parameter1parameter2...指令选项参数（1）参数（2）ps:区分大小写【基础指令操作】显示日期与时间的指令
Ivy·lu·2020-08-08 10:12

深度学习之——word2vec

离散表示的代表就是词袋模型，one-hot（也叫独热编码）、TF-IDF、n-gram都可以看作是词袋模型。分布式表示也叫做词嵌入（wordembed
小鱼儿的博客·2020-08-08 02:32

零起步了解RK3288环境搭建以及版本编译

本地服务器编译8G足以，虚拟机则需要16Gram2.ubuntu版本尽量在12.04或者14.04，64bit为宜软件配置1.JDK：JDK5:froyo跟之前的版本；JDK6:gingerbread跟
手艺人王学明·2020-08-07 19:36

NLP 文本表示：从one-hot到word2vec

文本表示可分为离散表示（离散、高维、稀疏）：代表就是词袋模型，one-hot（也叫独热编码）、TF-IDF、n-gram都可以看作是词袋模型。
533_·2020-08-07 16:09

MTK lcm调试总结及解决思路

接口类型：1.并行接口：MCU接口，LCD模组须有自己的GRAM。RGB接口，通过时钟同步来实现同步传
Fireworks_light·2020-08-07 15:26

文本表示：从one-hot到word2vec

文章目录从one-hot到word2vecone-hot向量word2vecCBOW模型Skip-gram模型使用gensim库中的Word2Vec参考资料从one-hot到word2vecone-hot
张酒肉·2020-08-07 11:09

DPCNN做文本分类《Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization》

模型本文提出的模型为Word-leveldeeppyramidCNN(DPCNN)，其结构如下图所示：1.Regionembedding这个步骤可以理解为，将onehotlookup(或n-gram，bow
ttv56·2020-08-06 13:09

Word2Vec

Word2Vec背景知识语言模型词表示对比模型NNLMRNNLM模型结构skip-gram模型CBOW模型关键技术HierarchicalSoftmax(层次Softmax)负采样（NegativeSampling
一只NLP的萌新er·2020-08-06 13:25

RGB屏驱动流程

MCU接口驱动IC中会带有一个数据存储空间，称为GRAM用于接收屏幕数据，再由驱动模块将GRA
cau_par·2020-08-06 10:00

RGB屏驱动流程

MCU接口驱动IC中会带有一个数据存储空间，称为GRAM用于接收屏幕数据，再由驱动模块将GRA
cau_par·2020-08-06 10:00

基于jieba中文分词进行N-Gram

jieba提供很好的中文分词，但是并没有提供N-Gram；sklearn的CountVectorizer能提供很好的N-Gram分词，但却没有jieba那么对切词灵活，下面就介绍基于jieba分词进行N-Gram
姚贤贤·2020-08-06 10:42

第3章 词性标注（pos、N-gram、NER等标注器）

第3章词性标注1.什么是词性标注？词性（POS）主要指比如名词，形容词，动词等等。虽然目前最先进的词性标注算法在预测给定单词的词性上已经有了较高的精确度（约97％）。首先，我们需要学习一些现成的POS标注器。主要的词性有哪些呢？标签相关说明NNP专用名词的单数形式NNPS专用名词的复数形式PDT前置限定词POS所有格结束符PRP人称代词PRP$所有格代词RB副词RBR相对副词RBS最高级副词RP小
LYsdu·2020-08-06 10:19

关于C++ string类的写时复制

const_cast(strGrammar.c_str());//正确的写法：stringgrammar=(char*)(strGrammar.c_str());chartemp=grammar[pos];gram
moran0922·2020-08-05 13:29

小议负采样（Negative sampling）

所以，词典的大小决定了我们的Skip-Gram神经网络将会拥有大规模的权重矩阵，所有的这些权重需要通过数以亿计的训练样本来进行调整，这是非常消耗计算资源的，并且实际中训练起来会非常慢。
越来越胖的GuanRunwei·2020-08-05 01:14

linux/win 双系统环境下为linux扩容

基本情况如下：1TB硬盘/8GRAM/win10&ubuntu16.04主要参考了这篇博客：双系统Ubuntu分区扩容过程记录（https://blog.csdn.net/yuqiang199166/ar
铁卫戈丁·2020-08-05 01:24

N-Gram

courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=shareN-Gram是大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型
weixin_34038652·2020-08-04 20:18

阿里云CentOS7安装Oracle11GR2

51622309Title:阿里云CentOS7SilentMode安装Oracle11GR2Date:2016-6-9Author:kagulaEnvironment:[1]阿里云CentOS7-64bits1GRAM20GStorage
weixin_33757609·2020-08-04 20:24

2013年哈工大软件学院 算法设计与分析 期末考试

+n，求时间复杂度2.图的最大匹配的定义3.时间复杂度的定义4.证明或者否证：O((x+y)^2)=O(x^2)+O(x*y)大题：1.字符串集合{this,that,there,their}利用2-gram
weixin_30408675·2020-08-04 19:30

基于机器学习的文本分类NLP基本介绍

一、学习目的：1学会TF-IDF的原理和使用2使用sklearn的机器学习模型完成文本分类二、处理文本方法：1One-hot（独热编码）2BagofWords（词袋）3N-gram4TF-IDF分数下面具体介绍每种方法
小小喽啰·2020-08-04 18:00

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

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）和Skip-gram
luqian1996·2020-08-04 09:16

利用QR算法求解矩阵的特征值和特征向量

2x2矩阵)的特征值．根据定义的话，很可能需要求解高阶方程．．．这明显是个坑．．．高阶方程你肿么破．．．折腾了好久1.我要求特征值和特征向量．2.找到一种算法QR分解矩阵求解特征值3.QR矩阵分解需要Gram-schimidt
JasonLeaster·2020-08-04 02:15

STM32F103C8T6驱动6线OLED（SPI通讯）

附带库函数详解【点击进入】一、0.96寸SSD1306原理图(默认为SPI)二、OLED硬件介绍及控制方式建议直接观看【正点原子】推出的视频讲解：【点击进入】三、程序控制OLED更新缓存，显示内容u8OLED_GRAM
Ehang创客·2020-08-03 23:52

Skip-Thought Vector —— 跳跃思维句表示

1.1基于词袋模型的句表示1.1.1词袋模型1.1.2词表示加权->句表示1.2基于神经网络的句表示1.2.1语言模型1.2.2doc2vec1.2.3基于复述句匹配的句表示2、论文动机2.1Skip-gram
努力努力努力努力·2020-08-03 22:26

CS224N（Natural Language Processing with Deep Learning）总结：模型、任务、作业、作业中涉及到的特殊代码

模型：word2vec（skip-gram、CBOW）、GloVe、DNN/BP/Tipsfortraining、RNN/GRU/LSTM、Attention、CNN、TreeRNN应用：NeuralMachineTranslation
mmc2015·2020-08-03 20:52

Alink漫谈(十六) ：Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树

Word2Vec源码分析之建立霍夫曼树目录Alink漫谈(十六)：Word2Vec源码分析之建立霍夫曼树0x00摘要0x01背景概念1.1词向量基础1.1.1独热编码1.1.2分布式表示1.2CBOW&Skip-Gram1.2.1CBOW1.2.2Skip-gram1.3Word2vec1.3.1Word2vec
罗西的思考·2020-08-03 18:00

Kenlm的使用

安装N-gram语言模型打分，我使用的是kenlm，kenlm是基于cmake编译的C++程序，非root权限下需要指定几个参数，还有一些依赖包需要手动装。
摸鱼的辉辉酱·2020-08-03 16:55

矩阵分析之QR分解

矩阵分析之QR分解1.定义QR分解法是目前求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法，一般矩阵先经过正交相似变化成为Hessenberg矩阵，然后再应用QR方法求特征值和特征向量，在分解过程中利用Gram
Rosun_·2020-08-03 13:13

核方法概述----正定核以及核技巧（Gram矩阵推导正定核）

  在再谈SVM（hard-margin和soft-margin详细推导、KKT条件、核技巧）中我们大致谈到了核函数以及为什么要用核函数，今天在这里更加详细的介绍一下。核方法1.核函数概述2.正定核2.1定义2.2证明3.核技巧4.常见的核函数1.核函数概述  从前面的学习中我们可以看出来，无论是HardmarginSVM还是SoftmarginSVM构建的都是一个线性的决策边界，从而把数据集分到
Cyril_KI·2020-08-03 10:18

word2vec中的subsampling和negative sampling

实现word2vec的skip-gram神经网络训练模型中，通过一个矩阵将输入的n维向量转化为m维向量，考虑到模型输入层和输出层的权重，会产生m*n*2个权重，一般词汇表长度n很大，name调整修正这么多权重使训练速度降低
杨晓茹·2020-08-03 07:31

Word2vec 入门（skip-gram部分)

Skip-gram给定句子中一个特定的词（inputword），随机选它附近的一个词。网络的目标是预测我们选到这个附近词的概率。
Preke·2020-08-03 05:32

三星i9305水货手机鉴别方法

三星i9305支持国外4G网络，2GRAM后盖有LTE的4g网络标识，韩版的i9300多一个天线后盖有韩国运营商的标识和LTE标识，韩国底包有韩文的输入法。
shoujic123·2020-08-03 04:34

把文字转化问词向量

离散表示即无法衡量词与词之间的关系，即在编码过程中并不考虑词的顺序，以此为代表的编码方式包括：one-hotbagofwordsTF-IDFN-gram分布式表示即用一个词附近的其他词来表示这个词。
shenzhiping12·2020-08-03 04:27

Gram矩阵和核函数

Gram矩阵定义内积空间中的一组向量v1,v2,⋯ ,vn\bmv_1,\bmv_2,\cdots,\bmv_nv1,v2,⋯,vn的Gram矩阵是内积的Hermitian矩阵（复共轭对称矩阵
Sunny_Jie·2020-08-03 03:21

GAN系列：论文阅读——StyleGAN(A Style-based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks)

StyleGAN中的style借用自图像风格迁移，之前也看过风格迁移的论文，图像的Gram矩阵一般可以表示它的风格也就是style。
lyn_beginning·2020-08-03 01:40

Android 性能优化—开机动画优化

Android手机的分辨率越来越大,从矮穷锉到百富美都是如此.现在矮穷锉也是HD的屏,而百富美一般是2K屏,8核CPU,3GRAM.然并卵,我们依然会发现大多数的开机动画并不是很流畅,而比较流畅的,大都要么画面简单有的只是
简单并快乐着·2020-08-03 01:33

Word2Vec Tutorial（2）- Negative Sampling 负采样（Stanford cs224n 词向量学习之拓展阅读2）

详情可以看如下原文：http://mccormickml.com/2017/01/11/word2vec-tutorial-part-2-negative-sampling/本部分涉及对skip-gram
auto59·2020-08-02 22:20

安装Ubuntu 14.04系统&Linux微信开发工具的笔记

安装Ubuntu14.04系统&微信开发工具的笔记Ubuntu14.04系统所需硬件配置低，我所使用的1.9GRAM笔电上正是安装的此系统。
Cyber_Xd·2020-08-02 21:51

word2vec中的Negative sampling 和 Subsampling

因为这个可以作为隐藏层的look-upvector(这个解释可以用在skip-gram,但是不适合C
Preke·2020-08-02 21:14

显著目标检测论文(三)——Minimum Barrier Salient Object Detection at 80 FPS (2015)

这篇文章最大的亮点就是其实时性,80fps.个人感觉论文的效果还是很惊艳的.可以先看看论文的效果.如Figure1所示.作者使用的机器配置如下:3.2GHzx2CPU12GRAM论文中提出了MB方法和MB
magic428·2020-08-02 13:31

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·2020-08-01 11:55

零基础入门NLP - 基于深度学习的文本分类2

介绍在上一节中,介绍了FastText中的两种词向量方法,CBoW和Skip-gram.这里我们介绍一种类似的方法word2vec,并使用Gensim来训练我们的word2vec.word2vec来自Google
mhxin·2020-08-01 07:30

Visual Studio 2019 编译Firefox 68.0.1

链接:https://pan.baidu.com/s/14XqI6G01KogPIcumCfavMA提取码:bzgb1、平台Win1064bitVisualstudio201916.2.0至少4GRAM
waji2000·2020-08-01 02:28

文本表示（三）CBOW模型和Skip-gram模型

CBOW模型和Skip-gram模型在前面提到的神经网络语言模型、c&W模型，都没有缺少隐藏层，而模型运算的高消耗都在输入层到隐藏层的矩阵运算中，如果能减少这部分开销，那么模型会更加高效。
JustMo_·2020-08-01 00:03

保存数据到android的rom空间

android存储空间介绍：Rom:相当于一块硬盘(微硬盘）能持久的储存一些数据，如手机掉电，之前的用户数据依然会被保存,，一般空间为1G~32GRam:相当于电脑里面的内存条，掉电不能保存用户数据，运行速度比较快
kelingbest·2020-07-31 19:56
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