gram 第25页

自然语言处理中n-gram模型学习笔记

语言模型对于很多自然语言处理领域的问题，比如机器翻译，处理要确定预测结果中的字词集合以外，还有一个非常重要的方面就是要评估文本序列是否符合人类使用的习惯。也就是要判断文本是否通顺、自然、甚至在翻译问题上，“信”、“达”、“雅”是一种高级的要求。语言模型就是用于评估文本符合语言使用习惯程度的模型。要让机器来评估文本是否符合人类的使用习惯，一种方式是通过语言学方面的研究，制定出人类语言的范式，比如：陈

Charles_yy·2020-07-05 15:48

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

tensorflow 训练词向量的官方教程

www.jianshu.com/p/5f29541c2295参考：https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec官网的这个教程主要讲word2vec的skip-gram

沃特么.拆基.达柴机·2020-07-05 11:57

n-gram语言模型

一、StatisticalLanguageModel在自然语言处理中的一个基本问题：如何计算一段文本序列在某种语言下出现的概率？之所为称其为一个基本问题，是因为它在很多NLP任务中都扮演着重要的角色。例如，"我经常会去图书馆____"，预测该句后面的词。我们会通过已有的语料或上下文，来统计预测这句话可以填某个词的概率。将概率最大的作为预测结果返回。再比如机器翻译中，‘IlikeTomsomuch.

来路与归途·2020-07-05 09:21

自然语言处理：CBOW（哈夫曼树）与Skip-Gram模型

gensim库中的word2vev中模型主要使用了CBOW（哈夫曼树）与Skip-Gram模型。

qq_41627642·2020-07-05 08:30

机器学习项目（二）人工智能辅助信息抽取（七）

nlp任务特征：1.序列输入，前后依赖2.输入不定长3.位置敏感卷积神经网络卷积->池化->全连接局部感知，参数共享，并行化，速度快卷积神经网络在图像中应用局部特征：N-Gram无法捕捉长距离特征卷积神经网络在文本中应用膨胀

TongYixuan_LUT·2020-07-05 04:58

N-gram 特征提取

N-gram是一种基于统计语言模型的算法，又被称为一阶马尔科夫链。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列。

ouprince·2020-07-05 04:51

数据挖掘--模型选择

名称假设/关键优缺点模型策略算法感知机拉格朗日对偶1.初值不同结果不同2.无法处理非线性3.对偶形式将内积存储（Gram矩阵），加速计算误分类点总数最小梯度下降KNN1.k值选择（交叉验证法）2.距离度量

玲珑邪僧·2020-07-05 03:43

NLP系列(5)_从朴素贝叶斯到N-gram语言模型

龙心尘·2020-07-04 22:24

关于word2vec的一些相关问题整理 & 思考

1.简述word2vec基本思想，并简要描述CBOW和Skip-gram模型word2vec的基本思想是一个词的意思，可以由这个词的上下文来表示。

Adherer·2020-07-04 22:42

N-gram语言模型 & Perplexity & 平滑

kingzone_2008·2020-07-04 20:26

GloVe推导

对比之前的方法求词向量的两类主要方法：基于计数性的：共现矩阵方法：基于SVD矩阵分解（LSA，HAL）优点：有效利用全局统计信息缺点：主要用来刻画词的相似度，在涉及到上下文的词类比任务上表现欠佳基于小窗口的：skip-gram

John4July·2020-07-04 16:36

Telegram的加密货币如何成为下一个瑞波币或以太币

新的代币计划使用Gram这个名称，它将和加密通讯应用集成，为资金的流通提供一种隐蔽性的、国际化的便携通道。

白皂红青·2020-07-04 14:47

hello的一生

1.2环境与工具硬件环境：IntelI56300Ux64CPU，8GRAM，256GSSD软件环境：Windows1064位，Vmwarewor

callumy·2020-07-04 12:50

图解N-gram语言模型的原理--以kenlm为例

常用的N-gram训练工具有SRILM、IRSTLM、BerkeleyLM和KenLM等。这几种工具所用的算法思想基本一致，只是在实现细节上有所不同，所以我们只需理解其中一个训练工具即可。

nlpgeek·2020-07-04 11:15

【树莓派4B学习】一、环境搭建、开机及登录树莓派4B

本人使用硬件为：Raspberrypi4B1GRAM以下用到的软件，可从这里获取提取码：xqov一、格式化SD卡1、安装SDFormatter双击安装包，一路next即可安装成功。

ReCclay·2020-07-04 07:31

文本相似度度量

1.1文本切分粒度可以按照字，词，n-gram对文本进行切分；当文本是长文本时，也可以利用主题模型提取关键词，来减少词的维度。1.2文本特征构建特征构

Fron Suk·2020-07-04 07:14

GitLab 私服搭建

一直在用github，之前也用了很长一段时间gitlab；最近自己捣鼓一下GitLab私服搭建，推荐至少4GRAM。

JerryZhang__·2020-07-04 06:27

如何通关自然语言处理面试？

Word2vec，CBOW和Skip-gram的区别是什么？什么是seq2seq模型？有哪些优点？什么是注意力机制？为什么要使用注意力机制，有什么优点？CNN的原理是什么？有哪些优缺点？BER

技术杂谈哈哈哈·2020-07-04 05:34

[NLP]n-gram-Bleu理解学习

[NLP]N-gram-Bleu机器翻译中常用的自动评价指标是BLEU算法，除了在机器翻译中的应用，在其他的seq2seq任务中也会使用，例如对话系统。

哞哞哞是Echo·2020-07-04 05:49

依存树

来历a.简单的短语分词（正向逆向最大匹配，n-gram，机器学习...）(以单个词为重点)比如:猴子喜欢吃香蕉。->猴子喜欢吃香蕉。b.由分词转向词性标注猴子/NN喜欢/VV吃/VV香蕉/NN。

zenRRan·2020-07-04 03:29

LCD连接方式

缺点是：要耗费GRAM，所以难以做到大屏（QVGA以上）.RGB模式：大屏采用较多的模

tpstech·2020-07-04 02:01

自然语言处理中的N-Gram模型详解

N-Gram（有时也称为N元模子）是天然说话处置惩罚中一个很是主要的观点，平日在NLP中，人们基于必定的语料库，可以使用N-Gram来估计或者评估一个句子是否合理。

taoqick·2020-07-04 02:16

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

NLP系列——word2vec原理

前言1.1词向量的意义1.2语言模型 1.2.1CBOW 1.2.2skip-gram1.3词向量模型 1.3.1HierarchicalSoftmax 1.3.2NegativeSample1.4

qq_27668313·2020-07-02 17:42

自然语言处理学习（三）百度飞桨直播2：词向量（word2vec）

文章目录词向量（word2vec）一、词向量动机和基本概念1、什么是词向量2、实现词向量的两大挑战3、解决方法4、词向量的两种算法：CBOW和SKIP-GRAM（1）比较（2）用神经网络实现CBOW（3

adureychloe·2020-07-02 16:10

python/sympy计算施密特正交化向量

施密特正交化，也称Gram-Schmidt正交化过程(Gram–SchmidtOrthogonalizationProcedure).该⽅法以JørgenP.Gram和ErhardSchmidt命名,它更早出现在拉普拉斯和柯西的

落叶_小唱·2020-07-02 14:43

node2vec: Scalable Feature Learning for Networks

我们将skip-gram架构扩展到图，尝试去优化以下目标函数：m

我爱写报告·2020-07-02 11:45

对学习/理解 Word2Vec 有帮助的材料

fastText原理及实践https://mp.weixin.qq.com/s/EM1d9Jn4RcghSZe-qptdqA涉及了word2vec技术干货|漫谈Word2vec之skip-gram模型https

asher_lithium·2020-07-02 07:51

Netty websocket server压力测试

Pc配置：AMDA10-5800KAPUwithRadeon(tm)HDGraphics3.80Ghz四核4GRAM西数WDCWD10EZEX-60ZF5A0(1TB/7200转/分)这个可以不写的主要的测试目标分为

追寻北极·2020-07-02 06:14

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

A Neural Probabilistic Language Model阅读笔记

Bengio用了一个三层的神经网络来构建语言模型，同样也是n-gram模型。

herosunly·2020-07-02 02:51

CS224N_lecture02 Glove

Countbasedvsdirectprediction基于计数方法可以有效利用统计信息，并且捕获单词间的相似度，但是在单词的分析方面表现欠佳.基于上下文窗口预测的方法如Skip-gram、CBOW等可以学习到单词相似度之外的复杂语义模式

繁华里流浪·2020-07-01 22:21

【笔记3-2】CS224N课程笔记+作业参考代码 - 词向量表示 word2vec

CS224N（二）WordVectors如何表示字的含义基于SVD的方法基于迭代的方法-Word2vecCBOW(continuousbagofwords)skip-gram梯度的推导过程skip-gram

jessie_weiqing·2020-07-01 20:59

Language Model 论文阅读笔记

首先解释一下什么叫作语言模型，简单地讲就是计算文字序列的联合概率，即如这个公式进行表示：先验分布好进行计算，按照n-gram的算法难以有效地表示语言模型，因为没有generality，忽视了语言语义的相似度

Hackerzer·2020-07-01 20:53

CS224n笔记——Introduction and Word Vectors（一）

Humanlanguageandwordmeaning3.Word2vecintroduction4.Word2vecobjectivefunctiongradients5.Optimizationbasics6.Skip-gram

清崎教练·2020-07-01 18:51

NLP-introduction and word vectors

IntroductionTraditionalNLPWord2vecintroductionWordvectorsWord2vec：Overview两种经典算法：CBOW(continuousbagofwords)skip-gramskip-gram

学机器学习的机械工程师·2020-07-01 16:49

论文学习《A Neural Probabilistic Language Model》

作者基于n-gram模型，通过使用语料对神经网络进行训练，最大化上文的n个词语对当前词语的预测。该模型同时学到了（1）每个单词的分布式表示和（2）单词序列的概率分布函数。该模型学

XB_please·2020-07-01 14:00

NLP论文研读之路：A Neural Probabilistic Language Model

传统的N-gram模型在语言模型中取得了一定的成功，但也无法避免稀疏性的问题。本文旨在提出一种稠密低维度的词的表达方式，使得输入每一个测试的

AlbertSjtu·2020-07-01 13:42

python自然语言处理之分类和标注词性5.1-5.3

介绍下NLP的基本技术：包括序列标注、N-gram模型、回退和评估。

LawenceRay·2020-07-01 11:23

图像风格迁移（Pytorch）

利用\(Gram\)\(Matrix\)（格拉姆矩阵）可以衡量风格的相关性，对于一个实矩阵\(X\)，矩阵\(XX

csdn2082·2020-07-01 08:12

NLTK学习笔记(五):分类和标注词汇

词性标注器标注语料库表示已经标注的标识符nltktagstr2tupleword类型读取已经标注的语料库名词动词形容词等尝试找出每个名词类型中最频繁的名词探索已经标注的语料库自动标注默认标注器正则表达式标注器查询标注器N-gram

心谭·2020-07-01 07:46

一分钟了解阿里云产品：性能测试通过SLB保持百万级TCP连接C1M

3个后端serverECS，配置4核4Gram。17个clientECS，配置1核2Gram。server是一个简单的echoservice,client每秒向SLB

weixin_33894992·2020-07-01 05:43

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

在这之前的统计语言模型，比如n-gram，它们的缺陷在于：缺乏长期依赖，只考虑了前n-1个词；随着n的增大，参数空间呈指数增

Alexzhuan·2020-07-01 04:40

node2vec整理

主要思想将skip-gram模型扩展到图上。

zsycode·2020-06-30 19:14

Gram矩阵简单解释

转载自博客：https://blog.csdn.net/wangyang20170901/article/details/790378671、Gram矩阵的定义2、意义格拉姆矩阵可以看做feature之间的偏心协方差矩阵

zl3090·2020-06-30 18:51

word2vec 学习笔记

2、架构CBOW架构，以该词的上下文预测该词；Skip-Gram架构，以该词预测该词的上下文。其中CBOW计算量相对于Skip-Gram较低一些，具体可见下文两种方式的目标函数。

ziyue246·2020-06-30 18:45

【机器学习】word2vec（基于负采样的skip-Gram模型）—— python3 实现方案

importnumpyasnpfromcollectionsimportCounterclassWord2vec:def__init__(self,dim=100,learning_rata=0.01,window_size=5,neg=10):self.dim=dim#词向量维度self.learning_rate=learning_rata#学习率self.window_size=window

zhenghaitian·2020-06-30 15:43

个人总结：自然语言处理 word2vec(skip-gram/CBOW以及优化算法Hierarchical Softmax和Negative Sampling)

前言word2vec，顾名思义，将一个词转化为向量，也经常会看到一个非常相关的词“词嵌入”，也就是wordembedding。词嵌入是一类将词从高维空间映射到低维空间的过程的统称，核心思想是将每个词都映射为低维空间(通常K=50-300维)上的一个稠密向量。K维空间的每一维可以看做一个隐含的主题，只不过不像主题模型中的主题那么直观。假设每篇文章有N个词，每个词映射为K维的向量，那就可以用一个NxK

yyhhlancelot·2020-06-30 11:10

2、node.js在ARM Linux的安装过程的回忆

一个配置还算不错的卡片机，主频最高1.4G，1GRAM。折腾了一下，成功的在上面跑起node.js来。现在网上能找到的关于在ARM上面跑node.js的文章已经是比较老了。

谢mingmin·2020-06-30 10:50

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