gram 第25页

CBOW 和 Skip-Gram

CBOW和Skip-Gram本文地址：blog.lucien.ink/archives/501参考文章：（二）通俗易懂理解——Skip-gram和CBOW算法原理Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型

LucienShui·2020-07-06 09:30

朱晨光-机器阅读理解：算法与实践读书笔记《第2章自然语言处理基础》

-机器阅读理解：算法与实践读书笔记《第2章自然语言处理基础》文本分词文本分词基本概要分词方法字节对编码BPEBPE的基本原理BPE的优缺点BPE的应用词向量独热编码分布式编码word2vecskip-gram

禅心001·2020-07-06 07:20

CBOW 与 skip-gram

skip-gram结构是利用中间词预测邻近词cbow模型是利用上下文词预测中间词一、CBOW1、CBOW之所以叫连续词袋模型，是因为在每个窗口内它也不考虑词序信息，因为它是直接把上下文的词向量相加了，自然就损失了词序信息

"灼灼其华"·2020-07-06 05:11

【NLP】中文纠错代码解析（pycorrector）

文章目录1.win10上安装pycorrector2.unbuntu上训练语言模型：3.usekenlm3.1kenlm打分3.2分词3.3（2或3_gram）打分3.4numpy矩阵处理4.编辑距离5

linux-coder·2020-07-06 04:28

树莓派4B安装ubuntu20操作系统以及网络问题

前言最近买了个树莓派4b，4GRAM的，要装个ubuntu跑个ROS，捣鼓了一晚上+一早上，终于装上了，在此分享一下，和大家互相学习，有不对的地方希望各位多多指教[抱拳]。

wang xm·2020-07-06 04:09

Raspberry Pi 4 Install K3S

RaspberryPi4InstallK3S##RaspberryPi4(4GRAM)InstallK3S(https://k3s.io)##OS:RaspbianBusterLite2019-09-26

weixin_38740783·2020-07-06 02:29

如何用TensorFlow训练词向量

前言前面在《谈谈谷歌word2vec的原理》文章中已经把word2vec的来龙去脉说得很清楚了，接下去这篇文章将尝试根据word2vec的原理并使用TensorFlow来训练词向量，这里选择使用skip-gram

weixin_34010949·2020-07-05 23:48

语言模型（N-Gram）

问题描述：由于公司业务产品中，需要用户自己填写公司名称，而这个公司名称存在大量的乱填现象，因此需要对其做一些归一化的问题。在这基础上，能延伸出一个预测用户填写的公司名是否有效的模型出来。目标：问题提出来了，就是想找到一种办法来预测用户填写的公司名是否有效？问题分析：要想预测用户填写的公司名称是否有效，需要用到NLP的知识内容，我们首先能够想到的是利用NLP中的语言模型，来对公司名称进行训练建模，并

weixin_30563319·2020-07-05 21:17

IOTQQ—QQ机器人、部署在linux上（一步步实

二、了解IOTQQ我们先了解一下IOTQQ可运行的平台：Mac平台、树莓派3B+1GRAM、电视盒子N1、路由器HIWI-FI、服务器。是一款跨平台的项目，家里吃灰的树莓派是不是

云觞_YunShang·2020-07-05 18:00

N-gram算法

n-gram模型是一种统计语言模型。在语音识别中，一个声学信号对应于一个语句，语音识别器需要找到其对应的可能性最大的语言文本。

枫叶dandan·2020-07-05 17:23

中文信息处理 N-gram模型

一.什么是建模？模型又是什么？建模，是人们为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事务进行书面无歧义的描述。模型就是对实际问题或者是客观规律进行的形式化的表达。二.关于语言模型长久以来，人们一直希望计算机可以理解我们人类的语言，从而进行一系列其他的应用，比如机器翻译，语音识别，分词，输入法，搜索引擎的自动补全等。以前人们是进行基于规则的语言模型的研究方向，遇到了很大的问题，后来便出现了基于统计的语

SummmerSnow·2020-07-05 16:28

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

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