gram 第26页

Python大数据处理代码性能优化

用joblib将numpy格式存储矩阵为’.jl’格式，读入asmopcode1,2,3,4-gram（8G）数据（格式化为矩阵），只需要20s。改进

ybdesire·2020-06-30 06:24

N-gram 新词发现总结

jieba与N-gram结合进行新词发现使用jieba作为基础分词组件针对新的文本，利用信息熵进行新词发现使用字典树存储单词和统计词频取TopN作为新词此方法主要依托互信息和左右信息熵互信息表示的是两个词的凝聚力

向阳争渡·2020-06-30 06:41

word2vec skip-gram

翻译了http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/这个链接下介绍skip-gram的word2vec。

xxzhix·2020-06-30 04:44

以kenlm为例，详细介绍N-gram语言模型

本文以KenlM介绍常用的N-gram语言模型原理。

笨笨猪的学习之路·2020-06-30 03:04

Gram 矩阵与神经网络风格迁移

文章目录作用Gram矩阵Gram矩阵计算Gram矩阵定义协方差矩阵Gram矩阵和协方差矩阵Gram矩阵意义计算实例作用gram矩阵是计算每个通道I的featuremap与每个通道J的featuremap

JY丫丫·2020-06-30 03:27

word2vec原理

当我们在说word2vec算法或模型的时候，其实指的是其背后用于计算wordvector的CBoW模型和Skip-gram模型。2013年，Google团队发表了word2vec工具。

Xtyscut·2020-06-30 03:15

序列预测问题，CNN、RNN各有什么优势？

RNN的序列和CNN的空间，是有区分的序列问题，强调的是先后顺序，这也引申出上下文的概念，一个翻译问题，这个词的含义可能和前后的单词形成的这个组合有联系（Skip-gram）,也可能是它之前的所有单词都有联系

xiaocong1990·2020-06-30 00:36

跨语言词向量笔记4. 句级别对齐方法

跨语言词向量笔记4.句级别对齐方法使用平行语料的句子级别方法组成法双语自编码器双语skip-gram其它方法使用可比较数据的句级别对齐方法参考文献本文完全来自于AndersSøgaard等人的著作[Søgaard2019

TimsonShi·2020-06-29 23:16

Sentence Embedding

需先深入了解word2vec的原理，语言结构：skip-gram,CBOW；优化方法：加速softmax(negativesampling和hierarchicalsoftmax)paper:DistributedRepresentationsofSentencesandDocum

sylvainwang·2020-06-29 22:51

word2vec(嵌入空间)

1word2vec本文会通过图书馆图书排布的例子引入词的表征，继而通过最小化借书成本过渡到skip-gram的模型，阐述word2vec训练和最小化信息熵的关联词表征？词嵌入？词向量？

wuyijian_ml·2020-06-29 22:54

Python与自然语言处理——文本向量化（一）

Python与自然语言处理——文本向量化文本向量化（一）文本向量化概述向量化算法word2vec词袋模型神经网络语言模型（NNLM）C&W模型CBOW模型和Skip-gram模型CBOW模型Skip-gram

你的名字5686·2020-06-29 19:10

NLP01词嵌入（基于动手学mxnet框架，这样的文章还有9篇，）

目录随手单词Word2vec小结Word2vec知识补充Word2vec2个分类之一CBOW(ContinuousBag-of-Words)Word2vec2个分类之二Skip-gramN-Gram模型知识链接代码实战随手单词词嵌入

__Songsong·2020-06-29 15:25

【简单总结】FastText的复习回顾

【简单总结】FastText的复习回顾1.FastText简单介绍FastText方法包含三部分：模型架构、层次Softmax和N-gram特征。

雾行·2020-06-29 12:33

遥感影像的几种不同融合方法的效果对比图——以WorldView3和高分二号为例

~~遥感影像的几种不同融合方法的效果对比图——以WorldView3和高分二号为例~~一、WorldView-3影像ENVI中Gram-Schmidt与NNDiffuse方法效果对比图Gram-Schmidt

weixin_44143671·2020-06-29 12:54

为什么Gram矩阵可以代表图像风格？带你揭开图像风格迁移的神秘面纱!

文章目录(高能预警)为什么Gram矩阵可以代表图像风格简介风格迁移概述领域适应相关知识Gram矩阵特征值分解核函数希尔伯特空间可再生核希尔伯特空间最大平均差异(MMD)图像风格计算方法回顾开始证明结论参考资料

Veritaswhs·2020-06-29 08:16

Python实现文章自动生成

因为文章生成主要依据马尔可夫模型，所以使用了2-gram，这样可以统计出一个单词出现

Python之眼·2020-06-29 05:26

NLP（八）：文本表示：word2vec原理及其gensim实现

关于本文的补充：具体介绍基于HierarchicalSoftmax的word2vec两种模型（CBOW与Skip-Gram）目录1.BOG词袋模型下的文本向量-discreterepresentation2

我想听相声·2020-06-29 05:40

NLP（二）：中文文本特征处理

字符串匹配，机械分词方法）1.1正向最大匹配思想MM1.2逆向最大匹配算法RMM1.3双向最大匹配法(Bi-directctionMatchingmethod,BM)2.基于统计的分词（无字典分词）2.1N-gram

我想听相声·2020-06-29 05:40

14亿数据，用Python怎么分析

它是由谷歌的n-gram数据集驱动的，根据书本印刷的每一个年份，记录了一个特定单词或词组在谷歌图书的使用量。

鉴皇师·2020-06-29 04:18

python机器学习---数据处理---文本数据处理

目录1、将文本数据进行特征提取1.1英文文本---直接用CountVectorizer1.2中文文本---先用结巴分词工具进行分词2、将分词转为数组2.1基本词袋模型2.2改善词袋模型---n-Gram3

anne_wang_swufe·2020-06-29 03:30

从零开始跑ORB_SLAM2(一) 前期准备与环境配置

前期准备工作环境：PC：i5-8265U8GRAM核显弟弟CPU相机：Intel-RealsenseD435环境：Ubuntu16.04LTS+ROSKinect如何安装Ubuntu16.04：可以参考下我自己整理的从零开始跑

Komari_chyan·2020-06-29 02:12

【NLP】Word2vec

Word2vecCBOW：给定上下文预测targetwordSkip-Gram：给定inputword来预测上下文获取训练数据模型训练训练技巧优点缺点句子、文档层面的任务实现：Gensim和NLTK扩展思考参考文本表示方法

褚骏逸·2020-06-29 01:08

第四周 - 20180430

具体来说，“某个语言模型”指的是“CBOW”和“Skip-gram”。具体学习过程会用到两个降低复杂度的近似方法——HierarchicalSoft

RootHarold·2020-06-29 01:05

秋招面试复习-自然语言处理

1.Word2Vec中skip-gram是什么,NegativeSampling怎么做word2vec通过学习文本然后用词向量的方式表征词的语义信息，然后使得语义相似的单词在嵌入式空间中的距离很近。

睡熊猛醒·2020-06-29 00:02

词向量技术原理及应用详解（三）

word2vec包含两种结构，一种是skip-gram结构，一种是cbow结构，skip-gram

Steven灬·2020-06-28 23:57

Language Model 论文

ANeuralProbabilisticLanguageModelwww.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdfBegio的一篇文章，建立语言模型根本的问题是维度灾难，为了解决这个问题使用N-gram

ippputeeel·2020-06-28 23:01

gensim的word2vec如何得出词向量（python）

首先需要具备gensim包，然后需要一个语料库用来训练，这里用到的是skip-gram或CBOW方法，具体细节可以去查查相关资料，这两种方法大致上就是把意思相近的词映射到词空间中相近的位置。

lwn556u5ut·2020-06-28 23:52

斯坦福大学2019自然语言处理CS224n，Lecture6：Language Models and Recurrent Neural Networks

内容大纲：语言模型：N-gram语言模型：n-gram指的是n个连续的词。通过统计不同n-gram的词频信息来预测下一个词是什么。

不吃西瓜霜含片·2020-06-28 23:56

语音识别开源软件-- DeepSpeech（2）训练中文数据源thchs30

//www.openslr.org/18/相关软件安装基本安装：首先是文档DeepSpeech(1)所提到的安装见上一篇https://mp.csdn.net/mdeditor/86554065#n-gram

VickyG9·2020-06-28 19:51

神经网络中embedding层作用——本质就是word2vec，数据降维，同时可以很方便计算同义词（各个word之间的距离），底层实现是2-gram（词频）+神经网络...

这涉及到词向量，具体看可以参考这篇文章：Word2vec之Skip-Gram模型，下面只进行简单的描述，上图的流程是把文章的单词使用词向量来表示。

weixin_34376562·2020-06-28 18:35

Facebook 开源的快速文本分类器 FastTex

fastText原理fastText方法包含三部分：模型架构、层次Softmax和N-gram特征。下面我们一一介绍。1.1模型架构fastText模型架构如下图所示。

weixin_34355715·2020-06-28 17:33

浅谈编程之入门思想

那么，基于此，对于编程（program）一词，我们可做如下分解：pro-即process，其描述的是代码所指定的一个过程；gram-即图表，是将前述过程利用类似图表的方法详细地展示

流星雨的梦·2020-06-28 17:14

神经网络和机器学习基础入门分享

Word2vec采用CBOW（ContinuousBag-Of-WordsModel，连续词袋模型）和Skip-Gram（ContinuousSkip-GramModel）两

weixin_34277853·2020-06-28 15:31

如何让语言模型充分利用GPU：针对大规模并行设备的N-gram

爱丁堡大学的论文《N-gramlanguagemodelsformassivelyparalleldevices》介绍了用于大规模并行设备的N-gram语言模型。机器之心技术分析师对该论文进行了解读。

weixin_34112900·2020-06-28 11:41

sphinx4整体架构分析

下面总结一下它的特点：1、高度可配置的前端点处理2、支持孤立词，n-gram，contextfree语法3、支持任意unitcontextsizes来提高识别率4、允许使用新的搜索和裁剪算法sphinx4

weixin_34050389·2020-06-28 10:11

QR分解

QR分解是由Gram-Schmidt正交化推导而来的因此可逆矩阵A和他的正交阵的关系可以写成所以Q就是正交阵，R就是上三角阵的逆。

徐振杰·2020-06-28 08:10

从n-gram中文文本纠错，到依存树中文语法纠错以及同义词查找

>>>前记本文简单地讲解如何使用n-gram模型结合汉字拼音来作中文错别字纠错，然后介绍最短编辑距离在中文搜索纠错方面的应用；最后从依赖树入手讲解如何作文本长距离纠错（语法纠错），并从该方法中得到一种启示

weixin_33851177·2020-06-28 06:19

计算方法（三）矩阵分解1-正交分解(QR分解)

QR分解也有若干种算法，常见的包括Gram–Schmidt、Householder和Givens算法。QR分解是将矩阵分解为一个正交矩阵与上三角矩阵的乘积。用一张图可

weixin_33802505·2020-06-28 05:41

ED-Join

ED-Join此文需要结合ED-Join原paper一起阅读，本文提供了例子和笔记定义q-gram按一个正整数q去切割字符串q=2s=abcd变成q-gram[ab,bc,cd]Set-SimilarityJoin

loveprogram·2020-06-28 03:55

word2vec python实现

这里先实现skip-gram，本文也是对于该篇文章的翻译，并添加个人的理解与感悟。

BlackZero13·2020-06-28 02:55

一份关于深度学习论文的总结笔记

miQZBznNLPStrategiesforTrainingLargeVocabularyNeuralLanguageModels[arXiv]MultilingualLanguageProcessingFromBytes[arXiv]LearningDocumentEmbeddingsbyPredictingN-gram

wanzew·2020-06-27 14:37

python自然语言处理-数据概括

在前面的学习中，我们介绍了如何把文本内容分解成n-gram模型，或者说是n个单词长度的词组。从最基本的功能上说，这个集合可以用来确定这段文字中最常见的单词和短语。

perfecttshoot·2020-06-27 12:38

自然语言处理-哈工大笔记

文章目录词处理语句处理篇章处理当前热点统计语言模型分词语料库词性标注句法分析语料库多机加工系统词语搭配识别技术N-Gram统计模型平滑方法动态-自适应-基于缓存的语言模型马尔科夫模型隐马尔科夫模型基于HMM

wang2008start·2020-06-27 12:54

【Python+中文自然语言处理】（二）中文分词工具包：jieba

主要统计机器学习模型：N元文法模型（N-gram）

奋青的那些事·2020-06-27 12:17

看见永远

晨曦，初醒，无法入睡，也许因为睡的太早，但更多是因为此生又多一个小儿子Sechans和一个叫Gram的职场女人。他们从山的那边来……昨天上午Sechans入园进入下一个最重要流程：一杯咖啡一杯茶。

山羊老师·2020-06-27 11:37

word2vec进阶之skim-gram和CBOW模型（Hierarchical Softmax、Negative Sampling）

文章目录系列目录（系列更新中）语言模型word2vec综述HierarchicalSoftmax基于HierarchicalSoftmax的CBOW模型基于HierarchicalSoftmax的skip-gram

蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-06-27 09:25

capsules系列Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for Text Classification

损失函数4.小结5.新趋势参考1.背景介绍早期对文本建模的成果，已经在文本分类方面取得了一些成功，使用简单的词袋子分类器（Joachims，1998；McCallum等，1998），意味着理解独立单词或N-gram

蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-06-27 09:54

第二讲 cs224n系列之word2vec & 词向量

文章目录系列目录（系列更新中）1.语言模型2.word2vec2.1.CBOW与Skip-Gram模式关系3Skip-gram基本模型3.1相关公式3.2Skipgram框架结构3.4相关推导4训练优化参考文献本系列是一个基于深度学习的

蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-06-27 09:53

理解GloVe模型（+总结）

文章目录系列目录（系列更新中）概述统计共现矩阵使用GloVe模型训练词向量模型公式模型怎么来的Glove和skip-gram、CBOW模型对比实战教程系列目录（系列更新中）第二讲cs224n系列之word2vec

蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-06-27 09:22

自己动手写word2vec (二):统计词频

系列所有帖子自己动手写word2vec(一):主要概念和流程自己动手写word2vec(二):统计词频自己动手写word2vec(三):构建Huffman树自己动手写word2vec(四):CBOW和skip-gram

multiangle·2020-06-27 09:25

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