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gensim中word2vec python源码理解（一）初始化构建单词表

gensim中word2vecpython源码理解（一）初始化构建单词表gensim中word2vecpython源码理解（二）Skip-gram模型训练本文主要谈一谈对gensim包中封装的word2vecpython
ForcedOverflow·2020-06-27 09:13

gensim中word2vec python源码理解（二）Skip-gram模型训练

gensim中word2vecpython源码理解（一）初始化构建单词表gensim中word2vecpython源码理解（二）Skip-gram模型训练拖了太久没更Part2.
ForcedOverflow·2020-06-27 09:13

文本分类系列(1):textcnn及其pytorch实现

TextCNN及其pytorch实现文本分类系列(2):TextRNN及其pytorch实现textcnn原理：核心点在于使用卷积来捕捉局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似n-gram
BruceWu1234·2020-06-27 09:28

【python 走进NLP】利用SnowNLP 训练自己的情感分析库

可以做很多事情，如：中文分词（Character-BasedGenerativeModel）词性标注（TnT3-gram隐马）情感分析（现在训练数据主要是买卖东西时的评价，所以对其他的一些可能效果不是很好
开心果汁·2020-06-27 06:30

Using Machine Learning Methods to Establish Program Authorship 阅读笔记

机器学习方法建立程序作者详细讨论了各种机器学习特征分配方法：词法度量，位置/样式度量，控制和信息结构样式度量，抽象语法树的使用，n-gram分析，项目架构研究和编程范例的使用。
都说没想好·2020-06-27 05:39

SVM的常见核函数及其选取

K(x,z)是正定核的充要条件是：K（x,z）对应的Gram矩阵实半正定矩阵。Gram矩阵：矩阵对应点的内积。KTK,KKT半正定矩阵：设A是实对称矩阵。
爱学习的虫子·2020-06-27 05:50

利用gensim构建word2vec词向量模型并保存词向量

利用gensim包的word2vec模块构建CBOW或Skip-Gram模型来进行词向量化比较方便。'''
快乐小码农·2020-06-27 04:45

图表示学习Graph Embedding：DeepWalk python实现

graph-embeddingDeepWalk原理DeepWalk基于Word2vec方法对图顶点向量化表示，主要思路：在图网络中进行随机游走，生成图顶点路径，模仿文本生成的过程，提供一个图顶点序列使用CBOW或Skip-gram
明远AI·2020-06-27 02:46

SVM的常见核函数及其选取

K(x,z)是正定核的充要条件是：K（x,z）对应的Gram矩阵实半正定矩阵。Gram矩阵：矩阵对应点的内积。KTK,KKT半正定矩阵：设A是实对称矩阵。
holy_hao·2020-06-27 02:42

矩阵分析——QR分解

Gram-Schmidt正交化在提到矩阵的QR分解前，必须要提到Gram–Schmidt方法，理论上QR分解是由Gram–Schmidt正交化推出来的。那么Gram–Schmidt正交化究竟是什么。
sam-X·2020-06-26 23:42

Rabbimq几个关键参数对性能的影响

Rabbimq几个关键参数对性能的影响测试环境硬件：三台开发测试机(一生产者，一消费者，一MQ服务器):Intel(R)Xeon(R)[email protected]（16核），24GRAM，普通磁盘。
没有女人缘的男人·2020-06-26 23:15

币圈雅典娜：10月22日鹰击长“空”

前言10月22日早参热点提要：1.俄罗斯总统普京信息技术顾问DmitryPeskov表示，如果俄罗斯的Libra和Gram代币“失控”，俄罗斯将封锁Facebook和Telegram，并建议美国效仿。
币圈雅典娜·2020-06-26 23:26

Word2vec之情感语义分析实战（part1）

引言前面我分享了三篇文章，其中一篇：Word2vec使用手册主要专注于工具包gensim的讲解；另外两篇文章：轻松理解skip-gram模型、轻松理解CBOW模型。
OraYang·2020-06-26 23:58

轻松理解skip-gram模型

引言在许多自然语言处理任务中，许多单词表达是由他们的tf-idf分数决定的。即使这些分数告诉我们一个单词在一个文本中的相对重要性，但是他们并没有告诉我们单词的语义。Word2vec是一类神经网络模型——在给定无标签的语料库的情况下，为语料库中的单词产生一个能表达语义的向量。这些向量通常是有用的：通过词向量来计算两个单词的语义相似性对某些监督型NLP任务如文本分类，语义分析构造特征接下来我将描述Wo
OraYang·2020-06-26 23:58

imx6ul yocto project image build

1.系统环境系统推荐：Ubuntu14.04，2GRAM，Dualcores硬盘空间：至少50G，多多益善2.工具安装$sudoapt-getinstallgawkwgetgit-corediffstatunziptexinfogcc-multilibbuild-essentialchrpathsocatlibsdl1.2
junixwu·2020-06-26 22:15

低配笔记本装3系统

（双核1.3Ghz1Gram300g）Installwin8此电脑带xp甚卡，索性装成win8吧。
swthink·2020-06-26 20:50

word2vec、glove和 fasttext 的比较

word2vec包含两种结构，一种是skip-gram结构，一种是cbow结构，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这两种模型有三层，输入层，映射层，输出层
sun_brother·2020-06-26 15:26

基于动态路由的胶囊网络在文本分类上的探索

摘要简介模型2.1N-gram卷积层2.2初级胶囊层2.2.1孩子-父母（部分-整体）关系2.3动态路由孤立类别Leaky-Softmax参数修正实验3.1实验数据集3.2实施细节3.3基本方法实验结果
maomao2017·2020-06-26 15:06

自然语言处理NLP中的N-gram模型

自然语言处理NLP中的N-gram模型文章目录自然语言处理NLP中的N-gram模型@[toc]NaiveBayesN-gramN-gram简介N-gram中的概率计算N-gram的用途用途一：词性标注用途二
蕉叉熵·2020-06-26 13:21

DSSM的细节

wordhashingwordhashing方法是用来减少输入向量的维度，该方法基于字母的n-gram。
smartcat2010·2020-06-26 13:53

python jieba 分词初识

很多文档都是英文的（暴击），此博客就是帮助萌新快速上手的，不会牵涉很复杂的理论，老司机请自动略过（当然欢迎指正）jieba分词的作用在做文本分析的时候，我们经常要做的一件事就是对文本进行分词，最直接的就是n-gram
Slwhy·2020-06-26 13:50

达观数据比赛 第三天任务

如下图所示,输入是一个one-hot向量，通过中间层(不含激活函数),输出层和输入层纬度一样Word2Vec一般分为CBOW(ContinuousBag-of-Words)与Skip-Gram两种模型。
麦片加奶不加糖·2020-06-26 10:33

实习点滴（4）--CRF算法的特征模板总结

概念：CRF中一共存在两种模板：U-gram和B-gramU-gram：也就是Unigramtemplate，它描述了un
四海龙王Black·2020-06-26 10:58

Ansj中文分词说明

Ansj分词这是一个基于n-Gram+条件随机场模型的中文分词的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.用户自定义词典可以应用到自然语言处理等方面
狮子座明仔·2020-06-26 09:45

使用kenlm工具训练统计语言模型

二、使用kenlm训练n-gram1.工具主页：http://kheafield.com/code/kenlm/2.工具包的下载地址：http://kheafield.com/code/kenlm.tar.g
狮子座明仔·2020-06-26 09:14

读懂Word2Vec之Skip-Gram

模型介绍skip-gram神经网络模型其最基本的形式实际上是惊人的简单;Word2Vec使用了一个你可能在机器学习中看到过的技巧。
大数据星球-浪尖·2020-06-26 05:26

参考博客链接

Word2Vec算法学习word2vec中的数学原理详解word2vec详解Skip-Gram模型理解CBOW模型Text-CNN算法模型Text-CNN文本分类项目参考推荐算法召回算法和业界最佳实践Match
识醉沉香·2020-06-26 01:23

小米9透明版伤心！骁龙855+12G运存iQOO新版预售：更便宜

从华硕发布首款4GRAM手机，到如今仅过了四年，就诞生了12GRAM的手机。不过对于我们多数用户来讲，12GRAM还是难以体验到的，毕竟大内存往往意味着高价格。
xfqqfzbzph·2020-06-25 23:41

Embedding入门必读的十篇论文

Google2013)Google的TomasMikolov提出word2vec的两篇文章之一，这篇文章更具有综述性质，列举了NNLM、RNNLM等诸多词向量模型，但最重要的还是提出了CBOW和Skip-gram
Data_driver·2020-06-25 23:56

安卓机用Linux Deploy部署CentOS7 并搭建私人Web服务器 [ part 1 ]

1.准备一个安卓机[本次使用华为荣耀4X-高配版Android5.02GRAM自带8GROM,已插入一张32G的SD卡,系统将安装在这个外置SD卡中]2.安装App：LinuxDeploy3.配置镜像源
云端的鹅·2020-06-25 23:54

LSTM-DSSM句子相似度

用句子相似度计算话术与实际的相似度.之前只知道使用的编解码器可以通过训练词编码器后实现句编码,但想了想除了权重失衡和压缩损失外,2gram太短也是个问题,3gram又过度压缩效果不好.15年有篇LSTM-DSSM
羚谷光·2020-06-25 15:58

N-gram语言模型以及kenlm(1)

N-gram语言模型kenlmN-gramkenlm安装kenlm，他是基于cmake的c++程序，在非root情况下需要指定几个参数，还需要下载几个安装包；安装教程见之后的博客，或者可查阅其它，教程很多
qq_37938547·2020-06-25 13:16

NNLM原理及简单pytorch实现

前置：以前的处理办法会出现维度灾难和数据稀疏性问题N-gram无法体现出词之间的相似性关系传统的处理办法如果出现了语料中没有出现的情况，则最后的概率就会变成0.解决办法是平滑，插值，回退等方法。
p0ther·2020-06-25 10:24

word2vec的基础知识

word2vec的基础知识1.词向量1.1one-hotrepresentation1.2Distributionedrepresentation2.语言模型：2.1传统语言模型2.2N-gram2.3
紫砂痕·2020-06-25 10:31

NLP自然语言处理：神经网络语言模型（NNLM）

传统的离散计数类语言模型，比如bi-gram，n-gram
陈宸-研究僧·2020-06-25 10:29

CBOW模型（连续词袋模型）与Skip-Gram模型基本原理

目录CBOW模型与Skip-Gram模型基本原理一、前言二、CBOW模型1.语义的提取2.建模前的分析3.具体形式三、Skip-Gram模型四、模型的结构图五、结论CBOW模型与Skip-Gram模型基本原理
Siomkos·2020-06-25 10:00

文献阅读：深度学习模型利用生物医学文本上下文关系进行命名实体识别

文献阅读：利用深度学习模型在生物医学文本的上下文关系中进行命名实体识别题目1背景2材料和方法2.1GRAM-CNN方法2.1.1嵌入方法2.1.2GRAM-CNN2.1.3CRF2.2实施细节2.3数据集
IWF楠楠楠·2020-06-25 09:12

用机器学习检测Android恶意代码

代码的github地址（其实这篇博文就是该仓库中的README）：https://github.com/DQinYuan/AndroidMalwareWithN-gram原
燃烧杯·2020-06-25 06:04

读论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》

DistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality》introduce这篇论文是对《EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace》的补充，介绍了使用Skip-gram
Doit_·2020-06-25 05:56

rabbitmq 调优

（一）ACK机制生产者队列和队列消费者测试环境硬件：三台开发测试机(一生产者，一消费者，一MQ服务器):Intel(R)Xeon(R)[email protected]（16核），24GRAM，普通磁盘。
qq_30502699·2020-06-25 05:29

基于tensorflow和deepspeech的中文语音识别模型，训练+部署

工业级中文语音识别系统，电子书，点我文章目录项目背景一、和百度deepspeech2的不同点1.框架选择2.声学模型结构3.其他调整项4.增加beamsearch和n-gram组合解码模块（这里是重点）
大数据AI笔记·2020-06-25 04:27

Word2Vec导学第二部分 - 负采样

Word2Vec导学第二部分-负采样在word2vec导学的第二部分，我将介绍一些在基础skip-gram模型上的额外改进，这些改进是非常重要的，他将使得模型变得可以被训练。
Chance_Chan·2020-06-25 03:51

n-gram 语言模型 笔记整理

语言模型某句子的概率可理解为p(s)=p(w1,w2,…wn)该联合概率分布就是语言模型语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型克服词袋没考虑词序的问题场景预计或者评估一个句子是否合理；评估两个字符串之间的差异程度，这也是模糊匹配中常用的一种手段；语音识别；机器翻译；文本分类。拼写纠错马尔可夫假设先将联合概率分布拆分成条件概率的连乘（贝叶斯定理）p(x_1,x_2,…x_n)=p(x_1|)p(x
qingfanpeng·2020-06-24 22:04

原来是真的：同样一 款电脑联想国内卖2万5，国外却只卖1万6

首先小编查询了京东官网，京东下面这款X1carbon售价为24999元，为了确保对比的一致性，这款机型的配置为：CPU为i7-8550U，1TB的SSD硬盘，16GRAM，14英寸。
月儿明_0311·2020-06-24 22:13

[笔记] Google Zoekt 代码搜索引擎代码手册

代码也不多，而且是tri-gram能准
prog_6103·2020-06-24 20:01

语音识别-语言模型

~~~2.n-gram语言模型1
机器灵·2020-06-24 18:07

A Neural Probabilistic Language Model 神经概率语言模型paper总结

传统的n-gram方法通过组合几个相邻的单词来获得泛化能力。（一篇N-gram的介绍，写的十分简明扼要）这篇论文的目的是：训
neu_lty·2020-06-24 17:22

Word2Vec 教程 ： The Skip-Gram 模型

Word2Vec教程：Skip-Gram模型原文链接:.本教程介绍了Word2Vec的Skip-Gram神经网络体系结构。
ericliu2017·2020-06-24 16:32

使用kenlm工具训练统计语言模型

二、使用kenlm训练n-gram1.工具主页：http://kheafield.com/code/kenlm/2.工具包的下载地址：http://kheafield.com/code/kenlm.tar.g
狮子座明仔·2020-06-24 15:42

word2vec原理与Gensim使用

word2vec原理1NeuralNetworkLanguageModel2CBOW2.1HierarchicalSoftmax2.2NegativeSampling3Skip-gram3.1HierarchicalSoftmax3.2NegativeSampling4
circleF·2020-06-24 12:31
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