gram

由word2vec、ELMo、OpenAI GPT、BERT 得到预训练词向量

我们对于这些模型的应用大概有两种：a、直接使用它们输出的词向量(或者叫contextvector);b、在这些模型后面接一个简单浅层模型进行fine-tuning;之前心中一直有个疑问：word2vec（CBOW，Skip-Gram
涛涛不绝蕾蕾于冬·2019-04-12 18:08

LM比较：bert、emlo、GPT、NNLM、word2vec

语言模型的比较语言模型N-gram模型NNLMword2vecELMOGPTbert附录语言模型词向量表示：one-hot形式：缺点：维度灾难、无法捕捉词之间的相似度分布式表示：通过训练将每个词表示成一个
damuge2·2019-04-12 14:30

OLED 128x64 30pin

四线SPI128x64OLED的连接方式image.png操作方式u8OLED_GRAM[132][8];voidOLED_Refresh_Gram(void){u8i,n;for(i=0;i131||
x鱼头豆腐汤·2019-04-12 11:54

自然语言处理 特征提取

分词有很多种算法：基于字符串匹配算法、基于理解的算法、基于统计的算法（如HMM和n-gram）等。下面重点介绍第一种字符串匹配算法。
herosunly·2019-04-10 14:02

达观杯文本智能处理（3）

Word2vec词向量原理与实践斯坦福NLP视频1.什么是word2vecword2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuousbagofwords，简称
dzysunshine·2019-04-09 21:18

基于keras实现word2vec

adventuresinmachinelearning.com/word2vec-keras-tutorial/很多博客都阐述了word2vec这个模型的原理，例如空间映射、稠密向量表示，cbow/skip-gram
beckhz·2019-04-07 00:17

（三）通俗易懂理解——Skip-gram的负采样

针对前文的skip-gram以及CBOW的算法训练，当面对百万级的文本，就算是隐藏层是检索功能，其计算量也是相当大，而且还会造成冗余计算，这时候对高频词抽样以及负采样就应运而生了。
Dreamdreams8·2019-04-04 17:48

（二）通俗易懂理解——Skip-gram和CBOW算法原理

什么是Word2Vec和Embeddings？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，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。那么它是如何帮助我们做自然语言处理呢？Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间
Dreamdreams8·2019-04-04 16:52

【NLP】word2vec详解

word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuousbagofwords，简称C
Daycym·2019-04-02 12:20

【NLP】word2vec详解

word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuousbagofwords，简称C
Daycym·2019-04-02 12:20

NLP框架

语言模型(Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram)频率派：统计不同词汇出现频率，从而知道某个词汇之后出现下一个词的概率。放弃寻找语言中的规律，直接以概率的方式预测最有可能出现的词汇。
Young_618·2019-04-01 00:00

【NLP】朴素贝叶斯——新闻、邮件分类以及语种检测

前言  从贝叶斯谈到N-gram语言模型，此文中我们对贝叶斯定理、朴素贝叶斯、N-gram语言模型的相关理论，本篇主要针对上篇的理论进行案例实现。
Daycym·2019-03-27 16:09

【NLP】朴素贝叶斯——新闻、邮件分类以及语种检测

前言  从贝叶斯谈到N-gram语言模型，此文中我们对贝叶斯定理、朴素贝叶斯、N-gram语言模型的相关理论，本篇主要针对上篇的理论进行案例实现。
Daycym·2019-03-27 16:09

cbow与skip-gram的比较

cbow和skip-gram都是在word2vec中用于将文本进行向量表示的实现方法，具体的算法实现细节可以去看word2vec的原理介绍文章。
Ezail_xdu·2019-03-25 19:43

【NLP】从贝叶斯谈到N-gram语言模型

前言  本篇主要是从贝叶斯方法谈起，由于贝叶斯方法具有坚实的理论基础，同时也是研究自然语言处理的一个好的开始。而且很多高级自然语言处理模型也是由此演化而来，所以从贝叶斯方法谈起非常适合。再由朴素贝叶斯谈到语言模型，由此开始自然语言处理学习之路。本篇案例实战可见：朴素贝叶斯——新闻、邮件分类以及语种检测，通过案例可以更好的理解理论一、贝叶斯定理  在谈贝叶斯方法之前，我们要先了解什么是概率、什么是条
Daycym·2019-03-23 13:41

【NLP】从贝叶斯谈到N-gram语言模型

前言  本篇主要是从贝叶斯方法谈起，由于贝叶斯方法具有坚实的理论基础，同时也是研究自然语言处理的一个好的开始。而且很多高级自然语言处理模型也是由此演化而来，所以从贝叶斯方法谈起非常适合。再由朴素贝叶斯谈到语言模型，由此开始自然语言处理学习之路。本篇案例实战可见：朴素贝叶斯——新闻、邮件分类以及语种检测，通过案例可以更好的理解理论一、贝叶斯定理  在谈贝叶斯方法之前，我们要先了解什么是概率、什么是条
Daycym·2019-03-23 13:41

自然语言处理从小白到大白系列（1）Word Embedding之主题模型

有些同学一提到WordEmbedding，马上就想到的是word2vec，glove，fasttext，cBOW，skip-gram，然而却常常忽略最基本的文本嵌入方法，如本文提到的主题模型，包括pLSA
Jamie_Wu·2019-03-22 10:07

Graph embedding: 从word2vec到DeepWalk

一、Skip-Gram提到word2ve
_zhang_bei_·2019-03-21 21:42

从n-gram到Bert聊一聊词向量（一）：n-gram

一元语法二元语法对于一个句子，近似认为一个词的概率只依赖于它前面的1个词。即一个状态只跟上一个状态有关，也称为一阶马尔科夫链。假设表示二元语法在给定文本中的出现次数,三元语法n元语法认为一个词出现的概率和它前面的n个词有关系，一般取n=2或者n=3。其概率计算公式为如下：对于n>2的n元语法模型，条件概率要考虑前面n−1个词的概率，设wji表示wi⋯wj，则有：Add-one平滑对于bigram模
姬香·2019-03-20 14:33

【自然语言处理】word2vec模型

文章目录1N-gram模型2WordEmbedding3word2vec模型3.1CBOW模型3.2Skip-Gram模型3.3HierarchicalSoftmax3.4负采样1N-gram模型  在自然语言处理
Mankind_萌凯·2019-03-15 23:39

NLP（四）神经网络词向量表示技术

NNLMLBLRNNLMC&WCBOW和skip-gram1NNLM（Bengio，2001）该模型在学习语言模型的同时，也得到了词向量。NNLM对n元语言模型进行建模，估算的值。
shijiatongxue·2019-03-15 12:19

win10+python3.6下安装fastText+fastText原理和使用

fastText的安装+原理和使用1.安装fastText1.1报错：1.2解决方法2.fastText2.1FastText原理2.1.1模型架构2.1.2层次SoftMax2.1.3N-gram特征
紫砂痕·2019-03-13 13:50

NLP实践六：Fasttext实现文本分类

文章目录一Fasttext原理模型架构层次SoftMaxN-gram子词特征二Pytorch代码实践模型定义：训练函数定义：数据加载：训练：一Fasttext原理fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工具
chen_yiwei·2019-03-13 11:33

Skip-gram model 与负采样

Skip-grammodelSkip-grammodel是[5]中提出的一种用于进行词向量表示的一种方法。此外还有Bag-of-Words方法。Skip-grammodel是同过训练一个单层的神经网络，中心词作为输入来预测环境词。论文中给出的结构图如下:image.png举个例子，对于句子:“我喜欢吃火锅”，如果选取的中心词为“吃”，那么其环境词就为:=我，，=火锅。对于不同的环境词其网络权重是相
l1n3x·2019-03-10 11:57

详解依存树的来龙去脉及用法

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·2019-03-08 13:47

从Word2Vec到Bert

Word2Vec模型Word2Vec有两种训练方法：CBOW和Skip-gram。CBOW的核心思想是上下文预测某个单词，Skip-gram正好相反，输入单词，要求网络预测它的上下文。
醇岩·2019-03-07 00:00

正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向最大匹配法的分析、语言模型中unigram、bigram、trigram的概念以及N-Gram模型介绍

分词算法设计中的几个基本原则：1、颗粒度越大越好：用于进行语义分析的文本分词，要求分词结果的颗粒度越大，即单词的字数越多，所能表示的含义越确切，如：“公安局长”可以分为“公安局长”、“公安局长”、“公安局长”都算对，但是要用于语义分析，则“公安局长”的分词结果最好（当然前提是所使用的词典中有这个词）2、切分结果中非词典词越少越好，单字字典词数越少越好，这里的“非词典词”就是不包含在词典中的单字，而
c_木ss·2019-03-04 20:33

word2vec论文学习

TomasMikolov提出的，有兴趣的可以阅读下论文《EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace》，Word2Vec主要包含CBOW和Skip-gram
liumy601·2019-03-01 23:45

skip-gram模型解释/CBOW模型

Skip-Gram模型：参考：（写的比较详细通俗了）https://www.jianshu.com/p/da235893e4a5参考：（有图示，很好理解，细节很不错，比上面那个详细很多）https://
itsRae·2019-03-01 00:00

大屏轻薄笔记本 17英寸LG gram详细图文评测

作为轻薄笔记本的典型代表，LG旗下的gram系列应该说是非常成功的，自gram诞生以来就以轻薄、便携、续航持久著称，并且在屏幕、材质等方面也非常出色，感兴趣的朋友千万不要错过了。
佚名·2019-02-28 15:46

FastText模型原理

FastText简介预备知识N-gram模型对句子或单词的所有长度为N的子句或子字符串进行操作，如2-gram中，对“girl”的字符串为“gi”,“ir”,"rl"进行操作，通常有操作如下：比较两个单词的相似度
zhierzyc·2019-02-23 20:31

文本挖掘学习（二） 向量化

目录1.One-hot表示方式/词袋模型2.文档-词条矩阵/d2m矩阵3.N-gram4.word2vec1.One-hot表示方式/词袋模型优点：解决了分类器不好处理离散数据的问题在一定程度上也起到了扩充特征的作用缺点
一币通关·2019-02-23 10:45

N-Gram模型介绍

1.N-Gram的原理N-Gram是基于一个假设：第n个词出现与前n-1个词相关，而与其他任何词不相关。（这也是隐马尔可夫当中的假设。）整个句子出现的概率就等于各个词出现的概率乘积。
简单随风·2019-02-23 01:27

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础

转载于：http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html写的非常好的一篇文章，可惜转载过来总是出错，这里仅贴上链接。
SilenceHell·2019-02-23 00:00

基于n-gram模型的中文分词

一、前言n-gram模型，称为N元模型，可用于定义字符串中的距离，也可用于中文的分词；该模型假设第n个词的出现只与前面n-1个词相关，与其他词都不相关，整个语句的概率就是各个词出现概率的乘积；而这些概率
zh823275484·2019-02-22 14:37

NLP笔记——Everything about Word2Vec

然而，仅仅知道思想是不够的，所以这篇笔记详细地展示了word2vec的内部结构（以skip-gram为例）和推导过程。
Stack_empty·2019-02-18 23:01

1.5特征（feature）

特征变换又分5个类：自然语言相关特征转换，包括：Tokenizer、StopWordsRemover、n-gram。连续变量的离散化，包括：Bina
Fortuna_i·2019-02-14 20:07

线性代数及其应用：第三章 正交

内积1.2.矩阵四大子空间的正交关系1.3.矩阵的真正作用2.向量投影到向量3.向量投影到列空间与最小二乘法3.1.向量投影到列空间3.2.最小二乘法问题3.2.1.代数法3.2.2.矩阵法4.正交基，Gram-Schmidt
Leon_winter·2019-02-14 17:37

自然语言处理NLP（3）——神经网络语言模型、词向量

在上一部分中，我们了解到了统计语言模型，n-gram模型以及语料库的基本知识：自然语言处理NLP（2）——统计语言模型、语料库在这一部分中，我们将在此基础上介绍神经网络语言模型以及词向量的相关知识。
echoKangYL·2019-02-09 15:24

学习：N-Gram模型

一、什么是n-gram模型N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。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。
BruceCheen·2019-02-02 19:40

Word2vec：skip-gram模型+Negative Sampling(负采样)代码实现

算法原理：算法原理可以参考该链接超参数#TrainingParameterslearning_rate=0.1batch_size=128num_steps=3000000display_step=10000eval_step=200000#EvaluationParametersvalid_size=20valid_window=100#从词典的前100个词中随机选取20个词来验证模型eval_
大白菜—NLP·2019-01-31 16:10

各电脑用途计划

清点电脑配置+之前的用途Dell13寸二合一轻薄本配置i5-7200U16GRAM240GSSD用途大二下定决心要xuo习之后买的，平时写代码的主力机，也带不动游戏神船15.6寸游戏本配置i7-4810MQ16GRAMGTX860M120GSSD
渣渣睿全栈之路·2019-01-30 15:44

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
genghaihua·2019-01-25 15:23

NLP进阶之（六）Word2Vec+FastText+Glove

NLP进阶之（六）Word2Vec+FastText+Glove1.WordEmbedding（seq2seq）1.1Word2Vec1.2Skip-gram和CBOW1.2.1基于层次Softmax的
Merlin17Crystal33·2019-01-25 01:04

Word2Vec的原理推导

word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuousbagofwords，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negativesampling
everyst·2019-01-22 16:53

NLP常见语言模型总结

目录一、词的离散表示1、One-hot编码（独热编码）2、BagofWords（BOW，词袋模型）3、N-gram语言模型二、词的分布式表示（DistributedRepresentation）1、共现矩阵
Asia-Lee·2019-01-19 10:19

GloVe :Global Vectors 全局向量 模型详解 公式推导

我们知道，以往生成词向量有两种算法，一种是基于矩阵分解（MatrixFactorization）的，代表有LSA，改进的HAL算法等；一种是基于滑窗概率（ShallowWindow）的，代表有Skip-Gram
csdn_inside·2019-01-16 16:00

NLP | Word2Vec之基于Hierarchical Softmax的 skip-gram 和 CBOW 模型

主要介绍Word2Vec中的Skip-Gram模型和CBOW模型。
蠡1204·2019-01-15 10:42

NLP面试题目汇总1-5

知识点：词袋模型TF-IDFN-gram词袋模型与N-gram  最基本的文本表示模型是词袋模型(BagofWords)。基本思想是把每篇文章看成一袋子词，并忽略每个词出现的顺序。
饥渴的小苹果·2019-01-14 01:31

暴风二期 J3455 双盘 NAS 安装群晖记录~ SSD引导~

声明：此次安装详情如下：1.硬件平台为暴风二期配置为（J3455+8GRAM+16GSSD+双盘位）2.群晖软件版本为6.1.7update3。
爪爪熊·2019-01-13 18:51
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