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gram
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
Spark
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
线性代数及其应用
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
自然语言处理(NLP)
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
NLP
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
NLP代码
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i5-7200U16
GRAM
240GSSD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
linux
arch
linux
manjaro
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
机器学习
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
机器学习
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
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
NLP
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
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
NLP
NLP
CBOW
skip-gram
python
Word2vec
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
自然语言处理
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+8
GRAM
+16GSSD+双盘位)2.群晖软件版本为6.1.7update3。
爪爪熊
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2019-01-13 18:51
Bert由来之--word2vec和transformer
有skim-
gram
和CBOW两种形式。重点:训练样本是一个句子的中心词和周围的词拼接成。例如skim-
gram
例如Iloveappleverymuch。
zixufang
·
2019-01-08 11:18
【NLP】n-
gram
LM & NN LM
这里主要介绍一个简单的LM方法,n-
gram
。任务描述输入一个句子的开头单词:比如I;输出最有可
maershii
·
2019-01-06 16:04
NLP
NLP
【NLP】CNN文本分类原理及python代码实现
cnn网络处理文本的理解,可以把卷积层看作n-
gram
的一种处理。每一句话可以当做一个图像问题。卷积就是对每个词的上下文提取特征。python代码实现#!
zkq_1986
·
2019-01-03 14:04
【NLP篇-分词】分词的几种方法综述
第一部分:分词的方法概述基于词表:正向最大匹配法、逆向最大匹配法基于统计:基于N-
gram
语言模型的分词方法基于序列标注:基于HMM/CRF/DeepLearning的端到端的分词方法第二部分:方法简要说明正向最大匹配法
塵世星空
·
2019-01-03 09:36
深度学习-NLP
一波NLP算法实习生面经(12月中旬)
平安金融一账通:一面:(大概)1.LSTM的结构2.讲一下n-
gram
和词袋模型二面:1.将1234000翻译成0001234,或者讲一下seq2seq答:听过,但是没深入了解(我项目上只写了情感分析啊
Jaykie_
·
2018-12-29 20:17
面经
施密特正交化及QR分解(附实现代码)
施密特正交化施密特正交化(
Gram
-SchmidtOrthogonality)是常用的求欧式空间正交基的方法。
AlexInML
·
2018-12-26 21:55
机器学习基础
CS224N学习笔记(三)—— 高级词向量表示
基于预测的词向量模型则以基于神经网络的Skip-
gram
模型为代表,通过预测一个词出现在上下文里的概率得到embedding词向量。这类模
DataArk
·
2018-12-22 13:02
Characterizing and Improving Stability in Neural Style Transfer
结果表明,
Gram
矩阵的迹和方法
Maples丶丶
·
2018-12-20 14:39
论文
深度学习:TextCNN
从直观上理解,TextCNN通过一维卷积来获取句子中n-
gram
的特征表示。TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强,在短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好,应
-柚子皮-
·
2018-12-18 20:48
word2vector的原理,结构,训练过程
看了一下,都是copy某个人写的东西,而且什么CBOW,什么Skip-
Gram
,什么哈夫曼树,层次softmax,概念很多,绕都给绕晕了。看了很多遍,只知道个大概,具体还是没看懂。
chinwuforwork
·
2018-12-14 17:54
机器学习
自然语言处理
Python 最大概率法进行汉语切分的方法
2切分算法中的语言模型可以采用n-
gram
语言模型,要求n>1,并至少采用一种平滑方法;代码:废话不说,代码是最好的语言importreimportmathMAX_SPLITLEN=4#最大切分长度corpus_lib
qijingpei
·
2018-12-14 16:31
风格迁移-风格损失函数(
Gram
矩阵)理解
吴恩达教授卷积神经网络的课程中,有一部分是关于风格迁移的内容。组合内容图片,风格图片生成新的图片主体思路是:随机生成一张图片(可以基于原内容图片生成,从而加速训练)计算其与内容图片之间的内容损失JcontentJ_{content}Jcontent计算其与风格图片之间的风格损失JstyleJ_{style}Jstyle最小化损失函数J=αJcontent+βJstyleJ=αJ_{content}
Hi_maxin
·
2018-12-12 21:09
deeplearning
cv
深度学习:词嵌入(Word Embedding)以及Keras实现
3.文本可以划分为,单词、字符(abcdefg…)、n-
gram
等等。4.一般用one-hot编码或者word-embedding将单词处理为数值张量。5.one-hot编码简单,
ppsppy
·
2018-12-09 21:37
学习
学习笔记--python中使用多进程、多线程加速文本预处理
一.任务描述最近尝试自行构建skip-
gram
模型训练word2vec词向量表。其中有一步需要统计各词汇的出现频率,截取出现频率最高的10000个词汇进行保留,形成常用词词典。
牛云杰
·
2018-12-09 20:00
python处理文本使用n-
gram
方法
#tokenizerfunction,thiswillmake3gramsofeachquerydefget_ngrams(query):tempQuery=str(query)ngrams=[]foriinrange(0,len(tempQuery)-3):ngrams.append(tempQuery[i:i+3])returnngrams#byzgddefget_ngrams_zgd(inp
果冻先生的专栏
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2018-12-04 11:53
python学习
对word2vec skip-
gram
模型的理解
1.概念简介word2vec是从大量文本语料中,用无监督学习的方式来学习语义知识的一种模型,广泛用于NLP。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。embedding其实就是一个映射,将单词从一个空间映射到另一个新的空间中。直观理解:cat(猫)这个单词与kitten(小猫)在语义上很相近,而dog(狗)和kitten就不是那么相近了,iphone就和kitten在语义上差得更远了。
Dorothy_Xue
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2018-11-30 20:18
知识点理解
对word2vec skip-
gram
模型的理解
1.概念简介word2vec是从大量文本语料中,用无监督学习的方式来学习语义知识的一种模型,广泛用于NLP。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。embedding其实就是一个映射,将单词从一个空间映射到另一个新的空间中。直观理解:cat(猫)这个单词与kitten(小猫)在语义上很相近,而dog(狗)和kitten就不是那么相近了,iphone就和kitten在语义上差得更远了。
Dorothy_Xue
·
2018-11-30 00:00
知识点理解
深度学习用于文本和序列
循环神经网络(recurrentneuralnetwork)2一维卷积神经网络算法的应用:神经网络不接受原始文本,和接受处理的数值张量,即文本向量化:1文本分割为单词2文本分割为字符3提取单词或者字符的n-
gram
IT_NEU_Lee
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2018-11-29 17:22
机器学习
词向量和语言模型
文章目录1词向量是什么1.1one-hotrepresentation1.2distributionalrepresentation2语言模型简介2.1n-
gram
2.2词向量模型3word2vec3.1skipGram3.1.1
ccoran
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2018-11-27 20:01
NLP
NLP到word2vec实战班视频截图2---Word2vec理论基础
老师的blog地址:https://www.zybuluo.com/hanxiaoyang/note/472184词袋模型即第一项中文档向量表示为直接将各词的向量直接加和TDIDF也是词袋模型的一种表示法
gram
Walter_Silva
·
2018-11-22 23:45
NLP
【语音识别学习】未分词的2-
gram
语言模型统计Python实现(含源码)
一、概述对于语音识别来说,大体上就分为三个方面,一个是声学模型(acousticalmodel)的训练,一个是语言模型(languagemodel)的训练,最后就是对给定一段语音的解码了,当然,咱们今天讨论的是第二部分,其他的就先丢到一边吧!(在这给大家打一打气,其实语言模型是这三个方面里最复杂的部分了,这部分搞懂之后,其他的也就soeasy啦)现如今,无论是从流行程度还是经典程度来说,n-gra
顺其灬自然丨
·
2018-11-22 17:31
Kaldi语音识别
语音识别
2-gram
分词
Python
源码
RNN,LSTM用于情感分类问题
1、词袋定义和keras自带分词和编码工具词袋定义n-
gram
:是从一个句子中提取的N个(或更少)连续单词的集合“Thecatsatonthemat.”分解为2-
gram
:{"The","Thecat"
程勇*
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2018-11-21 20:50
NLP
机器学习
深度学习
使用LSTM对Region Embeddings进行监督&半监督文本分类
SupervisedandSemi-SupervisedTextCategorizationusingLSTMforRegionEmbeddingsIntro初始文本分类使用线性分类模型,输入为词袋或n-
gram
contr4l_
·
2018-11-19 17:48
MachineLearning
NLP
Word2vec原理及其Python实现
目录一、为什么需要WordEmbedding二、Word2vec原理1、CBOW模型2、Skip-
gram
模型三、行业上已有的预训练词向量四、用Python训练自己的Word2vec词向量一、为什么需要
风弦鹤
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2018-11-16 00:53
Python
自然语言处理
深度学习 (五)cbow、skip-
gram
of word2vec
介绍NLP自然语言处理即让计算机理解学会人类语言,让计算机像人一样能有分辨能力、语言交流能力,并为我们服务产生价值的一种研究方向,从发展历史来说经过了很多代人的努力,向我们的目标更近了一步,从传统的基于规则的语言逐步向基于统计的理论发展。下面先来看一张旅游地图,不至于迷失方向,后面会详细介绍它们之间的关系。历程rules-Based1950年时基于规则的自然语言处理非常火,它是把规则提前编码好并告
李龙生
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2018-11-14 07:51
机器学习
Skip-Thought词向量模型实现Sent2Vec
一、原理skip-thought模型结构借助了skip-
gram
的思想。
黄鑫huangxin
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2018-11-10 12:38
深度学习
python学习
fastText --学习笔记
在word2vec中,没有直接利用构词学中的信息,无论是在skip-
gram
模型还是CBOW模型中,将形态不同的单词用不同的向量来表示。例如,“dog”和“dogs”分别用
Juanly Jack
·
2018-11-07 17:29
NLP
Word2Vector之详解Skip-
gram
Word2Vector实际上是一种浅层的神经网络模型,它有两种网络结构,分别为CBOW(ContinuesBagofWords)和Skip-
gram
,这篇文章主要是介绍Skip-
gram
。
盐味橙汁
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2018-11-05 12:29
学习笔记
机器学习
NLP
人工智能之核——NLP
【深度学习框架Keras】NLP中的n-
gram
、one-hot与word-embeddings
说明:主要参考FrancoisChollet《DeepLearningwithPython》;代码运行环境为kaggle中的kernels;数据集IMDB、IMBDRAW以及GloVe需要手动添加#ThisPython3environmentcomeswithmanyhelpfulanalyticslibrariesinstalled#Itisdefinedbythekaggle/pythondo
BQW_
·
2018-11-05 02:20
Keras
GloVe模型的理解及实践(1)
一、GloVe模型的理解1)原理功能:基于语料库构建词的共现矩阵,然后基于共现矩阵和GloVe模型对词汇进行向量化表示输入:语料库输出:词向量2)与Skip-
Gram
、CBOW模型比较例如:句子为"dogbarkedatthemailman
黄鑫huangxin
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2018-11-03 10:42
深度学习
fastText原理学习
fastText的组成包含三部分:模型架构、层次Softmax和N-
gram
特征一、Softmax回归(SoftmaxRegression):多项逻辑回归(multinomiallogisticregression
Coco_wjy
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2018-11-02 17:46
自然语言处理
使用 rnn 训练词向量模型
词向量说明如下:词向量模型表征的是词语与词语之间的距离和联系,词向量也叫词嵌入wordembeddingCBOW模型:根据某个词的上下文,计算中间词出现的概率,预测的是中心词Skip-
Gram
模型:跟据中间词
ouprince
·
2018-10-31 14:17
TensorFlow
深度学习笔记
word2vec分析
看过word2vec中的数学原理详解之后,做一个记录word2vec中的基本知识就不多做记录了,比如cbow模型和skip-
gram
模型分别是预测中间词和周围词的。
IT莫莫
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2018-10-29 13:18
机器学习
机器学习基础
【NLP competition】中文信息学会 文本溯源技术评测(SMP ETST)
此次的文本溯源项目我们以n-
gram
为核心思想,构建候选句子对的评测标准。用TF-IDF和词袋模型的的思想来预筛选候选句子对,大大提升算法效率。最后用了两种切词方式的模型融合和规则后处理(提升很小)。
beihaizhixin
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2018-10-29 10:08
n-
gram
n-
gram
介绍语言模型什么是N-
gram
模型N-
Gram
模型详解应用n-
gram
模型语言来评估n-
gram
模型其他应用举例总结介绍语言模型什么是语言模型?
kexinxin1
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2018-10-26 20:00
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