gram

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

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】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

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

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

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

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

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

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·2018-12-04 11:53

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 20:18

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

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·2018-11-29 17:22

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-gram2.2词向量模型3word2vec3.1skipGram3.1.1
ccoran·2018-11-27 20:01

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

【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

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*·2018-11-21 20:50

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

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·2018-11-16 00:53

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·2018-11-14 07:51

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·2018-11-10 12:38

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

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·2018-11-05 12:29

【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

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·2018-11-03 10:42

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·2018-11-02 17:46
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