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

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

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

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·2018-10-29 13:18

【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·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？
kexinxin1·2018-10-26 20:00
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