gram

word2vec: 理解nnlm, cbow, skip-gram

通过借鉴近义词,学习将similarity编码到词向量中去.1.1one-hotn-gramlanguagemodel见我之前写的csdnBlog:1.BOW2.TF-IDFBOW,TF-IDF这类n-gram
nemoyy·2018-06-07 01:10

Two-gram（string的使用以及字符串的匹配）

B.Two-gramtimelimitpertest1secondmemorylimitpertest256megabytesinputstandardinputoutputstandardoutputTwo-gramisanorderedpair(i.e.stringoflengthtwo)ofcapitalLatinletters.Forexample,“AZ”,“AA”,“ZA”—three
小自洽·2018-06-05 00:00

从语音识别的HMM模型的解码 到Viterbi算法的Token Passing实现

以孤立词举例说明）O：输入的语音序列（ObservationSequence）上述方程的变换应用了BayesRule.等式右边是两项乘积，P(W)来自语言模型（LanguageModel，LM），常用的模型有N-gram
永无乡·2018-05-31 12:06

中文分词

中文分词问题列表分词歧义未登录词识别改进方案基于N-gram模型筛选双向最大匹配中最优结果基于N-gram模型组合双向最大匹配分词结果，并返回最优结果难点目前使用的是搜狗字典，基于N-gram需要对完整语料构建模型
战战兢兢·2018-05-27 15:21

A Neural Probabilistic Language Model ------阅读笔记

数据的稀缺性导致统计语言模型存在很多为0的条件概率，传统的统计语言模型也花费大量的精力来处理这个，包括平滑，插值，回退等方法2.语言模型的参数个数随着阶数呈指数增长，所以一般这个模型的阶数不会很高，这样n-gram
白痴一只·2018-05-17 09:16

人工智能资料库：第52辑（20170506）

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai今天分享：（1）语义分割论文列表；（2）MRI数据集；（3）利用深度学习实现电影推荐系统；（4）bi-gram模型分析；（5
coderpai·2018-05-16 22:58

Statistical Language Model笔记+几个简单平滑算法

1.N-GRAM定在应用中，需要计算一个句子的概率，一个句子是否合理就看他的可能性大小，这里的可能性大小就是用概率来衡量：如在机器翻译中：P(highwindstonite)>P(largewindstonite
白痴一只·2018-05-16 18:28

生成语言模型

通过网站：Sphinx上传文件，生成对应的语言模型，需要注意的是文件最好不要太大，网站容易报504错误，贴下图吧，傻瓜式的操作方式：2.使用SRILM训练语言模型SRILM基本使用方法1、从语料库中生成n-gram
张念·2018-05-11 10:09

虚拟机安装 & 快照 & 克隆

1.实验环境简介本地环境OS:Windows虚拟化软件：VMwareWorkstation虚机环境OS:CentOS7HD:30GRAM:1GB以上CPU:1颗单核2.虚机网络简介NAT虚拟网卡：VMnet8
chocolee911·2018-05-10 18:57

深度学习必须熟悉的算法之word2vector（一）

本文是一篇翻译的文章，原文链接是：http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-mod
容数据服务集结号·2018-05-10 15:08

TensorFlow与NLP（词向量：skip-gram）

开篇前面已经讲了两种表示文本特征的向量化方法了，到这里也可以进入我们的词向量了，词向量是近几年来NLP领域最重要的研究成果之一，我们现在再看一些基本的NLP任务也基本上再也离不开词向量的身影，今天我们就用代码的层面来看看它到底是什么？ps：拖延症晚期，跳票严重。今天无论如何都要把词向量这篇博客补上。word2vec前面我们也讲到了两种向量化的方式，他们有个缺点就是太长了，都是以词典的大小来表示自己
Ding_xiaofei·2018-05-10 10:56

TensorFlow与NLP（词向量：skip-gram）

开篇前面已经讲了两种表示文本特征的向量化方法了，到这里也可以进入我们的词向量了，词向量是近几年来NLP领域最重要的研究成果之一，我们现在再看一些基本的NLP任务也基本上再也离不开词向量的身影，今天我们就用代码的层面来看看它到底是什么？ps：拖延症晚期，跳票严重。今天无论如何都要把词向量这篇博客补上。word2vec前面我们也讲到了两种向量化的方式，他们有个缺点就是太长了，都是以词典的大小来表示自己
Ding_xiaofei·2018-05-10 10:56

条件随机场模型与双向LSTM

典型的生成式模型有N-Gram语言模型，隐马尔科夫模型，马尔科夫随机场，朴素贝叶斯模型，LDA和最近很火的生成对抗网络。生成
sun_brother·2018-05-10 10:30

深度学习必须熟悉的算法之word2vector（一）

本文是一篇翻译的文章，原文链接是：http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/如果你的英
Sim1480·2018-05-10 09:33

对Python中gensim库word2vec的使用详解

sentences,sg=1,size=100,window=5,min_count=5,negative=3,sample=0.001,hs=1,workers=4)参数解释：1.sg=1是skip-gram
angus_monroe·2018-05-08 10:33

Two-gram (暴力选子串+kmp)

Two-gramTwo-gramisanorderedpair(i.e.stringoflengthtwo)ofcapitalLatinletters.Forexample,"AZ","AA","ZA"—threedistincttwo-grams.YouaregivenastringsconsistingofncapitalLatinletters.Yourtaskistofindanytwo-
一只二十四节气·2018-05-07 14:35

word2vec实现cbow和skip-gram

word2vec实现cbow和skip-gramskip-gramcbow1.CBOW实现"""学习参考：http://www.hankcs.com/ml/cbow-word2vec.htmlhttps://blog.csdn.net/layumi1993/article/details/72866235https://blog.csdn.net/linxuheng/article/details
我是白小纯·2018-05-07 11:33

word2vec

截图参考链接汇总总体介绍：word2vec前世今生-公子天-博客园DeepLearning实战之word2vec–有道技术沙龙博客-分享有道人的技术思考简单原理介绍：一文详解Word2vec之Skip-Gram
青禾ws·2018-05-07 09:43

感知机中为什么不能处理异或 | 什么是gram矩阵

对于其他情况则可以分类2什么是gram矩阵？前置知识：协方差和相关系数矩阵对于上面的矩阵，就是两两向量直接做内积，也就是矩阵相乘。上面的矩阵是自己乘以自己。
JH_Zhai·2018-05-05 19:17

python之清洗数据

案例：返回维基百科词条“Pythonprogramminglanguage”的2-gram列表：1：代码#coding=utf-8"""@author:j
贾继康·2018-04-30 14:58

今天总结

importgensimsentences=word2vec.Text8Corpus(u'corpus.txt')#加载语料model=word2vec.Word2Vec(sentences,min_count=8)#训练skip-gram
hehesakura·2018-04-19 18:18

deeplearning.ai 总结 - Gram matrix(格拉姆矩阵)

deeplearning.ai总结-Grammatrix(格拉姆矩阵)flyfish表示方法G=VTVG=VTV解释A=(abc),B=⎛⎝⎜xyz⎞⎠⎟,A=(abc),B=(xyz),AB=(abc)⎛⎝⎜xyz⎞⎠⎟=ax+by+cz,AB=(abc)(xyz)=ax+by+cz,BA=⎛⎝⎜xyz⎞⎠⎟(abc)=⎛⎝⎜xayazaxbybzbxcyczc⎞⎠⎟.BA=(xyz)(abc)
flyfish1986·2018-04-15 21:20

pyTorch安装失败

pip安装失败pipinstalltorch出现Memory错误，我的电脑是64位ubuntu+4GRAM，不知道为什么会错误，在32G电脑上安装正常。建议：放弃这种安装方法。
Wind_white·2018-04-13 11:22

word2vec中CBOW和Skip-Gram训练模型的原理

转载于CBOW模型和Skip-Gram模型前言word2vec如何将corpus（语料库）的one-hot向量（模型的输入）转换成低维词向量（模型的中间产物，更具体来说是输入权重矩阵），真真切切感受到向量的变化
dxlcnm·2018-04-12 18:40

基于word2vec训练词向量(一)

回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型：DNN模型中我们使用CBOW或者Skip-gram模式结合随机梯度下降，这样每次都只是取训练样本中几个词训练，
磐创 AI·2018-04-11 23:11

N-gram语言模型 & Perplexity & 平滑

文章目录1.N-gram语言模型2.Perplexity（困惑度）3.平滑方法3.1问题3.2常用方法3.2.1Laplace平滑(add-one,add-α)3.2.2Good-TuringSmoothing3.2.3Backoff
qjf42·2018-04-03 18:20

用gensim库训练word2vec踩过的坑

最近在进行毕设，也用tensorflow写了一个skip-gram算法的embedding由于是论文复现，需要的embeddingmatrix（skip-gram，dimension=400，negativesamples
HeReCJJ·2018-03-28 22:23

统计学习方法之感知机算法对偶形式_李航

publicclassSensor_2{publicstaticint[]a=newint[3];publicstaticintb=0;publicstaticintt=0;//获得实例之间的內积Gram
Da_n_n_y·2018-03-24 13:31

统计学习方法之感知机算法对偶形式_李航

publicclassSensor_2{publicstaticint[]a=newint[3];publicstaticintb=0;publicstaticintt=0;//获得实例之间的內积Gram
Da_n_n_y·2018-03-24 13:31

感知机模型原始问题与对偶问题对比

误分类条件yi(∑Nj=1αjyjxjxi+b)≤0yi(∑j=1Nαjyjxjxi+b)≤0的计算比原始问题更为复杂（不知这个对偶问题有何意义），计算过程中最好先计算Gram矩阵这样便于迭
y小川·2018-03-19 10:51

新版LG gram 15Z980值得买吗？2018版LG gram 15Z980轻薄本全面评测

在今年的CES2018上，LG展示了新一代的LGgramZ980系列轻薄笔记本，包括13.3英寸(13Z980)、14英寸(14Z980)、15.6英寸(15Z980)三种屏幕尺寸，分辨率均为1080p，机身重量分别只有965g、995g、1095g。近日，15英寸版本的LGgram15Z980正式上架销售。Z980配备了15.6英寸、1080p分辨率的IPS触控屏，厚度仅1.8CM、约重1.1千
佚名·2018-03-10 16:08

gensim-word2vec

通过word2vec的“skip-gram和CBOW模型”生成词向量，使用hierarchicalsoftmax或negativesampling方法。
迅速傅里叶变换·2018-03-09 17:19

Linux之改造轻量级桌面版Ubuntu

最近在virtualbox虚拟机上尝试各种系统，几个好玩的：1、lubuntu，官方发布的一款轻量级Ubuntu桌面系统；虚拟机分配4GRAM，开机占用不到400MB；2、Ubuntu-server+X.org
蔡冰成·2018-03-08 21:31

自己动手编译Android源码

准备设备：红米3s设备代号：landAndroid版本：7.1.1源码提供：LineagePC配置：系统：Ubuntu16.04x64至少12GRAM至少80GB剩余硬盘空间良好的网络环境1.下载并解压
落叶似秋·2018-03-02 13:52

FastText：快速的文本分类器

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/一、简介二、FastText原理2.1模型架构2.2层次SoftMax2.3N-gram特征三、基于fastText实现文本分类
john_bh·2018-02-26 11:22

Android下安装Kali Linux

准备材料:一部2GRAM16GROM的安卓智能手机已经Root的Android系统LinuxDeployBusyBoxProJuiceSSHkali-linux-light-2017.1-armhf.imgPS
Wh0ale·2018-02-19 20:30

PyTorch: N-Gram Language Modeling

http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79313809PyTorch中WordEmbeddings在介绍N-Gram语言模型之前我们先简单介绍一下如何在
yuquanle·2018-02-11 22:44

Word2vec：CBOW和Skip-Gram算法简介

本文主要来自于斯坦福大学CS224d课程笔记note1，文后给出的范例来自于该课程作业assignment1。在完成该作业的时候参考了如下链接中的代码：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51760923参考的意思是，在有些无法理解的地方会阅读这个代码，理解之后自己再实现。这个文档网上流传很广，但其中是有些笔误的，譬如：negativ
foreseerwang·2018-02-09 17:33

Tensorflow 同时载入多个模型

转自：神经网络中embedding层作用神经网络中embedding层作用——本质就是word2vec，数据降维，同时可以很方便计算同义词（各个word之间的距离），底层实现是2-gram（词频）+神经网络这涉及到词向量
christianashannon·2018-01-18 12:34

word2vector入门教程

下面这篇文章我认为是关于W2V写的比较好的文章，读者有兴趣可以先参考一下：w2v参考文章1另外一篇是关于Skip-Gram和CBow的介绍。
kingsam_·2018-01-13 21:34

LDA 主题模型

常见的文本建模方法包括：Unigram、PLSA、LDA、词向量模型（CBOW、Skip-gram）等。LDA模型是一种主题模型（topicmodel），属于词袋（不关心词与词之间的次序）模型。
Chen_SL·2018-01-13 10:33

李航 统计学习 感知机学习算法 对偶形式

,[1,1]])y=array([1,1,-1])w=zeros((1,len(x[0])))b=0a=array([0foriinrange(len(x))])defsign(b,a,x,y,i):gram
only卉·2018-01-12 07:57

Gram矩阵

1、Gram矩阵的定义2、意义格拉姆矩阵可以看做feature之间的偏心协方差矩阵（即没有减去均值的协方差矩阵），在featuremap中，每个数字都来自于一个特定滤波器在特定位置的卷积，因此每个数字代表一个特征的强度
仙女阳·2018-01-11 19:23

李航感知机对偶形式python代码

xinxinzhangimportnumpyasnpdefloadData():#加载数据X=np.mat([[3,3],[4,3],[1,1]])Y=[1,1,-1]returnX,YdefGram(X):#计算Gram
zuanfengxiao·2018-01-11 14:23

NLP之文本分类方法之基础知识

因为研究表明特征粒度为词粒度远远好于字粒度，其大部分分类算法不考虑词序信息，基于字粒度的损失了过多的n-gram信息。中文分词主要分为两类方法：基于词典的中文分词和基于统计的中文分词。
gentelyang·2018-01-05 15:17

word2vec、doc2vec的使用

2、使用层次化的softmax方法预测：cbow与skip-gram都是在一幅图上跑的，对于每个类别，它在图上就指定好一条路线。
静心净气·2018-01-04 21:25

DeepLearning笔记: 语言模型和 N-gram

语言模式是自然语言处理的一个基础概念。我们可以从语料中得到「语言模型」——即句子的概率，可用于：发现错别句子发现新短语生成句子（如模仿汪峰写歌）机器怎样理解自然语言呢？有两种思路：学习语法：词性、句子成分，但不能保证语义，如，火星追杀绿色的梦概率统计齐夫定律：频率最高的单词出现的频率大约是出现频率第二位的单词的2倍，而出现频率第二位的单词则是出现频率第四位的单词的2倍），香农的信息论概率论基本原理
Kidult·2018-01-02 17:02

文本分类-fastText

一、FastText架构1.fastText原理fastText方法包含三部分：模型架构、层次Softmax和N-gram特征。下面我们一一介绍。1.1模型架构fastText模型架构如下图所示。
九指码农·2017-12-23 15:26

基于meta-path的异质网络Embedding-metapath2vec

id=3098036是17年发表的，使用基于meta－path的随机游走重构节点的异质邻居，并用异质的skip－gram模型求解节点的网络表示。DeepWalk是同质网络中的表示
hy_jz·2017-12-22 23:03

python 与自然语言处理之语言模型n-gram

有，就是本节要接到的N-gram语言模型。2.N-gram语言模型是啥？2.1从假设性独立到联合概
数据科学家corten·2017-12-21 12:18
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