gram 第7页

Grammarly在线英文润色工具免付费高级版高校免费专用申请注册教程

edu教育邮箱官方资讯平台·2023-06-08 19:58

postgresql 内核源码分析语法解析 gram.y

专栏内容：postgresql内核源码分析个人主页：我的主页座右铭：天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物．目录前言概述流程简介调用流程语法解析详细分解raw_parser的主流程词法与语法分析器的实例化与词法解析器的使用scanner_init的流程与语法解析器的使用parser_init的流程base_yyparse执行scanner_finish清理结尾前言本文是基于postgres

韩楚风·2023-06-07 18:55

新闻推荐_特征工程

sg:如果是0，则是CBOW模型，是1则是Skip-Gram模型。

58506fd3fbed·2023-06-07 12:44

nlp-语言表示模型

语言表示模型四种语言表示模型BOWOne-HotCountTFIDFN-gram方法共现矩阵主题模型LDALSA静态词向量NNLMword2vecfasttextGlove动态词向量elmoRNN序列依赖问题文本表示方法优缺点参考文献四种语言表示模型语言表示模型有很多种方式

90后程序猿_llj·2023-06-07 00:58

NLP 中语言表示 (向量化) 的基本原理和历史演变综述

目录1前言2语言表示2.1离散表示2.1.1独热编码2.1.2词袋模型2.1.3TF-IDF模型2.1.4N-gram模型2.1.5基于聚类的表示2.2连续表示2.2.1分布式表示2.2.2WordEmbedding2.2.2.1Word2Vec2.2.2.2GloVe2.2.2.3FastText2.2.3

Alexxinlu·2023-06-07 00:40

MySql中的Full Text Search全文索引优化

目录开篇一个简单的DEMO天下没有免费的午餐无索引使用B树索引引入反向索引在默认解析器中使用反向索引在n-gram解析器中使用反向索引InnoDB反向索引性能下降备选方案开篇在我们的生产环境中,有一个模糊检索的文档框

·2023-06-06 21:33

stable diffusion安装从0到1总结：包括遇到的坑和步骤

注：最低电脑配置：8GVram+16GRAM+30G磁盘空间以上，20系列显卡及以上，windows>linux>macos。文件可以不放在系统盘。

李墨瞳·2023-04-21 18:44

风格迁移学习笔记

目录专有词解释：Gram矩阵：协方差矩阵：卷积：中心化与标准化：L-BFGS：图像先验+图像处理正则化：专有词解释：Gram矩阵：https://cloud.tencent.com/developer/

深夜的潜水艇·2023-04-21 13:00

word2vec 中的SkipGram 和CBOW的区别

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。

吹洞箫饮酒杏花下·2023-04-20 02:08

动手学深度学习（day2）

…,wTw1,w2,…,wT，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：P(w1,w2,…,wT).P(w1,w2,…,wT).本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是nn元语法（nn-gram

丁怡泽sns·2023-04-20 00:15

N-Gram 采样与 Session 数据获取 For EGES

目录一.引言二.订单数据预处理1.数据样例2.订单数据处理3.用户Session构建三.构造sku_id游走序列1.获取完整SessionList2.统计sku_id转移词频3.构建sku_id图4.游走构造sku序列四.商品侧信息预处理1.读取商品信息2.LeftJoin匹配侧信息3.Id2Index构建五.基于Ngram与NegativeSample的样本生成1.自定义Ngram样本生成2.k

BIT_666·2023-04-19 22:10

skip gram模型的实现

CBOW模型的概率表示：P(A)：A发生的概率。P(A,B)：事件A和事件B同时发生的概率，称为联合概率。P(A|B)：在给定事件B的信息后，事件A发生的概率，称为后验概率。CBOW模型：当给定某个上下文时，输出目标词的概率。用数学式来表示给定上下文wt-1和wt+1时目标词为wt的概率：交叉熵误差函数公式：yk是神经网络的输出，tk是正确解标签，k表示数据的维数。如果标签为one-hot表示，即

算法技术博客·2023-04-19 18:01

矩阵论复习-过渡矩阵、生成子空间、表示矩阵、度量矩阵、酉空间、内积

坐标变换公式线性子空间齐次方程组的解空间特征子空间生成子空间交空间和空间维数定理直和线性映射线性变换数乘变换、恒等变换、零变换线性变换的数量乘积、线性变换的和线性变换的加法与数乘的性质线性变换的表示矩阵欧氏空间欧式空间实例：基的度量矩阵(基的Gram

算法技术博客·2023-04-19 18:57

线性代数 --- 最小二乘在直线拟合上的应用与Gram-Schmidt正交化（下）

线性代数---最小二乘在直线拟合上的应用与Gram-Schmidt正交化（上）_松下J27的博客-CSDN博客本文接续上文，从最小二乘在直线拟合上的应用开始，一步步推导出什么是Gram-Schmidt正交化

松下J27·2023-04-19 17:47

线性代数 --- Gram-Schmidt, 格拉姆-施密特正交化（上）

Gram-Schmidt正交化在求解最小二乘的问题时，已经介绍了类似于Gram-Schmidt的一些想法。

松下J27·2023-04-19 17:46

2.特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练Simbert、ERNIE-Gram单塔模型等诸多模型【三】

知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等专栏详细介绍：知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等NLP知识图谱相关技术业务落地方案和码源，本专栏会持续更新包含知识图谱（知识融合、知识推理等）、NLP业务落地方案以及码源。同时我也会整理

汀、人工智能·2023-04-19 06:44

【Chatgpt4 教学】 NLP（自然语言处理）第十一课 n-gram模型原理

王老师带我成为救世主》（1）---------------------------------------------------------------------------------------我：简要介绍n-gram

醉醉大笨牛·2023-04-18 23:35

Prompt之文本生成详解教程

prompt在生成方面的应用从两个方面进行介绍：评估手段具体任务评估手段生成任务的评估手段主要分为四种类型：1).基于N-gram匹配2).基于编辑距离3).基于词向量4).基于可学习方式。

奇奇.,·2023-04-17 17:48

PaddlePaddle NLP学习笔记1 词向量

文章目录1.语言模型LanguageModel1.1语言模型是什么1.2语言模型计算什么1.3n-gramLanguageModel2.神经网络语言模型NNLM2.1N-gram模型的问题3.词向量3.1

xi柚xiao白·2023-04-17 01:28

NLP入门之——Word2Vec词向量Skip-Gram模型代码实现（Pytorch版）

代码地址：https://github.com/liangyming/NLP-Word2Vec.git1.什么是Word2VecWord2vec是Google开源的将词表征为实数值向量的高效工具，其利用深度学习的思想，可以通过训练，把对词的处理简化为K维向量空间中的向量运算。简单来说，Word2Vec其实就是通过学习文本语料来用词向量的方式表示词的语义信息，即通过一个高维向量空间使得语义上相似的单

lym-ucas·2023-04-16 10:46

Gram-Schmidt vs. Modified Gram-Schmidt

usingLinearAlgebrafunctionclassical_gram_schmidt_alt(matrix)#orthogonalisesthecolumnsoftheinputmatrixnum_vectors

知识在于积累·2023-04-15 00:08

Rouge | 自动文摘及机器翻译评价指标

rouge-N指N-gram的个数在中文中计算时，需要用空格将每个字分开（如同英

wenweny2020·2023-04-14 07:13

Word2vec

预备知识：LR、贝叶斯公式、赫夫曼编码、统计语言模型、n-gram模型、神经概率语言模型、词向量、词袋模型、softmax、负采样，可以参考word2vec中的原理Word2vec将词映射到K维向量空间

rssivy·2023-04-14 00:39

使用华为Matebook13的一个月，对比LG-gram15

购买这款电脑之前，笔者使用过LG的gram152018款，便携性和拓展之后的16g内存确实符合心意，但无奈不太相信碳镁合金的

隐机·2023-04-13 20:52

使用优先级解决shift/reduce冲突的经典例子（%prec UMINUS）

1前言在postgresql的gram.y中能看到一些提高优先级的语法，例如最容易理解的：a_expr:c_expr{$$=$1;}......

高铭杰·2023-04-12 09:48

区块链文章总结

对于区块链智能合约安全的内容总结对于近几年对于该问题的解决方法有以下的三种解决方式，当然不仅仅局限于这三种方法；1.把源代码当成一个文本内容进行输入利用(NLP)的技术模型（N-gram以及bag-of-words

weixin_47988292·2023-04-12 01:04

快速理解RNN（LSTM，GRU）结构原理

RNN主要用来解决序列问题，强调的是先后顺序，在NLP中引申出上下文的概念，一个翻译问题，这个词的含义可能和前后的单词形成的这个组合有联系（Skip-gram）,也可能是它之前的所有单词都有联系（Attention

sudop·2023-04-10 16:59

word2vec 模型思想和代码实现

CS224d－Day3:word2vec有两个模型，CBOW和Skip-Gram，今天先讲Skip-Gram的算法和实现。

Alice熹爱学习·2023-04-10 09:28

线性代数 --- 最小二乘在直线拟合上的应用与Gram-Schmidt正交化

最小二乘在直线拟合上的应用在前一篇最小二乘的文章中：线性代数---投影与最小二乘下(多元方程组的最小二乘解与向量在多维子空间上的投影)_松下J27的博客-CSDN博客多变量方程组的最小二乘，向量到多维子空间上的投影。https://blog.csdn.net/daduzimama/article/details/129559433?spm=1001.2014.3001.5501我们知道了：1，正规

松下J27·2023-04-10 05:04

同义词挖掘

方法1、实体Embedding挖掘同义词利用领域实体的近似Embedding做同义词召回（通常用Skip-Gram方式训练word2vec模型）。

lzhenboy·2023-04-10 00:55

OLED显示实验

鸡蛋灌饼侠·2023-04-05 22:21

【精通特征工程】学习笔记（二）

2.5&D3章&P33-51页3、文本数据:扁平化、过滤和分块3.1元素袋:将自然文本转换为扁平向量3.1.1词袋一个特征就是一个单词，一个特征向量由这个单词在每篇文档中出现的次数组成3.1.2n元词袋n-gram

小小孩儿的碎碎念·2023-04-05 21:17

Linux（CentOS 6.X）命令行下安装Oracle 11g

一、系统要求1.1.内存及swap（交换空间）要求RAMswap1~2GRAM的1.5倍2~16G与RAM相等大于16G16G查看内存大小：grepMemTotal/proc/meminfo查看交换空间大小

RainingTime·2023-04-05 15:47

文本特征提取

{"我":1,"要":1,"从":1,"文本":1,"提取":1,"如下":1,"特征":1}N-gram分析：将文本切分成N个

哈都婆·2023-04-04 15:24

深度学习 - 38.Gensim Word2Vec 实践

目录一.引言二.Word2vec简介1.模型参数2.Word2vec网络3.Skip-gram与CBOW4.优化方法4.1负采样4.2层次softmax三.Word2vec实战1.数据预处理2.模型训练与预测

BIT_666·2023-04-04 12:06

词嵌入模型word2vec

Word2Vec引言解释计算方法CBOWskip-gram优化技巧：softmaxnegativesamplinghierarchicalsoftmax引言解释词嵌入即利用向量来表示单词，表示原则是一个单词的意思是由经常出现在它附近的单词给出的

Neways谭·2023-04-03 21:11

图嵌入前篇之词嵌入模型 Wrod2Vec

词向量模型Word2VecSkip-gram模型是图嵌入模型RandomWalk中要使用到的模型，因此先学习Word2Vec神经网络语言模型NNLM目标：根据给定的词序列，预测下一个会出现的词，如给定“

_LvP·2023-04-03 20:49

这些年，NLP常见的预训练模型剖析

传统的词向量有one-hot（杜热编码）、词袋模型（TF_IDF）、N-Gram、Word2Vec、Glove等，其中word2vec和Glove是属于wordembedding。one

樱缘之梦·2023-04-01 23:13

静态词向量预训练模型笔记

Skip-gram：通过目标位置词对上下文词进行预测。分布式假设相邻的单词之间相似度较大负样本给定当前词与其上下文，最大化两者共现的概率。（负样本较多，使用此方法采用负样本，使得负样本数量变少）

等风来随风飘·2023-04-01 23:13

一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（实现篇）

前言上一篇的专栏介绍了Word2Vec中的Skip-Gram模型的结构和训练，如果看过的小伙伴可以直接开始动手用TensorFlow实现自己的Word2Vec模型，本篇文章将利用TensorFlow来完成

weixin_34126215·2023-03-30 15:52

那些年的面试

给一段话，怎么判断是乱码还是正常输入，提示n-gram语言模型12-17百度面试，百度智能云AI应用部，NLP算法工程师一面cdssm原理、和dssm区别逻辑回归推导决策树、剪枝过拟合的起因及解决方法，

你_是谁家的美啊·2023-03-30 02:57

word2vec的实现

在目前的行业应用中我们可以使用skip-gram和CBOW模型来进行此过程。在gensim中已经集成了这个算法。

Minority·2023-03-29 13:50

word2vec实战 skip gram

停用词stop_words.txt文件可以自己生成，每个一行，内容可参考另一篇文档2800.txt文件是待训练文件，可以自己任意找一篇中文简体文档，格式为txt文件--coding:utf-8--"""CreatedonSatJul1313:22:432019@author:"""--coding:utf-8--importtensorflowastfimportnumpyasnpimportma

数据智能谷·2023-03-29 13:59

2020-3-2 深度学习笔记12 - 深度学习应用 3（自然语言处理NLP - n-gram / 神经语言模型NNLM / 高维输出 / 结合 n-gram 和神经语言模型 / 神经机器翻译）

第十二章应用中文官网英文原版2020-2-29深度学习笔记12-深度学习应用1（大规模深度学习）2020-3-1深度学习笔记12-深度学习应用2（计算机视觉，语音识别）自然语言处理NLP统计语言建模的目标是学习语言中单词序列的联合概率函数。自然语言处理让计算机能够使用人类语言，例如英语或法语。为了让简单的程序能够高效明确地解析，计算机程序通常读取和发出特殊化的语言。而自然的语言通常是模糊的，并且可

没人不认识我·2023-03-27 07:23

语言模型（一）—— 统计语言模型n-gram语言模型

作为NLP的基础知识，语言模型可能是我们最早接触的知识点之一了，那么语言模型到底是什么呢？在看过一些文章之后我最后形成了我自己的理解：语言模型就是计算词序列（可以是短语、句子、段落）概率分布的一种模型，它的输入是文本句子，输出是该句子的概率，这个概率表明了这句话的合理程度，即这句话符合人类语言规则的程度。或者我们可以这么理解：传统的语言模型是基于词袋模型（Bag-of-Words）和one-hot

知了爱啃代码·2023-03-27 07:19

word2vec之一发入魂（1）：CBOW, Skip-gram原理详解

本文将从原理上简要介绍word2vec模型中包含的两个经典算法：CBOW与Skip-gram模型，并对两者的相同点，不同点

PYIPHANG·2023-03-27 07:46

理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型

原始论文：EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace-简书原始论文翻译视频回忆20210401NLP之---word2vec算法skip-gram

weixin_ry5219775·2023-03-27 07:41

Skip-Gram模型深度解析

Skip-Gram模型的深度解析：本文转载于简书，地址：https://www.jianshu.com/p/da235893e4a5如有冒犯，请来联系，还望谅解。

大笨熊。。。·2023-03-27 07:41

NLP中的n-gram模型

NLP中的n-gram模型1.什么是语言模型2.n-gram模型2.1什么是n-gram模型2.2n-gram评价语句是否合理2.3n-gram模型小结参考：1.什么是语言模型什么是语言模型？

hzq201435·2023-03-27 07:10

[VLDB2019]DLM:微信大规模分布式n-gram语言模型系统

本文是对原VLDB2019论文的简要翻译摘要n-gram语言模型广泛用于语言处理，例如自动语音识别(ASR)。它可以对从发生器（例如声学模型）产生的候选单词序列进行排序。

OpenIM·2023-03-27 07:09

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