gram 第8页

iGift空投GRAM

Telegramisgoingtoairdrop1,000,000GRAM!!!

JaeGwen·2023-03-21 04:58

自然语言处理

1.语言模型举一个例子，我今天下午打篮球，P(S)称为语言模型，即用来计算一个句子概率的模型，P(S)的表达式如下：存在两个问题：1.数据过于稀疏2.参数空间太大N-gram模型：在意识到这两个问题后，

Angeliaaa·2023-03-20 07:19

word2vec

不能表示词之间的关系，空间太大3.训练方法skip-gramcbow,普通使用skip-gram,diff使用所有预测的one-hot和训练求diff,loss使用softmax函数4.加速训练的方法negativesampling1

若_6dcd·2023-03-19 03:49

gensim Word2Vec

翻译自2018-11-28word2vec算法包括skip-gram和CBOW模型，使用分层softmax或负抽样TomasMikolovetal:EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace

雪茸川·2023-03-18 11:41

fasttext简单理解及应用

在训练时，通过N-gram把词向量喂入模型，输出属于各类的概率，并比对标签修正模型在预测时，输入的是词序列，输出的是属于各类概率，取最大概率实际上还是一个单层的神经网络系统，一般来说损失函数用得softmax

机器不能学习·2023-03-18 07:49

自然语言处理中的分词算法实现

最近实现的3种中文分词算法基于最大匹配（前向匹配、后向匹配、双向匹配）HMMn-gram基于最大匹配算法（基于词典）最大前向匹配从左到右取待切分汉语句的m个字符作为匹配字段，m为词典中最长词条个数。

Van_Tinker·2023-03-18 06:13

pyrouge和rouge，文本摘要评测方法库

是自动文本摘要算法的评估指标：https://blog.csdn.net/qq_25222361/article/details/78694617Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L分别是：生成的摘要的1gram

夕一啊·2023-03-16 18:56

存储芯片行业信息汇总

比如手机6GRAM+128GROM，对手机比较了解的人都知道RAM是代表运行内存，运行内存越大，可以打开的应用就越多，不会卡。

yangshuodianzi·2023-03-16 07:44

从零开始NLP

文本离散表示的代表就是词袋模型，one-hot（也叫独热编码）、TF-IDF、n-gram都可以看作是词袋模型。

LegendNeverDied-24·2023-03-16 07:04

Android9.0系统源码_编译刷机——从下载到编译

参考文章：清华镜像之Android镜像使用帮助、Android系统源码编译一、环境准备1、ubuntu24.04（250G+6核+16GRAM）2、VirtualBox6.1.34至于VirtualBox

AFinalStone·2023-03-15 04:26

[Paper] || 基因embedding Gene2vec: distributed representation pf genes based on co-expression

一句话总结：将有共表达的基因对当作上下文（context)，利用Skip-Gram模型做geneembedding。

葵sunshine·2023-03-14 06:27

【笔记】NLP分类方法

一文简述文本分类任务的7个模型0.数据预处理这一部分讲述了数据来源({0,1}情感数据)、测试集划分(1/10)、噪声清洗(http网址、#主题、@用户)清洗后的数据1.基于词级ngram的词袋模型流程：提取n-gram

PancakeCard·2023-03-12 18:43

「SymPy」符号运算(7) Matrix进阶运算与线性代数

目录0导言1矩阵一般属性秩逆迹转置共轭伴随行列式特征值特征向量特征多项式2矩阵运算与线性代数范数标准化条件数矩阵分解黑塞矩阵雅克比矩阵Jordan标准型最小二乘拟合线性方程组求解Gram-Schmidt

行吟客·2023-03-11 07:19

N-gram模型和神经语言模型

概率模型统计语言模型实际上是一个概率模型，所以常见的概率模型都可以用于求解这些参数常见的概率模型有：N-gram模型、决策树、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、神经网络等目前常用于语言模型的是N-gram

wenjian12·2023-03-10 07:59

自然语言处理(NLP)之跳字(元)模型＜skip-gram＞与连续词袋模型＜continuous bag of words＞

自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是AI里的一个非常重要的领域，比如现在很火爆的ChatGPT，首先就需要很好的理解输入内容的意思才能够做出合理的回复。自然语言处理应用非常广泛，比如机器翻译、问题回答、文本语义对比、语音识别、自动文摘、写论文与判断论文是否抄袭等等，为了将这些应用做好，很关键的就是数学在其中的作用。这节重点是讲解数学公式在损失函数中的推导，主

寅恪光潜·2023-02-24 07:56

word2vec原理（三）：基于Negative Sampling的模型

基于NegativeSampling的模型梯度计算4.NegativeSampling负采样方法5.基于NegativeSampling的CBOW模型6.基于NegativeSampling的Skip-Gram

满腹的小不甘_静静·2023-02-24 07:49

动手学深度学习（十一、自然语言处理基础知识）

动手学深度学习（十一、自然语言处理基础知识）附两个词向量基础的博客链接：word2vec原理--CBOW与Skip-Gram模型基础Word2Vec-知其然知其所以然词向量：word2vector、Glove

jiangchao98·2023-02-24 07:18

word2vec笔记

本文基于word2vec原理CBOW与Skip-Gram模型基础CBOW与Skip-Gram的模型计算的推导待补充(咕咕咕)word2vec训练过程参考word2vec简介与训练过程概要首先是对语料进行预处理

浩_c66f·2023-02-18 07:10

实验大纲

1.实验大纲：（1）one-hot:字、n-gram、字模板、分词、词模板（2）wordvector:字vs词（3）分级预测：充分利用韵律的层级信息，误差累计，导致最后IPH预测效果比较差，对合成语音韵律影响最大

dingchuang·2023-02-18 02:13

机器学习：Recurrent Neural Network-RNN

应用举例如果有很多词汇的时候，one-encode会导致很长，可以将不常见的归类到other，也可以用n-gram进行编码输出的是一个概率分布相同的词得到不同的结果，需要网络具有记忆，RNN网络的设计就是使得网络具有部分的记忆能力

uncle_ll·2023-02-17 12:58

Chatgpt的介绍-内容由chatgpt生成

语言模型的发展可以追溯到最初的n-gram模型。n-gram模型是一种基于统计学的模型，通过统计语料库中单词序列的频率来预测下一个单词。

蓑雨春归·2023-02-16 21:43

2021-06-17 ch21 词向量review

词向量：和独热编码不同的是，可以表示一个词的含义，但无法表示一词多义训练词向量的方法：基于非语言模型的方法：CBOWSkip-gram基于语言模型的方法：seq2seq语言模型多了时序信息，因为训练语言模型时

柠樂helen·2023-02-07 13:57

联想K43c-80开启触摸板双指双击功能

i5-8250U+12GRAM+512GSSD+1THDDK43c-80触摸板的尺寸挺大，手势控制挺精准，操作起来非常的顺滑。但是美中不足的是，触摸板手势竟然不支持双指点击唤起右键菜单。

ettingshausen·2023-02-07 00:27

自然语言处理 Transformer 模型

一元文法（1-gram），unigram，零阶马尔科夫链，不依赖前

Icarus_·2023-02-05 14:36

Word2Vec------skip-gram、CBOW、负采样、的一些理解

1.WindowbasedCo-occurrenceMatrix简单来说就是统计语料库中，在确定window长度的情况下，统计word的出现频率，基于词频得到关联矩阵，例如：然后，利用SVD奇异值分解，变成K维，每一row就刚好是每个词wordembedding的大小。但是这种方法有很多缺点，纬度高、矩阵稀疏、cost较大等。2.continuousbag-of-words(CBOW)基于周围的c

不爱学习的木易·2023-02-05 11:02

条件随机场、CBOW、word2vect、skip-gram、负采样、分层softmax（1）

用gensim学习word2vec摘要:在word2vec原理篇中，我们对word2vec的两种模型CBOW和Skip-Gram，以及两种解法HierarchicalSoftmax和NegativeSampling

ljtyxl·2023-02-05 11:02

RNN网络架构解读|词向量模型|模型整体框架|训练数据构建|CBOW和Skip-gram模型|负采样方案

文章目录RNN网络架构解读词向量模型模型整体框架训练数据构建CBOW和Skip-gram模型负采样方案RNN网络架构解读递归神经网络实际上就是普通的神经网络的部分进行修改更新：实际上常用于时间序列的更新

Micoreal·2023-02-05 11:31

基于negative sampling（负采样）的CBOW模型、skip-gram模型

一、基于negativesampling的CBOW模型（一）基于negativesampling的CBOW模型与基于hierarchicalsoftmax的CBOW模型不同：基于negativesampling的模型采用随机负采样法计算概率，计算的是除词语w外的其他负采样词语的条件概率P(u|Context(w))相乘。基于hierarchicalsoftmax的模型采用huffman树的二分类法

你好星期一·2023-02-05 11:30

Word2Vec - Skip-gram是如何训练出词向量的

Stanford/Winter2020CS224n课程学习笔记02根据统计学，比如一句话："我想吃X"，根据训练文本，输出最有可能出现的X。比如训练文本出现最多的是"我想吃苹果"，那么"苹果"则应是最有可能被预测出来。假设我们有一个列表D(字典)，D=['problems'，'turning'，'into'，'banking'，'crises'，'as']字典总长度为6，我们假设窗口为3，目前窗口

丶Morghulis·2023-02-03 19:35

Word2Vec理解

综述本文思想-先论述利用DNN（MLP）模型衍生的CBOW和skip-gram，然后论述负采样算法和哈夫曼树，最后总结Word2vec两种模型。词嵌入只是模型的副产品，即输入词矩阵。

莫一丞元·2023-02-03 16:23

N-gram和NNLM语言模型

背景：one-hot:缺点：1.高维稀疏，2.不能体现句子中词的重要性，3.不能体现词与词之间的关系。embedding:1.解决了高维稀疏tf-idf：2.解决了one-hot中不能体现句子中词的重要性这一特点。语言模型：3.解决不能体现词与词之间的关系。前馈神经网络:上一层的输出只作为下一层的输入(即标准神经网络NN)反馈神经网络/循环神经网络:当前层的输出除了作为下一层的输入，还返回回来重新

小杨变老杨·2023-02-03 16:44

word2vec学习笔记之CBOW和skip-gram

文章目录1.ContinuousBag-of-WordModel(CBOW)1.1One-wordcontext（一个词的上下文）1.2Multi-wordcontext(多个词的上下文)2.Skip-grammodel在上一篇学习笔记《word2vec学习笔记之文本向量化概述》中介绍了word2vec提出的一些背景（当然，除了该篇文章中所说的一些向量化方法之外，在word2vec之后，还有fas

仰望星空的小狗·2023-02-03 16:43

N-gram语言模型和Word2Vec

N-gram语言模型–潘登同学的NLP学习笔记文章目录N-gram语言模型--潘登同学的NLP学习笔记语言模型N-gram概率模型马尔科夫假设选取N的艺术举例说明OOV问题平滑处理总结NPLM(NeuralProbabilisticLanguageModel

PD我是你的真爱粉·2023-02-03 16:41

fasttext文本分类

这些包括了使用词袋以及n-gram袋表征语句，还有使用子字(subword)信息，并通过隐藏表征在类别间共享信息。我们另外采用了一个so

AI小太阳·2023-02-02 18:25

图嵌入Graph embedding学习笔记

2图嵌入方法2.0方法基础—Word2vec方法和Skip-Gram模型2.1深度游走DeepWalk优缺点2.2节点-向量模型node2vec优缺点Node2vecvsDeepWalk2.3LINE优缺点

来包番茄沙司·2023-02-02 15:23

NLP：n-gram模型

主要的应用场景：1️⃣人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理；2️⃣通过输入的前N个词预言下一个词（常见于输入法，这种类型的LM被称为自回归语言模型(Autoregressio

Dawn_www·2023-02-02 08:09

word2vec参数学习详解

前言word2vec虽然非常流行和被广泛关注，但即使在原作者(Mikolovetal)的文章中，也没有给出CBOW和Skip-Gram两个模型的具体推导。

qzlydao·2023-02-01 15:54

Doc2vec 简介及应用

DistributedMemoryversionofParagraphVector(PV-DM)方法与CBOW方法类似，BagofWordsversionofParagraphVector(PV-DBOW)与Skip-gram

Mark_Aussie·2023-01-31 11:42

Doc2Vec - 计算文档之间的相似性

目录前言一、Word2Vec1.Skip-Gram2.ContinuousBag-of-Words(CBOW)二、Doc2Vec1.DistributedMemoryversionofParagraphVector

qq_43483899·2023-01-31 11:11

Graph Survey

GraphEmbeding###Deepwalk核心思想是将图节点的表示像NLP句子中的单词一样进行表示，先进行随机游走，之后得到游走的n个序列，这里看作是NLP里面的句子，通过NLP的算法模型skip-gram

Xinzhaohaha·2023-01-31 10:29

文档向量化算法综述

文档向量化算法综述文档向量化方法：算法简介One-Hoe算法词袋模型算法Bi-gram、N-gram算法简介TF-IDF算法共现矩阵算法简介word2vec简介方法的优劣性：One-hot的优、缺点代码

楚楚小甜心·2023-01-31 09:42

利用Word2vec简单的计算文本相似度

这个模型一般分为CBOW(ContinuousBag-of-Words与Skip-Gram两种模型，简单说起来，就是：CBOW

TianNanLeo·2023-01-31 03:26

LanguageModel API 语言模型

publicinterfaceLanguageModelextendsConfigurable代表了对言一个N（N-Gram）元语模型的一般接口。所有的概率都在log域的。

eternity668·2023-01-30 12:16

word2vec：基于层级 softmax 和负采样的 Skip-Gram

Skip-Gram前一篇，我们学习了什么是CBOW，今天来看Skip-Gram，它是word2vec的另一种训练思路。

Alice熹爱学习·2023-01-30 12:52

NLP-词向量(Word Embedding)：Embedding（Tranform Object To Vector）【对象向量化；Embedding的本质是以one-hot为输入的单层全连接层】

Ont-Hot编码三、WordEmbedding1、传统的自然语言处理系统2、词向量(WordEmbedding)空间语言模型(Vectorspacemodels,VSMs)3、CBOW模型4、Skip-Gram

u013250861·2023-01-30 07:51

WFST 语言模型

1.5682A-2.8371-1.4681B-2.9370-1.0681C-2.0370\2-grams:-3.4627AB-0.9884-3.8627AC-0.4884-3.1627BC-0.5884\3-gram

电子伏特·2023-01-29 23:02

RNN学习笔记（六）-GRU，LSTM 代码实现

在这里，我们仍然沿用RNN学习笔记（五）-RNN代码实现里的例子，使用GRU/LSTM网络建立一个2-gram的语言模型。

rtygbwwwerr·2023-01-29 14:19

NLP最基础的零碎知识点整理

一、N-gram语言模型语言模型的训练，其实就是在训练p(He)、p(is∣He)、p(AI∣isstudying)p(He)、p(is|He)、p(AI|isstudying)p(He)、p(is∣He

Xu_Wave·2023-01-29 00:06

gensim中的word2vec使用

介绍一句话，GensimGensimGensim中的word2vec类就是用来训练词向量的，这个类实现了词向量训练的两种基本模型skip−gramskip-gramskip−gram和CBOWCBOWCBOW

big_matster·2023-01-28 10:12

N Gram个人理解（根据pytorch官方代码）

WORDEMBEDDINGS:ENCODINGLEXICALSEMANTICS参考官方代码Ngram的操作过程如下：1、给定数据集合如sentence="""Whateverisworthdoingisworthdoingwell.""".split()2、提取所有三元组"""Whateverisworth"""等3、提取所有sentence出现的不同词汇set(sentence)4、按数字将不同

ClarenceHoo·2023-01-27 16:39

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