gram 第9页

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

PVE 安装volumio

1、上传IMG文件2、创建Linux虚拟机，2GRAM，8GIDE3、ddif=/var/lib/vz/template/iso/img名of=/dev/pve/vm-虚拟机编号-disk-0bs=1M

朱百万·2023-01-27 15:14

Kubernetes的安装

准备工作集群包括:1台master(2corecpu和4gram):主要安装kubernetes必要的自带pod如apiServer,kube-controller,kube-scheduler,etcd

纯正it狗·2023-01-27 14:08

CS224D:Deep Learning for NLP Note1

keywords:WordVectors,SVD,Skip-gram.ContinuousBagofWords(CBOW).NegativeSampling.关键词:词向量,奇异值分解,Skip-gram

TheOneAc1·2023-01-26 08:43

NLP-Beginner 任务一：基于机器学习的文本分类(超详细！！)

NLP-Beginner任务一：基于机器学习的文本分类传送门一.介绍1.1任务简介1.2数据集1.3流程介绍二.特征提取2.1词袋特征（Bag-of-word）2.2N元特征（N-gram）三.最优化求解

0oTedo0·2023-01-26 07:09

NLP-Task1:基于机器学习的文本分类

的文本分类数据集：ClassifythesentimentofsentencesfromtheRottenTomatoesdataset网盘下载链接见文末需要了解的知识点：文本特征表示：Bag-of-Word，N-gram

Navajo_c·2023-01-26 07:08

NLP—Word2vec词向量表达

原理：word2vec原理(一)CBOW与Skip-Gram模型基础word2vec原理(二)基于HierarchicalSoftmax的模型word2vec原理(三)基于NegativeSampling

财务自由_lang·2023-01-26 01:09

NLP - KenLM

文章目录一、关于KenLM二、安装三、训练N-gram模型四、Python中调用评分五、pycorrector+kenlm文本纠错一、关于KenLMKenLM:FasterandSmallerLanguageModelQuerieskenlm

伊织code·2023-01-25 13:25

关于GLOVE 词嵌入方法的理解

关于GLOVE原理的理解前言：Glove是基于传统矩阵的LSA方法和基于skip-gram，Cbow训练方法的基础上提出的一种效果优于这两者（及其他很多训练方法）的词向量训练方法。

怕写代码的汉堡·2023-01-25 07:46

Python深度学习（5）：词嵌入（GloVe模型）

将文本分解成标记token（单词、字符或n-gram），将标记与向量关联的方法常用的one-hot编码和词嵌入wordembedding。

Brielleqqqqqqjie·2023-01-25 07:45

snownlp 原理_使用snownlp进行情感分析

snownlp主要可以进行中文分词(算法是Character-BasedGenerativeModel)、词性标注(原理是TnT、3-gram隐马)、情感分析(官网木有介绍原理，但是指明购物类的评论的准确率较高

学历小助手王老师·2023-01-24 10:31

劝你别把开源的AI项目写在简历上了！！！

视学算法·2023-01-23 08:03

4个可以写进简历的京东 NLP 项目实战

woshicver·2023-01-23 08:32

京东 | AI人才联合培养计划（NLP项目实战）

深度强化学习实验室·2023-01-23 08:21

详解京东商城智能对话系统（生成+检索）

PaperWeekly·2023-01-23 08:20

京东 | AI人才联合培养计划！

Datawhale·2023-01-23 08:48

文本表示方法（BOW、N-gram、word2vec）

文章目录one-hotBagofWordsTF-IDFN-gram语言模型NNLM（神经网络语言模型）word2vec文本是一种非常重要的非结构化的数据，如何表示文本数据一直是机器学习领域的一个重要研究方向

财神Childe·2023-01-22 07:57

【自然语言处理】文本表示（一）：One-Hot、BOW、TF-IDF、N-Gram

文本表示（一）：One-Hot、BOW、TF-IDF、N-Gram1.One-Hot编码One-Hot编码，又称“独热编码”，是比较常用的文本特征提取方法。这种方法把每个词表示为一个很长的向量。

皮皮要HAPPY·2023-01-22 07:49

5.3 Hessenberg法求特征值

文章目录1Gram-Schmidt正交化的缺点2Hessenberg矩阵3Householdreflector4u向量的选择5海森堡化简(Hessenbergreduction)6Givensrotation7

醒过来摸鱼·2023-01-22 01:02

KeyBERT进行中文关键词提取

然后，提取N-gram单词/短语的单词嵌入。最后，使用余弦相似性来

Eva_Hua·2023-01-21 22:04

NLP-T3基于机器学习的文本分类

NLP--T3基于机器学习的文本分类3基于机器学习的文本分类3.1机器学习模型3.2文本表示方法Part13.2.1One-hot3.2.2Bagofwords3.2.3N-gram3.2.4TF-IDF3.2

中古传奇·2023-01-21 21:24

nlp n-gram_NLP中的单词嵌入：一键编码和Skip-Gram神经网络

nlpn-gramI’mapoet-turned-programmerwhohasjustbegunlearningaboutthewonderfulworldofnaturallanguageprocessing.Inthispost,I’llbesharingwhatI’vecometounderstandaboutwordembedding,withthefocusontwoembeddin

weixin_26632369·2023-01-21 19:31

NLP：自然语言处理技术中常用的文本特征表示方法(整数编码、one-hot编码法、BOW法、TF-IDF法、N-Gram法等)及其代码案例实现

NLP：自然语言处理技术中常用的文本特征表示方法(整数编码、one-hot编码法、BOW法、TF-IDF法、N-Gram法等)及其代码案例实现目录自然语言处理技术中常用的文本特征表示方法(整数编码、one-hot

一个处女座的程序猿·2023-01-21 19:55

PyTorch入门到进阶实战笔记三（NLP）

结构简单RNNs原理介绍双向RNNs原理介绍LSTM原理介绍双向LSTM网络原理介绍LSTM网络结构变种Attention结构Seq2Seq模型优化方法Transformer结构BERTNLP基础概念n-gram

酸菜鱼_2323·2023-01-20 14:15

动手学深度学习之语言模型与数据集

本节介绍基于统计的语言模型，主要是nnn元语法(nnn-gram)。假设序列w1,w2,..

Ta51167·2023-01-20 10:56

电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含蒙特卡洛模拟法、半不变量法

电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含蒙特卡洛模拟法、半不变量法＋级数展开（Gram-Charlie，Cornish-Fisher）；考虑光伏不确定性（Beta分布），以IEEE34节点为例，

「已注销」·2023-01-20 08:28

一起来学自然语言处理----分类和标注词汇

分类和标注词汇使用词性标注器标注语料库1.表示已标注的标识符2.读取已标注的语料库3.简化的词性标记集使用字典映射词及其属性1.默认字典2.递增的更新字典3.颠倒字典自动标注1.默认标注器2.正则表达式标注器3.查询标注器N-gram

小陈步吃人·2023-01-17 22:01

语言模型——深度学习入门动手

语言模型一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为T的词的序列w1,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).本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是n元语法（n-gram

cwz2021·2023-01-15 10:48

导读：如何通关自然语言处理面试

Word2vec，CBOW和Skip-gram的区别是什么？什么是seq2seq模型？有哪些优点？什么是注意力机制？为什么要使用注意力机制，有什么优点？CNN的原理是什么？有哪些优缺点？BERT的模

Alice熹爱学习·2023-01-15 08:03

Word2vec之零基础入门实战(附代码)

原文链接，点击文末阅读全文直达：https://www.cnblogs.com/pinard/p/7278324.html在word2vec原理篇中，我们对word2vec的两种模型CBOW和Skip-Gram

Congqing He·2023-01-14 14:31

【自然语言处理】Word2Vec 词向量模型详解 + Python代码实战

文章目录一、词向量引入二、词向量模型三、训练数据构建四、不同模型对比4.1CBOW4.2Skip-gram模型4.3CBOW和Skip-gram对比五、词向量训练过程5.1初始化词向量矩阵5.2训练模型六

WSKH0929·2023-01-14 14:31

DeViSE:A Deep Visual-Semantic Embedding Model

2013年文章提出的DeViSEDeViSEDeViSE,主要是综合了传统视觉识别的神经网络和词向量处理word2vecword2vecword2vec中的Skip−gramSkip-gramSkip−gram

big_matster·2023-01-14 12:28

Zero-shot Learning零样本学习论文阅读（五）——DeViSE:A Deep Visual-Semantic Embedding Model

Zero-shotLearning零样本学习论文阅读（五）——DeViSE:ADeepVisual-SemanticEmbeddingModel背景Skip-gram算法算法思路原理这篇2013年的文章提出了

River_J777·2023-01-14 12:58

机器翻译（MT）评价指标

BLEUBLEU总体思想就是准确率，假如给定标准译文reference，神经网络生成的句子是candidate，句子长度为n，candidate中有m个单词出现在reference，m/n就是bleu的1-gram

sunghosts·2023-01-13 08:49

Pytorch LSTM实现中文单词预测（附完整训练代码）

PytorchLSTM实现中文单词预测（附完整训练代码）目录PytorchLSTM实现中文单词预测(词语预测附完整训练代码)1、项目介绍2、中文单词预测方法（N-Gram模型）3、训练词嵌入word2vec

AI吃大瓜·2023-01-12 14:38

n-gram统计计算句子概率 SRILM安装使用

因此本文主要写怎么使用SRILM统计n-gram，并使用该工具得到的语言模型进行句子概率的计算。当然如果有更好的工具请大家一定要推荐一下。

lxg0807·2023-01-12 13:39

Gram 矩阵性质及应用

v1,v2,…,vn是内积空间的一组向量，Gram矩阵定义为：Gij=⟨vi,vj⟩，显然其是对称矩阵。

weixin_30784501·2023-01-11 11:15

python word2vec skipgram 负采样_理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型

注明：我发现知乎有些公式在手机端不显示，但在PC端可以正常显示。后面的文章我会尽量用图片或者纯文本来表示公式，方便手机端阅读。写在之前专栏终于申请成功啦，不过现在正在申请改名中，可能要审核几天。后面我会不定期在专栏中更新机器学习和深度学习的一些内容，主要包括机器学习的比赛代码、深度学习的算法思想以及深度学习的实战代码。由于目前我在公司实习中，所以平时上班时间就认真上班啦，下班以后和周末我会抽空去写

weixin_39977488·2023-01-11 08:23

神经网络中的负采样

转：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39684349针对前文的skip-gram以及CBOW的算法训练，当面对百万级的文本，就算是隐藏层是检索功能，其计算量也是相当大，而且还会造成冗余计算

sunghosts·2023-01-11 07:55

03_机器学习相关笔记——特征工程（3）

文本表示模型：词袋模型、N-gram模型、主体模型、词嵌入和深度学习模型。词袋模型，将每篇文章看成一袋子词，并忽略每个词出现的顺序。每篇文章用一个长向量表示，每个

等风来随风飘·2023-01-10 21:06

R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6864我们围绕文本挖掘技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。我们对20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。此数据集中的Usenet公告板包括新汽车，体育和密码学等主题。预处理我们首先阅读20news-bydate文件夹中的所有消息，这些消息组织在子文件夹中，每个消息都有一个文件。raw

·2023-01-09 18:40

机器学习中的数据及其处理

目录数据及其处理文本数据词干提取（stemming）和词形还原（lemmatization）N-gram模型音频数据确定数据集规模数据及其处理样本：sample，或输入，input预测：prediction

天边一坨浮云·2023-01-09 12:04

基于BERT模型的舆情分类应用研究-笔记

1.Transformer编码器2013年Word2Vec通过连续词袋模型CBOW和连续Skip-gram模型进行训练。

敷衍zgf·2023-01-09 09:35

cbow和skip-gram比较

联系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区别cbow是用周围词预测中心词，训练过程中其实是在从output的loss学习周围词的信息也就是embedding

真心乖宝宝·2023-01-09 03:15

c语言bow函数,探秘Word2Vec(四)-CBOW模型

之前说了那么多，现在我们正式开始接触word2vec中涉及到的两个模型，CBOW模型(ContinuousBag-Of-WordsModel)和Skip-gram模型(ContinuousSkip-gramModel

温列来·2023-01-09 03:43

word2vec中的skipgram和CBOW的比较

对比参考[1]因此，从更通俗的角度来说：在skip-gram里面，每个词在作为中心词的时候，实际上是1个学生VSK个老师，K个老师（周围词）都会对学生（中心词）进行“专业”的训练，这样学生（中心词）的“

MoonLer·2023-01-09 03:10

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