skip-thought

Neural Bag-of-Ngrams

简介前一段时间看的几篇有关文本建模的论文，如Mikolov的Doc2vec，Kiros的Skip-thought等都是侧重模型的创建，即通过怎样的神经网络方法，得到一个较理想的文本表示。
jmuhe·2023-08-20 17:06

论文笔记--Skip-Thought Vectors

论文笔记--Skip-ThoughtVectors1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1SkipThoughtVectors3.2词表拓展4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题：Skip-ThoughtVectors作者：RyanKiros,YukunZhu,RuslanSalakhutdinov,RichardS.Zemel,AntonioTorralba,Ra
Isawany·2023-07-26 05:28

无所不能的Embedding5 - skip-thought的兄弟们[Trim/CNN-LSTM/quick-thought]

这一章我们来聊聊skip-thought的三兄弟，它们在解决skip-thought遗留问题上做出了不同的尝试【Ref1～4】,以下paper可能没有给出最优的解决方案(对不同的NLP任务其实没有最优只有最合适
风雨中的小七·2020-12-07 08:00

skip-thought vector 实现Sentence2vector

1、常见文本相似度计算方法常见的短文本相似度计算方法目前有很多中，但这些短文本相似度计算方法都只是提取了短文本中的浅层特征，而无法提取短文本中的深层特征。目前常见的文本相似度计算方法有：1）简单共有词。对文本分词之后，计算两本文本中相同词的数量，然后除以更长的文本中词的数量。2）编辑距离。简单理解就是指两个字符串之间，由一个字符串转成另一个字符串所需的最少编辑操作次数。3）TF-ITF+余弦相似度
weixin_30670965·2020-08-23 07:21

Quick-Thought模型学习笔记

文章目录一、前言二、Skip-Thought模型三、Quick-Thought模型四、实验五、总结参考资料一、前言  英文论文名称：《Anefficientframeworkforlearningsentencerepresentations
潘多拉星系·2020-08-23 06:19

PyTorch实战（1）---- 用Skip-thought模型训练词向量

用Skip-thought模型训练词向量importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.utils.dataastudfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpimportrandomimportmathimportpandasaspdimportscipyimpo
Sunstar__·2020-08-23 05:40

Skip-Thought Vectors for sentence representation

FollowingaresomeexcerptsfromthepaperSkip-ThoughtVectorsbyRyanKirosetal.fromUniversityofToronto.Thoseexcerptssummarizethemainideaofthepaper.Thedetailsrequiretypinglotsofmathematicalformulas,thusareomit
choudoupou9980·2020-08-23 05:59

Skip-Thought Vectors

已经分享过多种无监督的wordlevel表示模型，和多种有监督的sentencelevel表示模型，以及与word2vec模型类似的paragraphvector模型。无监督模型比有监督模型带给大家更多的惊喜，本文将会分享一篇sentencelevel的无监督表示模型，模型中用到了当下流行的seq2seq框架。paper的题目是Skip-ThoughtVectors，作者是来自多伦多大学的Ryan
weixin_34342578·2020-08-23 04:52

基于Skip-Thought的Sentence2Vec神经网络实现

一、前言1、Skip-Thought-Vector论文2、本文假设读者已了解Skip-Gram-Vector和RNN相关基础，以下文章可做参考：(1)RNN古诗词生成(2)Skip-Gram-Vector(3)LSTM/GRU门控机制二、实战1、数据处理(1)网络小说《神墓》,基于版权原因，请自行寻找数据源(2)先对特殊符号进行处理，将整本小说按行分割成一个列表def_process_words(
lpty·2020-08-23 04:27

[sentence encoder] 使用Skip-Thought Vectors在自己的数据集上训练一个sentence encoder

Skip-ThoughtVectorsSkip-Thoughts模型是一个句子编码器。它学习将输入的句子编码成固定维度的向量表示，这些向量表示能够对许多任务有用，例如检测释义，或对产品评论进行积极或消极的分类等等。有关模型架构和更多示例应用的详细信息，可以参阅RyanKiros等人的NIPS论文Skip-ThoughtVectors。用法Skip-ThoughtVector已经被收录到了Tenso
EwanRenton·2020-08-23 04:26

Skip-Thought Vectors阅读笔记

论文原文Skip-ThoughtVectors论文信息NIPS2015个人解读Wang&HytnChen更新时间2020-02-17句子表示简介句子分布式表示：将一句话用固定长度的向量进行表示，向量往往高维，因此也可看作将一句话嵌入进高维空间中去，也叫做句嵌入，让句子的语义更准确地编码到有限维的向量中，在向量子空间中保持句子的语义关系，更好地利用语言模型以及无监督上下文信息。BERT出来之后，句表
Nstar-LDS·2020-08-23 04:01

Skip-Thought Vector学习笔记

文章目录一、skip-thought思想及结构二、模型（encoder-decoder）1、编码器：2、解码器：3、损失函数：三、词汇扩展：四、训练模型技巧参考资料一、skip-thought思想及结构
潘多拉星系·2020-08-23 04:57

【Deep Learning】Skip-Thought Vectors

Skip-ThoughtVectors这组作者将“skip-gram”word2vec模型应用于句子级别，训练了预测前一句话和下一句话的自动编码器。所得的通用矢量表示形式称为“skip-thoughvectors”(跳空矢量)。作者将这些向量的性能作为语义相关性和分类任务的特征进行评估，获得了差不多的结果，但没有击败微调的模型。KeyPoints代码位于https://github.com/rya
DrogoZhang·2020-08-23 04:21

pytorch练习（一）词向量

1.词向量学习词向量的概念用Skip-thought模型训练词向量学习使用PyTorchdataset和dataloader学习定义PyTorch模型学习torch.nn中常见的ModuleEmbedding
Douzi1024·2020-08-14 13:33

Skip-Thought Vector —— 跳跃思维句表示

基于词袋模型的句表示1.1.1词袋模型1.1.2词表示加权->句表示1.2基于神经网络的句表示1.2.1语言模型1.2.2doc2vec1.2.3基于复述句匹配的句表示2、论文动机2.1Skip-gram模型3、Skip-Thought
努力努力努力努力·2020-08-03 22:26

word-embedding(skip-gram)(pytorch入门3)

第二课词向量第二课学习目标学习词向量的概念用Skip-thought模型训练词向量学习使用PyTorchdataset和dataloader学习定义PyTorch模型学习torch.nn中常见的ModuleEmbedding
Muasci·2020-07-11 09:23

论文记录笔记NLP(六)：Skip-Thought Vectors

这篇笔记主要是结合，各种学习资源，整理而成的查找笔记，整理的不好，还望指出错误，主要是用于查找与记录。NIPS2015论文摘要：我们描述了一种通用、分布式句子编码器的无监督学习方法。使用从书籍中提取的连续文本，我们训练了一个编码器-解码器模型，试图重建编码段落周围的句子。语义和语法属性一致的句子因此被映射到相似的向量表示。我们接着引入一个简单的词汇扩展方法来编码不再训练预料内的单词，令词汇量扩展到
小张也是蛮拼的·2020-07-09 06:02

Pytorch学习笔记之训练词向量（三）

Pytorch学习笔记之Pytorch训练词向量（三）学习目标学习词向量的概念用Skip-thought模型训练词向量学习使用PyTorchdataset和dataloader学习定义PyTorch模型学习
GTFQAQ·2020-06-23 11:44

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

简述表征句子的3种无监督深度学习方法

本文介绍了三种用于表征句子的无监督深度学习方法：自编码器、语言模型和Skip-Thought向量模型，并与基线模型AverageWord2Vec进行了对比。
数盟·2018-04-23 00:00

Skip-Thought Vectors for sentence representation

FollowingaresomeexcerptsfromthepaperSkip-ThoughtVectorsbyRyanKirosetal.fromUniversityofToronto.Thoseexcerptssummarizethemainideaofthepaper.Thedetailsrequiretypinglotsofmathematicalformulas,thusareomit
CallingWisdom·2015-12-18 18:00
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