vec

使用Tensorflow实现简单的RNN（共享变量）

之前我们用word2vec训练了词向量，但光词向量其实没有什么实际的用处，我们还要结合深度学习模型比如rnn，LSTM，seq2seq才行，所以我们首先来介绍一下如何使用时下最为流行的tensorflow
zzx3163967592·2022-12-24 08:08

StanfordCoreNLP 运行缓慢（python）

/word2vec_train/comment_all.txt','r',encoding='utf-8').readlines()nlp=StanfordCoreNLP('G:/stanford-corenlp-full
zy4321234zx·2022-12-24 07:33

Gensim 4.0.0加载词向量时“KeyedVectors.load_word2vec_format”，报错。

importgensimword2vec_model=KeyedVectors.load_word2vec_format('Path:/…/ChineseEmbeddingMin.txt',binary
romantickai·2022-12-24 07:30

vs2012编译cocos2dx 3.10报错解决方法

解决方法打开UIScale9Sprite.cpp用Ctrl+G跳到UIScale9Sprite.cpp(1172)改成：//uvCoordinates={Vec2(u0,v3),Vec2(u3,v0)}
Linx-R·2022-12-23 20:47

ncnn call to member function ‘create‘ is ambiguous

::Mat&top_blob,std::vector&prob){intsize=bottom_blob.total();constfloat*ptr=bottom_blob;std::vector>vec
AI视觉网奇·2022-12-23 18:11

时序数据表征学习

time2vec时序数据的表征学习方法（二）——time2vec-知乎(zhihu.com)papercodesignal2vec时序数据的表征学习方法（三）——signal2vec，基于连续数据的word2vec
Pre.Real·2022-12-23 17:45

解决bert-service-start启动报错 TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable

为了训练自己语料库的word2vec，使用了bert-as-service首先需要tensorflow>=1.10版本，python>=3.5版本接下来，pipinstallbert-serving-server
theshy_____·2022-12-23 16:52

[分析力学]解题思路 - 虚功原理与达朗贝尔方程

更新：8JAN2017虚功原理虚功定义\[\deltaW=\dot{\vec{p}}\cdot\delta\vecr\]这个定义描述系统中某个质点/质心。
weixin_30347335·2022-12-23 11:56

Forward-backward梯度求导(tensorflow word2vec实例)

考虑不可分的例子通过使用basisfunctions使得不可分的线性模型变成可分的非线性模型最常用的就是写出一个目标函数并且使用梯度下降法来计算梯度的下降法的梯度计算关于线性和非线性的隐层非线性隐层使得网络可以计算更加复杂的函数线性隐层不能增强网络的表述能力，它们被用来做降维，减少训练需要的参数数目，这在nlp相关的模型中经常用到(embeddingvector)一个backprop的例子前向计算
weixin_34337381·2022-12-23 09:36

【自然语言处理】文本预处理

文章目录文本预处理1.认识文本预处理2.文本处理的基本方法2.1分词2.2命名实体识别2.3词性标注3.文本张量表示方法3.1one-hot3.2word2vec3.3wordembedding4.文本数据分析
张小猪的家·2022-12-23 07:17

统计语言模型：自编码、自回归、Word2Vec(CBOW、Skip-Gram)

统计语言模型：把语言（词的序列）看做一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。1.自编码（AutoEncoding，AE）自编码语言模型：使用自编码神经网络进行训练的模型，即该模型的任务是使输出的句子尽量靠近输入的句子。在BERT模型中，自编码语言模型的用法是：在输入句子随机找一个或几个子词，用掩码标识将该子词替换掉，再将句子输入模型，让模型输出原始输入句子。除BERT外，训
爱挠静香的下巴·2022-12-23 07:03

tensorflow实现skip-gram模型

skip-gram模型使用tensorflow1版本实现Word2Vec中的Skip-Gram模型数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1GY0_wnIiuC9SUVw5p4JVfg
CAIC00513·2022-12-23 07:29

word2vec，CBOW和Skip-gram

CBOW给出一个词的上下文，得到这个词Skip-gram给出一个词，得到这个词的上下文Word2Vec:softmax(w1(xQ)+b1)CBOW和Skip-gram两种架构的重点都是得到一个Q矩阵CBOW
fu_gui_mu_dan·2022-12-23 07:59

cbow 与 skip-gram的比较

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。
京城王多鱼·2022-12-23 07:57

Word2Vec中的CBOW和Skip-gram的理解

NLP大概是用一辈子的时间都没办法学完的，今天在复习Word2Vec的时候对其中一一些问题又有了新的理解。
球球今天好好学习了吗？·2022-12-23 07:50

【记录】Skipgram和CBow实现

tensorflow手写SkipGram(没有negativesampling)和cbow：http://www.claudiobellei.com/2018/01/07/backprop-word2vec-python
morein2008·2022-12-23 06:48

Word2Vec(CBOW+Skip-gram) 概念介绍+代码实现

Word2VecWord2vecattemptstodecidetheimportanceofawordbybreakingdownitsneighboringwords(thecontext)andthusresolvingthecontextlossissue.Thetwomajorarchitecturesforword2vecarecontinuousbag-of-words(CBOW)a
hUaleeF·2022-12-23 06:48

word2vec skip-gram和cbow

总结来说就是CBOW模型中input是context（周围词）而output是中心词，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，但是在中间层是average的，一共预测V(vocabsize)次就够了。skipgram是用中心词预测周围词，预测的时候是一对wordpair，等于对每一个中心词都有K个词作为output，对于一个词的预测有K次，所以能够更有效
晋级菜鸟·2022-12-23 06:46

【word2vec】篇二：基于Hierarchical Softmax的 CBOW 模型和 Skip-gram 模型

文章目录CBOW模型基本结构目标函数梯度计算Skip-gram模型基本结构梯度计算优缺点分析系列文章：【word2vec】篇一：理解词向量、CBOW与Skip-Gram等知识【word2vec】篇二：基于
VariableX·2022-12-23 06:16

Colab平台利用gensim包实现Word2Vec和FastText(CBOW, Skip Gram两种实现)

重复造轮子不可取，要合理学会调（tou）包（lan）！Gensim是一个可以用来进行无监督学习和自然语言处理的开源库，编写语言为Python和Cython，更多细节可以上官网查询。首先导入基本的包：importpprintimportre#ForparsingourXMLdatafromlxmlimportetree#Fordataprocessingimportnltknltk.download
FrenchOldDriver·2022-12-23 06:14

深入理解word2vec的skip-gram模型（一）

目录1什么是Word2Vec和Embeddings？2模型TheFakeTask模型细节隐层输出层直觉上的理解1什么是Word2Vec和Embeddings？
yougwypf1991·2022-12-23 06:44

【AI理论学习】理解词向量、CBOW与Skip-Gram模型

理解词向量、CBOW与Skip-Gram词向量基础知识One-hot表示Distributed表示word2vec基础知识CBOW和Skip-gram霍夫曼树基于HierarchicalSoftmax的
镰刀韭菜·2022-12-23 06:11

OpenCV(3.4.12) Error: Assertion failed (_img.rows * _img.cols == vecSize) 报错的修改

关于这个报错我在网络上搜索了很多解决方案，大部分是说要确保opencv_createsamples.exe-vecpos.vec-infopos.txt-num21793-w50-h50以及opencv_traincascade-dataxml-vecpos.vec-bgneg.txt-numPos1500
weixin_46987647·2022-12-23 04:58

李宏毅机器学习特训营机器学习作业4-语句分类

目录项目描述数据集介绍项目要求环境配置/安装编码1-of-NencodingBagofWords(BOW)wordembedding文本数据预处理Word2Vec定义数据读取器定义模型半监督学习训练预测测试集修改总结项目描述本次作业是要让同学接触自然语言处理当中一个简单的任务
bianhuaHYQ·2022-12-23 01:53

【NLP】14 ERNIE应用在语义匹配NLP任务——Paddlehub安装、BERT推广的使用、与Simnet_bow与Word2Vec效果比较

1.2paddlehub1.3三种BERT模型结果2.中文STS(semantictextsimilarity)语料处理3.ERNIE预训练+微调3.1过程与结果3.2全部代码4.Simnet_bow与Word2Vec
Yang SiCheng·2022-12-22 13:09

数据挖掘学习笔记02——算法（分类、聚类、回归、关联）

数据挖掘——算法前言分类算法KNN算法决策树朴素贝叶斯支持向量机人工神经网络实践1：使用XGB是实现酒店信息消歧聚类算法K-meansDBScan实践2：使用word2vec和k-means聚类回归算法线性回归和逻辑回归实践
显然易证·2022-12-22 11:59

【深度学习】生成对抗网络GAN｜GAN、WGAN、WGAN-UP、CGAN、CycleGAN、DCGAN

、ConditionalGAN(CGAN)五、CycleGAN六、DCGAN参考文章论文连接：必读的10篇关于GAN的论文方法通俗含义对抗学习找对手互怼GAN自监督学习自己找标签学习GAN、word2vec
Lydia.na·2022-12-22 08:06

对word2vec理解

word2vec本质上就是将文字转换为词向量and（其中意思相近的词映射到向量空间中相近的位置）只不过可以将其中意思相近的词映射到向量空间中相近的位置通过CBOW与Skip-Gram这两种模式，对样本文本训练
南栖.·2022-12-22 06:57

使用OpenCV4实现硬件级别加速

我们有两个向量vec1和vec2，将对应元素相乘，然后累加起来。计算公式为：sum=vec1[0]*vec2[0]+vec1[1]*vec2[1]+...
小白学视觉·2022-12-21 09:44

GNN Algorithms (1): DeepWalk

目录DeepWalkConceptRandomWalkword2vec~CBOWmodelword2vec~skip-grammodelskip-gramstepslossfunctionBPoptimizingComputationalEfficiencyConclusionProblem
天狼啸月1990·2022-12-21 00:20

学习笔记(01):自然语言处理Word2Vec视频学习教程-词向量

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/5226/94794?utm_source=blogtoedu词向量要映射成有意义的，潜在含义的。相同的词，需要离着比较近
shuang057·2022-12-20 21:45

pytorch学习笔记-----自然语言处理词向量

问题：文本数据不能直接输入神经网络,用词频统计没有位置顺序信息词向量模型-Word2Vec1.词向量可以记录位置信息2.词向量可以将同义此归为同一个向量例如:红，red3.同类应该在相近的位置例如:篮球
cvks·2022-12-20 21:15

NLP学习笔记[1] -- 构建词向量模型 -- Word2Vec与词嵌入

(本文包含尝试和其他实验的笔记,篇幅较长,如果不想看细节的话可以直接跳到按手册说明调用word2vec节或者总结部分.)本文使用的的语料库来自狗
冥火·2022-12-20 21:14

【PLM—1】——2019-NAACL-Bert

Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding，进一步点燃了文本数据的大规模自监督预训练时代，虽然此前自监督训练、无监督训练很常见，例如Word2Vec
临淮郡人·2022-12-20 19:11

NLP学习笔记（一）

这是一个学习笔记，会有一些学习记录和自己的规划、一些想法......一、贪心学院第十期豆瓣电影预测评分项目1.文本转化成向量，将使用三种方式，分别为tf-idf,word2vec以及BERT向量2.训练逻辑回归和朴素贝叶斯模型
bit熊·2022-12-20 19:36

NLP中的预训练方法总结 word2vec、ELMO、GPT、BERT、XLNET

文章目录一.文本的表示方法基于one-hot的词向量二.基于词向量的固定表征方法（词向量模型）2.1N-gram模型2.2NNLM2.3word2vecCBoWSkip-gram层次Softmax负采样三.基于词向量的动态表征方法（预训练语言模型）3.1什么是预训练语言模型3.2预训练语言模型的优点3.3预训练语言模型的分类自回归语言模型自编码语言模型排列语言模型3.4几种重要的预训练模型介绍1.
iceburg-blogs·2022-12-20 19:03

【学习】语音和图像上的自监督模型

（predictiveapproach）图像-预测旋转图像-预测内容3、对比学习（contrastivelearning）图像对比学习：simCLR图像对比学习：MoCo语音对比学习：CPC、wav2vec
Raphael9900·2022-12-20 19:33

C++ Opencv初级 上

//判断加载是否为空if(mat.empty()){cout(row,col);//将相应的像素值复制到样本集中image.at(row,col)=255-pv;}if(dims==3){//彩色图像Vec3bbgr
念奴·2022-12-20 18:44

OpenCV笔记—数据类型

1.3Size类1.4Rect1.5Matx1.7复数类二、辅助对象2.1TermCriteria类2.2Range类2.3智能指针和垃圾收集2.4DataType相同，通过下标访问，Scalar继承自Vec1.3Size
catog·2022-12-20 14:49

【预训练模型】学习笔记

在BERT发布之前,大部分NLP任务是基于word2vec+RNN等网
飞驰的码农·2022-12-20 09:36

文本分类：MultinomialNB

MultinomialNB一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录输入量处理fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer#特征抽取,将文本特征向量化vec
CSDN_lzw99·2022-12-19 23:36

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第8课-语言模型-词向量

词表示概述离散表示分布式表示2.经典词向量表示模型1.NNLM模型词向量2.RNNLM模型词向量3.C&W模型词向量4.CBOW/Skip-gram模型词向量CBOW结构Skip-gram结构Word2vec
vector<>·2022-12-19 20:10

天猫复购预测 - rank 7 , top 0.16%

最近尝试了一个数据比赛，截止2021年2月，成绩是rank7/4313文章目录1.特征工程1.1特征工程总览1.2通过PySpark构造统计特征1.2.1特征构造器的特点1.2.2可以构造哪些统计特征1.3通过Node2Vec
数学工具构造器·2022-12-19 19:13

Pytorch——pytorch的基本数据类型

第一，采用One-hot的形式来表示，[0,1,0,...]第二，采用Embedding的形式来表示,常用的编码器Word2vec和glove。
橙子吖21·2022-12-19 18:39

【2021-12-07】基于CartPole环境训练

importpakagesimportosimportgymfromstable_baselines3importPPOfromstable_baselines3.common.vec_envimportDummyVecEnvfromstable_baselines3
Zeus Wang·2022-12-19 14:37

推荐系统（Recommender System）笔记 02：Embedding

词向量Embedding对于深度学习的重要性Word2vec训练过程“负采样”（NegativeSampling）Item2vec-Word2vec在推荐系统中的推广GraphEmbeddingDeepWalkNode2vec
MYJace·2022-12-19 12:12

罗德里格旋转公式 (Rodrigues’ Rotation Formula)

题设这一节我们来描述我们已知的条件和待求的目标：给定一个方向向量u⃗\vec{u}u作为旋转轴，v⃗\vec{v}v为待旋转的向量，我们希望得到v⃗\vec{v}v围绕着u⃗\vec{u}u逆时针旋转θ
kigumi·2022-12-19 08:06

词向量Skip-gram word2vec

项目实现3.1数据预处理3.2配置网络3.3网络训练3.4模型评估0前言今天，学长给大家介绍NLP中应用非常广泛的一个领域，当然这个应用已经很成熟了——文本处理，在文本处理中，其中最为核心的就是Word2vec
m0_75853290·2022-12-19 01:01

【读论文】一种通用句子编码：Universal Sentence Encoder

许多模型通过使用隐式执行有限的迁移学习来解决如word2vec，Glo
helluy·2022-12-19 00:29

图表示学习

针对图结构的机器学习任务1.3特征表示的难点1.4特征表示的解决思路1.5线性化思路1.6图神经网络1.7讨论：何谓Embedding1.8总结2.图结构表示学习2.1deepwalk(深度游走算法)2.2node2vec3
几窗花鸢·2022-12-18 21:34
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