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PyTorch笔记 - Word Embeddings & Word2vec 原理与源码

欢迎关注我的CSDN：https://blog.csdn.net/caroline_wendy本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128227529语言建模基于已有的人类组织的文本语料，来去无监督学习如何组织一句话，并还能得到单词的语义表征。统计模型：n-gram，N个单词所构成的序列，在文档中出现的次数，基于贝叶斯公

SpikeKing·2022-12-08 07:30

matlab中PCA降维要点

主成分分析的步骤：原始数据（X1,X2,⋯⋯,Xn）标准化，建立变量的相关系数阵，计算特征根和相应的特征向量，确定主成分的个数k（k1));%num为选取的主成分的个数,这里选取特征值大于1的df=data*vec2

啊这？啊这？·2022-12-07 18:23

【OpenCV】01-OpenCV的数据类型

OpenCV的数据类型OpenCV的数据类型基础类型Point类Scalar类Size类Rect类RotatedRectMatx固定矩阵类Vec固定向量类Complex复数类辅助对象cv::TermCriteria

ReisenHart·2022-12-07 18:29

从nts上学来的奇技淫巧（tmp版）

1.定义一个int元素类型的vector，使用int*类型指针访问vector中的元素：#include#includeusingnamespacestd;intmain(){vectorvec;vec.push_back

chuanauc·2022-12-07 16:52

电影推荐系统（数据预处理+模型训练+预测）

haohui_H·2022-12-07 16:51

机器学习面试笔试超详细总结（二）（转载）

目录51、概率和信息量的关系52、数据清理中，缺失值的处理方法53、统计模式分类问题54、语言模型0概率问题55、逻辑回归和多元回归分析的不同56、关于Word2Vec57、词向量58、二次准则函数的H-K

尊新必威·2022-12-07 14:26

基于CNN-LSTM命名实体识别和关系抽取联合学习

Word2vecGensim训练Word2vec步骤1将语料库预处理：一行一个文档或句子，将文档或句子分词（以空格分割，英文可以不用分词，英文单词之间已经由空格分割，中文预料需要使用分词工具进行分词，常见的分词工具有

毛线岛民·2022-12-07 12:29

Graph Neural Networks (GNN)（五）：Graph Embedding (DeepWalk, Line, Node2Vec)

1.概述本系列之前文章主要介绍了基于空间（Spatial）和图谱（Spectral）理论的图神经网络（GNN）GraphNeuralNetworks(GNN)（一）：Spatial-GNNGraphNeuralNetworks(GNN)（二）：Spectral-GNN引言和导入GraphNeuralNetworks(GNN)（三）：Spectral-GNN之GCNGraphNeuralNetwor

xiaopihaierletian·2022-12-07 10:26

KDD 2016 | node2vec：Scalable Feature Learning for Networks

Abstract1.IntroductionPresentwork2.RelatedWork3.FeatureLearningFramework3.1Classicsearchstrategies3.2node2vec3.2.1RandomWalks3.2.2Searchbiasα

Cyril_KI·2022-12-07 10:56

文本分类学习

.Bert9.XLNer10.SGM20.代码1.基础和概述用深度学习（CNNRNNAttention）解决大规模文本分类问题-综述和实践-知乎文本分类-随笔分类-微笑sun-博客园通俗理解word2vec

789请问·2022-12-06 15:59

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-glove-Global Vectors for Word Representation

本文目录概念引入介绍摘要大意模型原理模型的公式推导模型效果对比概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evc该篇论文的背景word2evc提出的方法无法使用全局的统计信息矩阵分解方法在词对推理的任务上表现很差介绍LSA和word2vec

丰。。·2022-12-06 14:12

matlab画直方图实例

一个bar函数的实例figure(3);[counts,centers]=hist(behav_vec);bar(centers,counts);xlim([0.050.48]);xlabel(['Weberfraction

TODAIZHANG·2022-12-06 12:33

NLP自然语言处理工具

它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口大家通过官网可以很容易找到自己需要的代码，尤其是安装问题

ERP面壁者·2022-12-06 09:57

判断语音识别结果好坏的指标——python实现

判断语音识别结果好坏的指标——python实现：WER字错率SER句错率杰卡德系数TF相似度TF-IDF相似度Word2Vec词向量比较相似性素材的下载：下载地址：链接：https://pan.baidu.com

卖香油的少掌柜·2022-12-06 07:31

PCA 降维 + 基于轮廓系数确定K-Means最优簇数

第一步将数据降维3维pca=PCA(n_components=3)pca_weight_vec=pca.fit_transform(weight_vec)pca_weight_vec[0:5]第二步基于轮廓系数的最优簇数

yangwangzai·2022-12-05 12:32

算法实习生面试问题准备

梯度消失、梯度爆炸及解决方式6.优化算法7.超参数8.归一化的优点，哪些模型需要归一化9.过滤器10.CNN中各层11.权值共享和稀疏连接12.经典卷积网络13.RNN和LSTM的区别14.Word2Vec15

贪钱算法还我头发·2022-12-05 09:17

SUSAN角点检测算法，及其Matlab实现

判别函数如下：其中，r⃗0{{\vec{r}}_{0}}r0.表示二维图像中核心点的位置，r⃗\vec{r}r表示模板中其他点的位置，I(r⃗0)I({{\vec{r}}_{0}})I(r0)表示图像在

zhiTjun·2022-12-05 09:40

【语言模型系列】原理篇二：从ELMo到ALBERT

上一篇讲到了word2vec存在”一词多义“的问题，其主要原因在于word2vec生成的词向量是“静态”的，每一个词固定的对应着一个词向量表示，也就是说在word2vec训练好之后，在使用单词的向量表示的时候

zenRRan·2022-12-05 02:03

训练自己的GloVe词向量

https://github.com/stanfordnlp/GloVe/tree/master/srchttps://radimrehurek.com/gensim/scripts/glove2word2vec.html

coolhuhu~·2022-12-04 19:27

自然语言处理之____Fasttext

1，fasttext架构fasttext的模型类似于word2vec中的cbow模型，cbow是预测中间的词，而fasttext是用整个文本的特征去预测文本的类型fasttex使用了层次softmax，

魔法_wanda·2022-12-04 17:03

机器学习知识总结（百面机器学习）

文章目录特征工程特征归一化类别型特征高维组合特征文本表示模型Word2Vec图像数据不足的处理方法模型评估准确率精准率与召回率平方根误差ROC曲线距离评估A/B测试模型评估方法超参数调优过拟合和欠拟合经典算法支持向量机逻辑回归决策树降维

iwtbs_kevin·2022-12-04 14:55

Word2vec 详解

Word2vecTutorialhttps://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html更新：下面交互式word2vec演示的完整HTTP服务器代码现在在

ljtyxl·2022-12-04 12:14

词向量Word2vec详解

1.什么是Word2vec?在聊Word2vec之前，先聊聊NLP(自然语言处理)。NLP里面，最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理NLP的问题，首先就要拿词语开刀。

SUNNY小飞·2022-12-04 12:13

Word2Vec详解

Word2Vec基本思想：通过训练将每一个词映射成一个固定长度的向量，所有向量构成一个词向量空间，每一个向量（单词)可以看作是向量空间中的一个点，意思越相近的单词距离越近。如何把词转换为向量？

fakerth·2022-12-04 12:41

基于word2vec的虚假新闻检测系统

文章目录前言一，数据处理二，模型训练三，调参四，结果预测前言当时也没有发现什么问题，后面老师给我们说了这个检测的目的性不明确，就像有的新闻并不是虚假的，但是文辞过于偏激就很容易判断错误，可以做一个关于新闻性质的判断，例如是否危害社会稳定，是否传播不良信息。一、数据处理importpandasaspdimportnumpyasnpimportrefromgensim.modelsimportword

小辅♕·2022-12-04 10:12

NLP- 关键词提取 - 综述

NLP-关键词提取-综述一、关键词提取有以下几种方式二、TF-IDF三、TextRank四、LDA五、word2vec一、关键词提取有以下几种方式二、TF-IDFTF-IDF算法，主要是通过统计方法，评估词对文档的重要性

大虾飞哥哥·2022-12-04 09:25

NLP基础--词向量（从One-hot到Word2Vec）

1.什么是词向量在自然语言处理中，面临的首要问题是如何让模型认识我们的文本信息，比如向模型中输入‘我爱北京天安门’，那模型是如何认识文本的？词，是自然语言处理中基本单位，将数据输入到模型中，尽可能的让模型明白其中的含义，那就面临一个问题：如何表示一个词？词向量：词向量（Wordembedding），又叫Word嵌入式自然语言处理（NLP）中的一组语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词汇表的单词或

DonngZH·2022-12-04 03:13

海苔小饼干·2022-12-03 18:05

gensim.models.word2vec 参数说明

>>>fromgensim.modelsimportWord2Vec>>>sentences=[["cat","say","meow"],["dog","say","woof"]]>>>model=Word2Vec

明远AI·2022-12-03 18:20

Python由于gensim版本原因Word2vec调用时3个报错问题解决办法

vector_size报错2：TypeError:init()gotanunexpectedkeywordargument‘iter‘根据官方手册，将iter改为epochs报错3：TypeError:‘Word2Vec

sweettea~·2022-12-03 18:50

gensim函数库中Word2Vec函数size，iter参数错误解决（ init() got an unexpected keyword argument ‘size‘）

最近在学习nlp，实现gensim库中的word2vec模型训练使用工具：Jupyter给word2vec参数初始化如下：遇见一些头痛的问题信心满满，因为各种参数都是对照百度，等各种网站对比确定的，给我执行

Yukioy·2022-12-03 18:19

TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘iter‘

TypeError:init()gotanunexpectedkeywordargument‘iter’问题在调用下面代码报错model=Word2Vec(**kwargs)在查阅资料时候https:/

有态度的时光·2022-12-03 18:49

【Word2vec报错TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘iter/size‘】

@[TOC](Word2vec报错TypeError:init()gotanunexpectedkeywordargument‘iter/size’)最近在用gensim做word2vec训练词向量，看了很多教程

aaa_zsygxka·2022-12-03 18:49

解决TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘iter‘的问题

1.在运行word2vec_train自定义函数中出错TypeError:init()gotanunexpectedkeywordargument‘size’2.查找资料再word2vec源码里面def

PIG_RABBIT·2022-12-03 18:48

笔记 | gensim的simple_preprocess

在使用word2vec时涉及gensim.utils.simple_preprocess()，用于将句子分割为单词列表，效果等同于sen="mydaddyisaabgoodmanman"sp=gensim.utils.simple_preprocess

cx元·2022-12-03 14:10

TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘size‘

出现的问题：TypeError:__init__()gotanunexpectedkeywordargument'size'原因：fromgensim.modelsimportWord2Vec中gensim

qq_46031119·2022-12-03 10:10

人工智能、深度学习、机器学习常见面试题301~320

302.分布式表示303.什么是sense2vec？304.词嵌入为何不采用one-hot向量

fpga和matlab·2022-12-03 09:29

序列模型-NLP和词嵌入

1、词汇表征：one-hot表征、词嵌入2、学习词嵌入word2vec：Word2vec算法是一种简单的计算更加高效的方式来实现对词嵌入的学习Skip-gram：所做的是在语料库中选定某个词（Context

weixin_34132768·2022-12-03 08:01

深度学习系列 -- 序列模型之自然语言处理与词嵌入（Natural Language Processing and Word Embeddings）

目录1词嵌入2词嵌入与迁移学习3词嵌入与类比推理4嵌入矩阵5学习词嵌入5.1神经概率语言模型5.2Word2Vec5.2.1Skip-gram5.2.2CBOW5.2.3负采样5.3Glove6情感分类

已退游，勿扰·2022-12-03 08:27

使用pytorch计算图像的Affinity Matrix

实际上就是计算图像中每个点与其他所有点的相关性假设我们有一个三通道的图像，长为H，宽为W，那么每个像素点都是由3个分量构成的向量，我们可以计算任意两个点之间的向量的余弦值cos=a⃗∗b⃗∣a⃗∣∗∣b⃗∣cos=\frac{\vec

haohulala·2022-12-03 04:15

paddle2.0高层API实现自定义数据集文本分类中的情感分析任务

paddle2.0高层API实现自定义数据集文本分类中的情感分析任务本文包含了：-自定义文本分类数据集继承-文本分类数据处理-循环神经网络RNN,LSTM-·seq2vec·-pretrained预训练模型

闲人_Yty·2022-12-03 03:06

【矩阵论】4. 矩阵运算——矩阵拉直

4.3矩阵拉直4.3.1定义按行拉直：按行分块：列向量eg4.3.2拉直性质线性性质：A+B→=A⃗+B⃗\overrightarrow{A+B}=\vec{A}+\vec{B}A+B=A+BkA→=kA⃗

AmosTian·2022-12-02 20:29

BERT预训练模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）-原理详解

Bert：BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）近期提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度

AI-孟菜菜·2022-12-02 19:22

【NLP】word2vec哈夫曼编码/层次softmax

一、回顾word2vec的训练流程：1.初始化一个embedding权重矩阵W1（N*D）→2.根据输入单词直接挑出W1矩阵中对应的行向量→3.相加并求平均得一个向量（1*D）→4.和W2矩阵（D*N）

取经小尼姑·2022-12-02 17:59

lstm结构图_深入理解RNN与LSTM

如由GoogleBrain提出的Word2Vec模型，便将传统BoW等统计方法的词向量方法，带入到了以深度学习为基础的Dist

weixin_39544101·2022-12-02 16:47

GNN-静态表征-随机游走-2014：DeepWalk【步骤：①随机游走策略生成每个节点的训练序列（DFS），得到训练数据集；②套用Word2vec算法得到节点表示】【捕获二阶相似度】【浅层、同质图】

一、概述1、2、DeepWalk、LINE、Node2vec对比提出的顺序DeepWalk2014,UNE2015,Node2Vec2016Node2Vec设置p=q=1p=q=1p

u013250861·2022-12-02 14:48

deepwalk 图向量

3.1Hierarchicalsoftmax（层次softmax）4deepwalk总结4.1randomwalk优点1目的和思想deepwalk模型的目的：将图的顶点表示为向量deepwalk的整体思想：通过word2vec

xiao___qiao·2022-12-02 14:47

[论文阅读] (25) 向量表征经典之DeepWalk：从Word2vec到DeepWalk，再到Asm2vec和Log2vec（二）

这是向量表征系列文章，从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和Graph2vec，再到Asm2vec和Log2vec。前文介绍了谷歌的Word2vec和Doc2vec，它们

Eastmount·2022-12-02 14:10

计算渐变色的RGB值

渐变色示例：importcv2importnumpyasnpdefgradient_ramp(num):defarithmetic_progression(vec_1,vec_2,num):series

东狱邪神·2022-12-02 12:16

语言模型和编解码模型

文本表示模型：one-hot,tf-idf,n-gram,nnlm,word2vec,elmo,GPT,bert,albert1.one-hot优点：简单快速，缺点：不能体现词的重要性，高维稀疏，不能体现词与词之间的关系解决办法

小杨变老杨·2022-12-02 00:55

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