vec 第40页

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

NLP学习路线（其实就是个汇集了所有经典模型的自然语言处理学习笔记）

开始学习词向量（Word2Vec）1、按理来说从知乎文章的标题看，应该是要从w

若拂雪色·2022-12-01 17:32

Pytorch实现Seq2Seq（Attention）字符级机器翻译

下载完成后解压到项目目录即可，可以看到这里有3个文件ch.vec和en.

孤独腹地·2022-12-01 17:30

l2范数求导_向量的L2范数求导

\[\begin{align*}J_{LS}{(\theta)}&=\frac{1}{2}{\left\|A\vec{x}-\vec{b}\right\|}^{2}\quad\\\end{align*}

扫盲君·2022-12-01 16:03

JD记录

veravivivi·2022-12-01 11:26

Bert模型学习之环境配置（一）

一开始选择用word2vec结合tfidf加权模型求句向量，但是数据量稍微增大就会报错；改用word2vec求平均句向量，正确率掉到了0.47。心态崩了。

张某文的博客_Lambda·2022-12-01 08:43

基于word2vec的k-means聚类

1.将txt文本用word2vec将每个词转换成词向量2.将300维度的词向量用pca转换为2维3.将2维的数据作为k-means聚类的输入text.txt：作为训练的文本（最好是英文，如果是中文的话可以再用

ddy-ddy·2022-12-01 08:43

文本处理——基于 word2vec 和 CNN 的文本分类：综述 &；实践（一）

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29076736导语传统的向量空间模型（VSM）假设特征项之间相互独立，这与实际情况是不相符的，为了解决这个问题，可以采用文本的分布式表示方式(例如wordembedding形式)，通过文本的分布式表示，把文本表示成类似图像和语音的连续、稠密的数据。这样我们就可以把深度学习方法迁移到文本分类领域了。基于词向量和卷积神经网络的文本分

javastart·2022-12-01 08:33

【线性代数】施密特正交化方法——Python实现

假设有两个向量a⃗\vec{a}a和b⃗\vec{b}b，若要使两向量正交，则a⃗\vec{a}a不变，b⃗\vec{b}b可分解为b⃗\vec{b}b在a⃗\vec{a}a上的投影b′⃗\vec{b'

使君·2022-12-01 01:22

nlp入门

1.数据预处理2.分词工具jiebahanlp等3.机器学习相关内容梯度下降、优化器、损失函数等4.深度学习框架tensorflowpytorch（推荐）5.词向量的训练和嵌入word2vec、glove

饿了就干饭·2022-12-01 00:33

Machine Learning with Graphs 之 Matrix Factorization and Node Embeddings

前几节所讲的deepwalk以及node2vec是一种通过随机游走的来判断节点相似性的更复杂的方式。

猴猴猪猪·2022-11-30 23:54

CS224W: Machine Learning with Graphs - 01 Introduction

.CourseOutline1).Traditionalmethods:Graphlets:Graphkernels2).Methodsfornodeembeddings:DeepWalk,Node2Vec3

xbfu-xjtu·2022-11-30 23:51

Rust 最常用函数

下载CodeLLDB，选择rust自动生成launch.json文件{"configurations":[//添加一下行，使vec/hashmap等类型显示正常"sourceLanguages":["rust

huang714·2022-11-30 20:33

对比损失（Contrastive Loss）学习【转载】

blog.csdn.net/autocyz/article/details/53149760https://www.tensorflow.org/tutorials/representation/word2vec

weixin_30455365·2022-11-30 18:01

【transformer】|基础知识

如图3是编码器和解码器的详细网络结构，编码器由两部分组成自注意力和前馈神经网络层，输入首先通过Word2Vec等词嵌入方法将输入语料转化成特征向量。以512为例。

rrr2·2022-11-30 16:45

PCL学习笔记（9）——PCL计算点云法向量并可视化

更具体地说，对于每个点Pi，我们按如下方式组装协方差矩阵：凡K为考虑点邻居的数目在附近Pi，p表示3D质心最近的邻居，λj是j协方差矩阵的特征值第，并且\vec{{\mathsfv}_j}在j个特征向量

ranger..·2022-11-30 14:16

【预训练模型】一文串起从NLP到CV 预训练技术和范式演进

序言会大致的看一下，在2013年，在CNN时代的word2vec，在2020年，Bert的时代的MAE，他们各自的预训练技术是在8年之间，从CNN发展到MAE，以及怎么从word2vec发展到Bert，

风度78·2022-11-30 13:54

一文串起从NLP到CV 预训练技术和范式演进

序言会大致的看一下，在2013年，在CNN时代的word2vec，在2020年，Bert的时代的MAE，他们各自的预训练技术是在8年之间，从CNN发展到MAE，以及怎么从word2vec发展到Bert，

风度78·2022-11-30 13:53

JQW_FY·2022-11-30 03:13

自然语言处理-gensim

入门介绍从字符串到向量主题和转换转换接口文档相似度的计算介绍 Gensim是Python的一个三方库，旨在从文档中自动提取语义主题，以及处理原始的非结构化数字文本（纯文本）在Gensim的算法，比如Word2Vec

许久是混子·2022-11-30 03:10

迁移学习-李沐

研究的一些看法可以在另外一个地方被使用到；迁移学习是在深度学习出圈的，因为在深度学习中需要训练很多的深层神经网络，需要很多的数据，代价也很高；1.2、迁移学习的途径a.做好一个模型将其做成一个特征提取的模块（Word2Vec

coding-day·2022-11-30 02:30

文本类型数据的转化

tf.fit(data2)tf_np=tf.transform(data2).toarray()w2vfromgensim.models.word2vecimportWord2Vecw2v=Word2Vec

龙寻天下·2022-11-29 20:29

【自动驾驶】Frenet坐标系与Cartesian坐标系（二）

.求d˙\dotdd˙4.求s˙\dotss˙5.求d′d'd′6.求d′′d''d′′7.求s¨\ddot{s}s¨8.求d¨\ddot{d}d¨2.2Frenet转Cartesian10.求x⃗\vec

CHH3213·2022-11-29 18:10

deepwalk详解

4.适用场景5.不足和改进1.算法思想源于word2vec,word2vec通过语料库中的句子序列来描述词与词的共现关系，进而学习到词语的向量表示。

黄龙马·2022-11-29 12:15

DeepWalk代码解释

代码运行对给定的图数据集生成节点的embedding：先对图中的节点进行随机游走再将随机游走的路径作为Word2Vec的输入，生成节点的embedding执行代码如下：python__main__.py

ttliu_kiwi·2022-11-29 11:13

Graph Embedding——(1)DeepWalk理论

DeepWalk理论1)介绍DeepWalk的思想类似word2vec，使用图中节点与节点的共现关系来学习节点的向量表示。

埘间海洋·2022-11-29 11:42

对DeepWalk的理解

类似的方法还有很多比如line，node2vec等等Deepwalk的主要算法如以上图片所示，deepwalk主要是利用了自己的随机游走的方法

明心_前进·2022-11-29 11:42

详解Node2vec以及优缺点

1.论文介绍首先介绍了复杂网络面对的几种任务：网络节点的分类，通俗点说就是将网络中的节点进行聚类，我们关心的是哪些节点具有类似的属性，就将其分到同一个类别中。链接预测，就是预测网络中哪些顶点有潜在的关联。但是要完成这些任务首先要解决的问题就是网络嵌入此论文设计出一种既能保持节点邻居信息和体现网络信息而且又容易训练的模型。作者发现很多节点在网络中往往有一些类似的结构特征。一种结构特征是很多节点会聚集

B站：阿里武·2022-11-29 11:42

Node2vec

而Node2Vec同时也是同时捕捉一阶相似性和二阶相似性。和LINE不同的是，Node2Vec是基于RandomWalk实现的。

big_matster·2022-11-29 11:11

item2vec详解

项目github地址：bitcarmanleeeasy-algorithm-interview-and-practice欢迎大家star，留言，一起学习进步1.item2vec的兴起自从word2vec

bitcarmanlee·2022-11-29 11:10

Deepwalk详解

算法思想源于word2vec，word2vec通过语料库中的句子序列来描述词与词之间的共现关系。进而学习到词语的向量表示，deepwalk则使用图中的节点与节点的共像现关系来学习节点的向量表示。

big_matster·2022-11-29 11:09

C++快速监视vector，出现cxx0017错误，找不到符号

而是想用迭代器直接给数组循环赋常数值，导致错误三、解决步骤（1）按照微软提供的建议，查看是否存在符号大小写不对的问题，没有的话再看vector的特性和使用方法（2）删除或者屏蔽多余的代码，用pusn_back函数给vec

我要做知识的海绵·2022-11-29 11:41

语言模型（四）—— Word Embedding之Word2vec

在之前的几次笔记中，我们已经学习过几种语言模型了，今天要看的WordEmbedding在传统的神经网络语言模型中也提及过，今天我们再系统地看一下WordEmbedding中一个重要方法Word2vec，

知了爱啃代码·2022-11-29 10:33

词向量训练实战——Word2vector、Glove、Doc2vector

目录一、基于gensim（版本：3.8.3）的Word2vector1、模型训练2、模型使用：获取词、词向量、词之间词向量比较等3、word2vector的保存和加载2、Glove3、补充句向量：Doc2Vec

lucky_chaichai·2022-11-29 10:30

Python密码线性方程组和频率分析

当a=95a=95a=95且b⃗=10\vec{b}=10b=10时，qqq（商）和rrr（余数）的

亚图跨际·2022-11-29 10:00

ToVec家族

关键词：Word2Vec、User2Vec、Item2Vec，自编码，隐向量，降维，cbow、skip-gram，embedding，相似词Word2Vecword2vec输入输出不一样，cbow的输入是上下文

hhhh106·2022-11-29 09:35

MATLAB 矢量图（风场、电场等）标明矢量大小的方法——箭头比例尺及风矢杆图的绘制

作为运算速度非常快的软件，MATLAB的一个缺点为缺乏在图窗外面绘制箭头比例尺的函数，且m_quiver函数绘制的箭头长度也会受到地图放大系数的影响，而m_vec函数绘制的箭头长度仅与矢量大小本身有关。

律成林·2022-11-29 09:59

word2vec 几点理解

1.one-hot表示形式的缺点：a.一般任务词汇量至少1w+，维度灾难b.没有考虑词之间的联系，“词汇鸿沟”2.小概念术语：wordembedding和word2vec。

jinmingz·2022-11-29 07:46

PaddlePaddle自然语言处理总结

11月28日week14周一910节物联2012008070101本文总结：1.介绍词向量引入对自然语言处理有着至关重要的作用；2.介绍了word2vec算法；3.介绍CBOW算法的实现；4.介绍Skip-Gram

睡觉特早头发特多·2022-11-29 07:29

自然语言处理学习总结

1、将语义信息转化为向量2、使用一个单词的上下文来了解这个单词的语义（word2vec算法）CBOW：在学习过程中，使用上下文的词向量推理中心词，这样中心词的语义就被传递到上下文的词向量中，如“Spiked

m0_51230343·2022-11-29 07:58

文本表征 Text Representation

基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words；主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征：Word2vec、FastText、GloVe基于词向量的动态表征

jzwei023·2022-11-29 06:16

文本表示（Representation）

文本表示（Representation）这里写目录标题文本表示（Representation）独热编码(one-hotrepresentation)整数编码Word2vec模型整体理解我的理解CBoW&

程序员_yw·2022-11-29 06:44

Meta AI首个多模态自监督算法；牛津、谷歌等撰文综述AutoRL

本周论文包括MetaAI提出了一种名为data2vec的自监督学习新架构，在多种模态的基准测试中超越了现有SOTA方法；谷歌、MIT等提出分类器可视化解释方法StylEx等。

机器学习社区·2022-11-29 03:32

利用Word2Vec在语料中构建种子词集同类词

nlp小白努力探索的第n天......今天记录和分享利用gensim.model.word2vec.Word2Vec在语料中构建种子词集同类词先说明任务情况：全量语料数据中包含：已打标语料，未打标语料。

Papaya沐·2022-11-28 18:43

LineSentence 解决utf-8 codec can't decode byte 0xbe in position xx 方法

这块真的是修了快一下午，真实自闭（菜确实是原罪）本文参考自解决在使用gensim.models.word2vec.LineSentence加载语料库时报错UnicodeDecodeError:‘utf-

退堂鼓一级演员·2022-11-28 18:43

gensim使用01----word2vec详细使用

1、Word2Vec()fromgensim.modelsimportWord2VecWord2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5,min_count

鞍-·2022-11-28 18:12

（三）文本挖掘——Word2vec

#@Time:2021/3/2714:45#@Author:chao#代码参考自：https://blog.csdn.net/weixin_45314989/article/details/104390725?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-0&spm=1001.2101.3001.4242#采用word

只要酸菜不要鱼·2022-11-28 18:10

ELMO，BERT和GPT的原理和应用总结（李宏毅视频课整理和总结）

文章目录0前言1Introduction1.1word2vec1.2ContextualizedWordEmbedding2EmbeddingsfromLanguageModel(ELMO)3BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers

Y_蒋林志·2022-11-28 18:40

自然语言处理9——word2vec

文章目录1.文本表示：从one-hot到word2vec1.1one-hot1.2word2vec1.2.1CBOW1.2.2Skip-Gram2.word2vec实践参考1.文本表示：从one-hot

Growing_Snake·2022-11-28 18:09

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