word2vec 第6页

day3-搜索和推荐的matching技术

Embedding什么是Embedding从数学上看，是映射从神经网络的角度看，是层与层之间的矩阵从特征的角度看，是从一套特征映射到另一种表示方法Embedding的产出方式监督学习：深度学习和FM无监督学习：word2vec

一杯敬朝阳一杯敬月光·2023-09-26 12:46

Day1-DeepWalk

OnlineLearningofSocialRepresentations》2014年发表在数据挖掘顶会ACMSIGKDD（KDD）上的论文目的：学习节点表示推动：将自然语言处理里面的无监督学习方法迁移至此思路：将图结构序列化，类比与单词序列，然后用word2vec

知福致福·2023-09-26 12:42

word2vec的参数选择及原理简介

1.参数选择gensim中word2vec的参数见文档：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.htmlclassgensim.models.word2vec.Word2Vec

Rover Ramble·2023-09-25 22:26

豆瓣评分预测

文本预处理1.去掉无用的字符2.去掉停用词3.去掉低频词文本特征提取1.把文本分为训练集和测试集2.把文本转换为向量的形式：tf-idf向量、word2vec（CBoW,SkipGram）、bert模型搭建与模型训练

漱衣仁止·2023-09-25 18:45

Embeddig技术与应用 (1) ：Embedding技术发展概述及Word2Vec

编者按：嵌入(Embedding)是机器学习中一种将高维稀疏向量转换为低维稠密向量的技术。其通常用于处理自然语言、图像等高维离散数据。嵌入能够有效地解决维度灾难问题，减少存储和计算成本，同时提高模型的表达能力。我们还可以通过得到的嵌入向量进行语义相似度计算、推荐系统、分类任务等多种应用。嵌入还可以用于处理非结构化数据，如文本、图像、音频等，帮助机器理解和处理人类的语言和其他感知信息。IDP开启Em

·2023-09-25 16:20

【Graph Net学习】DeepWalk/Node2Vec实现Graph Embedding

模型目标输入输出Word2VecWordSentenceWordEmbeddingDeepWalkNodeNodeSequenceNodeEmbeddi

BoostingIsm·2023-09-24 19:16

DeepWalk实战---Wiki词条图嵌入可视化

DeepWalk是2014年提出的一种Graph中的Node进行Embedding的算法，是首次将自然语言处理领域NLP中的word2vec拓展到了graph。

重剑DS·2023-09-24 18:45

word2vec 中CBOW和skip-gram随笔

word2vec有两种生成词向量的方式，CBOW和skip-gramCBOW是输入上下文one-hot形式，输出需要预测的词的one-hot形式，相当于一个多分类。

华小锐·2023-09-24 17:56

什么是词向量？

那么word2vec向量到底在哪儿？其实这些词向量就是神经网络里的参数，生成词向量的过程就是一个参数更新的过程。那么究竟是什么参数呢？

ClarenceHoo·2023-09-23 03:55

Intro to Wordembedding

wordembeddinginword2vecword2vec原理eg.Iwannatrainwordembeddingwithgiventrainingdata.CB

TheLostMan丶·2023-09-21 22:24

M3E&ChatGLM向量化构建本地知识库

这通常通过嵌入模型（embeddingmodels）完成，比如word2vec，GloVe，或者BERT等，这些模型可以将文本数据

我在北国不背锅·2023-09-20 05:44

大语言模型学习引言

Task01引言目录1.1什么是语言模型1.2语言模型进化史信息论、熵N-gram语言模型Word2VecELMoTransformerBert1.3大语言模型1.1什么是语言模型说到大模型，首先介绍语言模型

Runjavago·2023-09-19 17:35

如何gensim加载glove训练的词向量

如何gensim加载glove训练的词向量一、前言glove和word2vec是目前最常用的两个训练词向量的模型，两者训练出来的文件都以文本格式呈现，区别在于word2vec包含向量的数量及其维度。

Evermemo·2023-09-19 08:54

蚂蚁金服面试——风控策略

是否有修改Word2Vec源码，什么语言？话题可视化项目的过程和技术。以上都是文本相关的项目，接着是问模式识别的项目。病人手术中低温概率预测项目。是否用过降维算法？

米老鼠他姘头·2023-09-17 03:32

Gensim库的使用——Gensim库的核心概念介绍

主要包括TF-IDF，LSA，LDA，word2vec，doc2vec等多种模型。

桉夏与猫·2023-09-16 08:47

transformer 总结(超详细-初版)

transformer的结构来依次解析输入部分(Encode侧)input输出主要包含两个部分：embedding的输入数据，数据位置的embedding关于输入数据的embedding有很多种方式，比如word2vec

Lian_Ge_Blog·2023-09-15 03:15

Word2Vec的原理是什么，如何用训练Word2Vec

Word2Vec是一种基于神经网络的词向量生成模型，通过训练预测上下文单词或中心单词来生成词向量。

天一生水water·2023-09-14 19:26

使用 PyTorch 实现 Word2Vec 中Skip-gram 模型

首先创建了一个使用Word2VecDataset类自定义的数据集，用于生成训练数据。然后，定义了Skip-gram模型，并使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。

天一生水water·2023-09-14 19:53

[学习笔记]词向量模型-Word2vec

参考资料：【word2vec词向量模型】原理详解+代码实现NLP自然语言处理的经典模型Word2vec论文背景知识词的表示方法One-hotRepresentation：独热表示简单，但词越多，向量越长

N刻后告诉你·2023-09-11 21:01

[学习笔记]DeepWalk图神经网络论文精读

参考资料：DeepWalk【图神经网络论文精读】word2vec相关论文：EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpaceDistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality

N刻后告诉你·2023-09-11 21:01

《自然语言处理》chapter7-预训练语言模型

广义上的预训练语言模型可以泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的Word2vec、GloVe为代表的静态词向量模型，以及基于上下文建模的

Jiawen9·2023-09-10 04:49

自然语言处理-词向量模型-Word2Vec

通常数据的维度越高，能提供的信息也就越多，从而计算结果的可靠性就更值得信赖如何来描述语言的特征呢，通常都在词的层面上构建特征，Word2Vec就是要把词转换成向量假设现在已经拿到一份训练好的词向量，其中每一个词都表示为

W_en丶·2023-09-09 07:44

BERT、GPT

目录词嵌入的发展Word2Vec和GloVeELMoULM-FiTOpenAITransformerBERTPre-trainingFine-Turning使用GPT和BERT的差别Maskedself-attentionlayers

Gu_NN·2023-09-08 05:39

程序员必须知道的9大数据挖掘工具

1、GenismGenism是用来做文本主题模型的库，主要用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等。

明月说数据·2023-09-07 01:23

2020-02-27-ModelCode

召回策略：热度，LBS，usertag，itemcf，频繁模式挖掘，二部图挖掘，embedding（word2vec、fasttext、bert），deepmatch排序策略，learningtorank

inspiredhss·2023-09-05 13:59

TextRNN实现文本分类

思路给出的baseline为0.82(F1)，方法是将语料中所有字拆开训练成300D的word2vec后，每一句的处理采用将所有字的向量相加取平均的方法得到句向量（300D），然后使用一个全连接层进行训练

Leslie_Leung·2023-09-05 01:58

【AI理论学习】语言模型：从Word Embedding到ELMo

2013年的Word2Vec及2014年的GloVe的工作中，每个词对应一个vector，对于多义词无能为力。ELMo的工作对于此，提出了一个较好的解决方案。不同于以往的一个词对应一个向量，是固定的。

镰刀韭菜·2023-09-04 21:35

入门自然语言处理必看，图解word2vec！

图解word2vec精翻版，加入了自己的理解，和稍微有点出入，http://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/image词嵌入（embedding）是机器学习中最惊人的创造

助力笔记·2023-09-04 20:56

史上最详细Transformer讲解以及transformer实现中文版完形填空（掩蔽字训练MASK）内容详细易懂且附有全部代码

1.2Transformer的特点和创新点：1.3Transformer一些前置知识2.aTransformer-Encoder结构（模型左半部分）2.1输入部分Embedding2.1.1one-hot编码2.1.2word2vec

herry_drj·2023-09-03 03:33

init() got an unexpected keyword argument ‘size‘ 错误的解决办法

在调用gensim.models的Word2Vec方法时发生错误，具体如下：model=Word2Vec(sentences=ls_of_ls_of_c,size=config.size,window=

18岁小白想成大牛·2023-09-01 17:25

Word2Vec的PyTorch实现(乞丐版)

本文参考：https://wmathor.com/index.php/archives/1443/导包importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.utils.dataasDatadtype=torch.FloatTensorde

Jarkata·2023-08-31 21:12

自然语言处理(六)：词的相似性和类比任务

词的相似性和类比任务在前面的章节中，我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型，并使用它为一个输入词寻找语义相似的词。

青云遮夜雨·2023-08-31 03:19

wikipedia数据集预处理

想按照[2]的设置处理数据，而[2]的设置应该来自[3]，即images用CaffeNet[4]提取fc7层[5]的4096维特征，texts用word2vec[6]提取每个单词的100维词向量并取平均

HackerTom·2023-08-30 09:34

Transformer系列模型笔记

1.word2vec1.1CBOW(词袋模型)根据上下出现的单词预测中间的单词，包括输入层、投影层、输出层。

抓个马尾女孩·2023-08-29 14:46

自然语言处理(三)：基于跳元模型的word2vec实现

跳元模型回顾一下第一节讲过的跳元模型跳元模型（Skip-gramModel）是一种用于学习词向量的模型，属于Word2Vec算法中的一种。它的目标是通过给定一个中心词语来预测其周围的上下文词语。

青云遮夜雨·2023-08-29 10:10

从Attention到Transformer

1.RNN中的encoder-decoder1.1流程encoder将一句话的每个词进行embedding，可以是word2vec或是Glove，将每

刘单纯·2023-08-29 02:52

词向量及文本向量

文章目录引言1.文本向量化2.one-hot编码3.词向量-word2vec3.1词向量-基于语言模型4词向量-word2vec基于窗口4.1词向量-如何训练5.Huffman树6.负采样-negativesampling7

@kc++·2023-08-27 17:28

word2vec 2种训练模式

CBOW(ContinuousBag-of-WordsModel)Skip-gram(ContinuousSkip-gramModel)CBOW通过上下文来预测当前值输入输入______输入输入Skip-gram用当前词来预测上下文。__________输入________优化方法：NegativeSample（负采样）HierachicalSoftmax

程非池的小软·2023-08-27 08:21

基于深度学习的实体和关系联合抽取模型研究与应用（二、相关理论技术）

本章分别介绍论文涉及到的理论和技术，其中第一节介绍实体和关系联合抽取方法，第二节介绍广泛应用于处理序列数据的循环神经网络，第三节介绍Word2vec、BERT等语言表示模型，第四节介绍了条件随机场模型。

殁月·2023-08-25 16:29

使用Gensim Word2Vec生成中文词向量

网络有很多的“机器学习入门”和“深度学习入门”的课程，初学，利用示例代码和别人已经处理好的cleandata来做练习，感觉很顺畅，可每当要自己单飞之时，却发现连最“趁手”的数据都没有时，老夫实在是一脸茫然。无法，痛定思痛，从最真正的“入门”——数据预处理（或者“清洗”数据）开始，将之间没有踩过的坑，一一踩过，彼时，方能自称“入门”了吧。当前比较流行的神经网络架构，就本质而言，主要分为：CNN（Co

屠夫猫·2023-08-23 06:03

词向量模型Word2Vec

文章目录1.词向量模型通俗解释1.1Word2Vec1.2如何训练词向量1.3构建训练数据2.CBOW与Skip-gram模型对比2.1CBOW模型2.2Skip-gram模型2.2.1如何对Skip-gram

没有难学的知识·2023-08-23 05:14

计算文本相似度

模块模块用法报告涉及的符号实现文本对比普通文本对比文本对比生成HTML报告余弦相似度sklearn安装使用sklearn的余弦相似度词袋模型Jaccard相似度编辑距离（Levenshtein距离）TF-IDFWord2VecDoc2VecBERT

Generalzy·2023-08-21 21:11

统计语言模型-词向量-中文分词-jieba/wordcloud-分类算法

统计语言模型-词向量-中文分词-jieba/wordcloud-分类算法目录统计语言模型-词向量-中文分词-jieba/wordcloud-分类算法一、基本理论1.统计语言模型2.词向量(1)tfidf(2)word2vec3

小黄人的黄·2023-08-20 15:08

2018年12月10日

下午稍微研究了一下doc2vec的训练和推断，感觉过程和我猜测的不太像，肉眼观测结果一般，加上基础的word2vec模型我本身就掌握的不如glove那么熟，所以就僵在这里了……不知道如何继续往下优化。

真昼之月·2023-08-19 09:43

GPT-3 vs Bert vs GloVe vs Word2vec 文本嵌入技术的性能对比测试

来源：DeepHubIMBA本文约3000字，建议阅读6分钟随着NLP(自然语言处理)的最新进展，OpenAI的GPT-3已经成为市场上最强大的语言模型之一。2022年1月25日，OpenAI公布了一个embeddingendpoint(Neelakantanetal.，2022)。该神经网络模型将文本和代码转换为向量表示，将它们嵌入到高维空间中。这些模型可以捕获文本的语义相似性，并且在某些用例中

数据派THU·2023-08-17 22:16

CS224n 2019 Winter 笔记（一）：Word Embedding:Word2vec and Glove

CS224n笔记：Word2Vec:CBOWandSkip-Gram摘要一、语言模型（LanguageModel）（一）一元模型（UnaryLanguageModel）（二）二元模型（BigramModel

lairongxuan·2023-08-17 17:06

Task07：优化算法进阶；word2vec；词嵌入进阶

首先回顾下前面的知识点梯度下降的迭代公式如下其中是待训练的网络参数，是学习率（有时也用表示），是一个常数，是梯度。以上是梯度下降法的最基本形式，在此基础上，为了使梯度下降法收敛更加迅速和稳定，研究人员提出了多种变种，其中最优秀的要数Momentum，RMSprop，和Adam等。Momentum算法又叫做冲量算法，其迭代更新公式如下：是我们计算出来的原始梯度，则是用指数加权平均计算出来的梯度。这相

Crystality·2023-08-17 16:45

gensim.models.word2vec() 参数详解

1.Word2vec简介 Word2vec是一个用来产生词向量的模型。是一个将单词转换成向量形式的工具。

独影月下酌酒·2023-08-17 10:46

genism word2vec方法

文章目录概述使用示例模型的保存与使用训练参数详解（[原链接](https://blog.csdn.net/weixin_44852067/article/details/130221655)）语料库训练概述word2vec

琼06·2023-08-17 10:34

01-word2vec

Word2Vec介绍Word2Vec是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。

HsuanvaneCHINA·2023-08-16 10:35

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