word2vec

word2vec理解归纳（方法概览）

word2vec理解归纳（方法概览）训练的原因最早的词向量使用哑编码，也就是one-hotrepresentation，它是以语料库的大小为维度的，对于每一个单词，它的出现体现在它的向量中的一个元素上。
hhy不许摸鱼·2023-07-15 12:51

Word2Vec实现文本识别分类

深度学习训练营之使用Word2Vec实现文本识别分类原文链接环境介绍前言前置工作设置GPU数据查看构建数据迭代器Word2Vec的调用生成数据批次和迭代器模型训练初始化拆分数据集并进行训练预测原文链接本文为
无你想你·2023-07-15 09:40

127在线民宿 UGC 数据挖掘实战--基于词向量的主题聚类挖掘

基于词向量的主题聚类挖掘数据准备参考《旅游民宿基本要求与评价》标准中的评级指标辅助定义用户评价主题，本次实验将使用基于Word2Vec和KMeans主题词聚类的方式研究顾客评论中的主题分布情况。
Jachin111·2023-07-15 00:16

Transformer

解决办法信息压缩与特征提取：找到正确的规律（这里的“规律”是指：http://t.csdn.cn/ve9bD中的：词向量化（word2vec）的好处：一、好找规律：在高维空间内，相似的点（本质是一个向量
Erick Yu·2023-07-14 04:30

词向量化（word2vec）

背景电脑并不能将数字信息和现实世界建立联系，给电脑一句话让他理解到意思需要词向量化词向量化（word2vec）的好处：一、好找规律：在高维空间内，相似的点（本质是一个向量）挨得近。
Erick Yu·2023-07-14 04:00

Gensim库的使用——Word2vec模型（一）模型的简单介绍与加载预训练的模型进行测试

Word2vec模型介绍一下Word2vec模型以及在LeeEvaluation语料库上进行使用importlogginglogging.basicConfig(format='%(asctime)s:
桉夏与猫·2023-07-14 04:21

【NLP】哪些现成的“已预先训练的语言模型”可以使用

有两个独立的步进函数创新推动了所有NLP任务的准确性：（1）统计语言模型，如Word2Vec和GloVe，以及最近的（2）神经语言模型，如BERT，ELMo和最近的BLOOM。
无水先生·2023-07-14 04:41

[PyTorch][chapter 44][时间序列表示方法3]

简介:word2vec是Google于2013年开源推出的一个用于获取wordvector的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。
明朝百晓生·2023-07-13 20:59

语言模型笔记

参考n-gram：https://blog.csdn.net/songbinxu/article/details/80209197（n-gram、NNLM、RNNLM、word2vec）本篇讲述语言模型及重要的几个概念
愿better·2023-06-23 18:18

【NLP入门教程】十三、Word2Vec保姆教程

Word2Vec概述Word2Vec是一种广泛使用的词嵌入技术，它能够将单词表示为连续向量，将语义上相似的词映射到相近的向量空间。
晨星同行·2023-06-22 21:53

文本生成

2、使用Word2Vec训练词向量。3、输入源文本的词向量到神经网络中4、输出源文本的语义表示，然后将该语义表示作为decoder
是小橙子呀·2023-06-22 18:37

软注意力机制和硬注意力机制，以及seq2seq

硬注意力机制是从存储的多个信息中只挑出一条信息来，可能是概率最大的那个词向量,seq2seq是word2vec(词嵌入)的Encoder-Decoder框架***********************
是小李呀~·2023-06-21 12:01

ELMO,GPT,BERT初步学习

最刚开始的语言模型(word2vec,doc)训练思路是基于词
rebirth_2020·2023-06-18 20:01

备战蓝桥 之 16个必会的Python内置函数（3）——数据转换与计算（详细语法参考 + 参数说明 + 具体示例），详解max()函数实例 | 编程实现当前内存使用情况的监控

】基于知识图谱的电影问答系统（含问题记录与解决）附：源代码（含Bug解决）【Neo4j×知识图谱】图形化数据库基本操作:创建节点与关系、添加属性、查询节点|附：可视化构建四大名著知识图谱（含源代码）|word2vec
追光者♂·2023-06-18 19:13

NLP实战：使用Word2vec实现文本分类

初始化模型3.定义训练与评估函数三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.测试指定数据本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]一、数据预处理1.任务说明本次将加入Word2vec
牛大了2023·2023-06-18 07:36

【无标题】

目录一、课题背景和开发环境二、准备工作1.安装Gensim库2.对原始语料分词三、训练Word2Vec模型四、模型应用1.计算词汇相似度2.找出不匹配的词汇3.计算词汇的词频本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者
派大星先生c·2023-06-18 00:47

Bert模型精讲

Autoencoder语言模型：通过上下文信息来预测被mask的单词，代表有BERT,Word2vec(CBOW)。1.2二者各自的优缺点Autoregressive语言模型:-缺点：它
futurewq·2023-06-17 13:55

CNN 文本原理

通常这些向量是像word2vec或GloVe这样的词嵌入（低维表示），但是它
James0824·2023-06-17 09:15

垃圾邮件分类识别 word2vec+svm实现 Accuracy 、f1_score、 roc曲线 完整代码+数据集 可直接运行

项目演示：垃圾邮件分类识别基于word2vec+svm实现Accuracy、f1_score、roc曲线_哔哩哔哩_bilibili运行截图：完整代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromcollectionsimportCounterimportreimportjiebafromtqdmimporttqdmfromsklearn.metricsimportroc
qiqi_ai_·2023-06-17 07:31

自然语言处理从入门到应用——全局向量的词嵌入：GloVe（Global Vectors for Word Representation）词向量

分类目录：《自然语言处理从入门到应用》总目录无论是基于神经网络语言模型还是Word2vec的词向量预训练方法，本质上都是利用文本中词与词在局部上下文中的共现信息作为自监督学习信号。
von Neumann·2023-06-17 04:25

大模型基础之简要背景知识

【时间线】词级别模型：Word2Vec2013：自监督学习序列级别模型：RNN2014：监督学习注意力机制：2015Transformer模型：2017：容易并行处理、容易堆叠更深的网络上下文级别模型：
只要开始永远不晚·2023-06-16 21:01

训练自己的中文word2vec（词向量）--skip-gram方法

训练自己的中文word2vec（词向量）–skip-gram方法什么是词向量将单词映射/嵌入（Embedding）到一个新的空间，形成词向量，以此来表示词的语义信息，在这个新的空间中，语义相同的单词距离很近
爱挠静香的下巴·2023-06-16 17:33

中文信息处理（六）—— 神经语言模型与词表示(word2vec)

文章目录1.基于神经网络语言模型1.1几种语言模型对比1.2神经网络语言模型NNLM第一层（输入层）第二层（隐藏层）第三层（输出层）1.3小结2.word2vec2.2.1CBOW基于层次softmax
·2023-06-16 17:32

Word2Vec原理简单解析

前言词的向量化就是将自然语言中的词语映射成是一个实数向量，用于对自然语言建模，比如进行情感分析、语义分析等自然语言处理任务。下面介绍比较主流的两种词语向量化的方式：第一种即One-Hot编码是一种基于词袋(bagofwords)的编码方式。假设词典的长度为N即包含N个词语，并按照顺序依次排列。One-Hot编码将词语表示成长度为N的向量，每一向量分量代表词典中的一个词语，则One-Hot编码的词语
kuokay·2023-06-16 17:31

gensim3.8.1——word2vec源码速览

打算看看word2vec的源码，于是参考了https://blog.csdn.net/u014568072/article/details/79071116?
码破苍穹·2023-06-16 17:00

word2vec_gensim 中文处理 小试牛刀

word2vec－gensim介绍gensim是word2vec的python实现。word2vec是google的一个开源工具，能够计算出词与词之间的距离。
qq_27824601·2023-06-16 17:00

中文Word2Vec训练

中文的词向量训练和英文的差不多，输入数据的格式都一样，均需要可迭代的句子列表。但有一点需要注意的是，在英文句子里，单词之间自然地就很清楚哪个是哪个单词了，而中文句子则不然，计算机需要知道哪个部分称之为一个“词”。所以，中文词向量的训练关键在于分词的处理。通常使用jieba分词工具库来对语料库进行处理。下面来看一些简单例子：importos#jieba分词库importjiebaimportjieb
Eureka丶·2023-06-16 17:29

深度学习基础入门篇[10]：序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、
汀、人工智能·2023-06-16 17:58

【Neo4j × 知识图谱】图形化数据库基本操作: 创建节点与关系、添加属性、查询节点 | 附：可视化 构建四大名著 知识图谱（含源代码）| word2vec实战: 构造斗罗大陆人物关系

给研究生的真诚建议（将会分篇发布）【2】躺平摆烂和emo解决不了任何问题，打起精神来，只有付出才有回报，只有主动行动去解决问题，问题才能被解决！【3】研究生课程都集中在研一，研二（几乎）就不再上课了。研一的综测成绩占很大比重，所以要好好学习课程知识准备期末考试。作者主页：追光者♂个人简介：计算机专业硕士研究生、2022年CSDN博客之星人工智能领域TOP4、阿里云社区特邀专家博主、CSDN-人工智
追光者♂·2023-06-16 17:28

【自然语言处理】Gensim库 之 Word2vec | 实战练习：对小说《三国演义》进行Word2Vec训练（附：源代码 + 完整解析）

当你在追逐生活的时候，请别忘了那个为你放下生活的人。作者主页：追光者♂个人简介：计算机专业硕士研究生、2022年CSDN博客之星人工智能领域TOP4、阿里云社区特邀专家博主、CSDN-人工智能领域新星创作者、预期2023年10月份·准CSDN博客专家【无限进步，一起追光！】欢迎大家点赞收藏⭐留言今天，来介绍Gensim库的一些知识。在自然语言处理中，不得不提到Gensim库，它是一个用于从文档中自
追光者♂·2023-06-16 17:27

word2vec

importpandasaspdimportjsonimportjiebaimportgensimfromgensim.models.word2vecimportLineSentencefromgensim.modelsimportword2vecfromgensim.modelsimportFastTextimportlogginglogging.basicConfig
程序员易小雨·2023-06-16 15:14

自然语言处理: 第二章Word2Vec

一.理论基础维度很高(与语料库有关)，计算复杂稀疏性，浪费计算效率，只有一个元素是1其他都是0缺乏语义信息，无法衡量语义相似度无法处理未知单词而在One-Hot的基础上，Word2Vec是一种分布式表达字
曼城周杰伦·2023-06-15 23:07

学习笔记之word2vec

文章目录前言一、连续词袋模型CROW和跳字模型Skip-gram二、层序softmax方法三、负采样方法总结前言word2vec的目的是通过探索文字之间的关系，产出牛逼的词向量一、连续词袋模型CROW和跳字模型
听寒哥的话·2023-06-14 00:21

NLP自然语言处理学习笔记（二）Word2Vec

NLP自然语言处理学习笔记（二）Word2Vec一、Word2Vec二、负采样本文是根据吴恩达教授的教学视频来整理的学习笔记，部分图片来源于视频的截图。
AngelaOrange·2023-06-14 00:50

25自然语言处理词向量模型-Word2Vec

**唐宇迪《python数据分析与机器学习实战》学习笔记25自然语言处理词向量模型-Word2Vec**自然语言处理如今越来越广泛比如以下的应用途径：为什么要将深度学习引入自然语言处理：1.语言模型通过模型之前出现的概率值去选择
小食青年·2023-06-14 00:50

NLP学习——Word2vec

一、Word2vec简介WordW2vec是google在2013年的论文《EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace》中提出的。
唯有读书高！·2023-06-14 00:50

深度学习的自然语言处理-课程笔记-2-word2vec

照例附上大牛的笔记：http://www.hankcs.com/nlp/word-vector-representations-word2vec.html这节课主要是讲word2vec。
Linda_ak·2023-06-14 00:49

NLP学习笔记 36-word2vec

word2vec-distributedrepresentation(把词的信息分布到各个向量中)Dense稠密的（好处是低维的，数据量没有那么大）meaning(semanticspa
bohu83·2023-06-14 00:48

NLP论文学习笔记-word2vec

论文原文:EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace作者:TomasMikolov发表时间:2013一、论文背景统计语言模型基于马尔科夫假设（下一个词的出现仅依赖于前面的一个词或几个词），通过概率计算来描述语言模型(用语料在数据集出现频率近似概率结果)缺点：参数空间过大，数据稀疏严重WordrepresentationOne-hotR
karl_ll·2023-06-14 00:48

word2vec Skip-Gram和CBOW小白学习笔记

NLP入门整理（不定期更新）Word2Vec前序语言模型学习相关知识点：要知道词向量：神经网络只能接受数值输入，而且不同词汇之间可能存在的关联信息也需要挖掘。
bohu83·2023-06-14 00:18

TensorFlow学习笔记12-word2vec模型

为什么学习word2word2vec模型?该模型用来学习文字的向量表示。图像和音频可以直接处理原始像素点和音频中功率谱密度的强度值，把它们直接编码成向量数据集。
FQ1149816888·2023-06-13 23:16

NLP学习笔记十一-word2vec模型

NLP学习笔记十一-word2vec模型再介绍word2vec模型之前，我们需要先介绍一些背景知识。
Mr Gao·2023-06-13 23:14

RNN

词向量：使用word2vec的思想，就是文本中离得相近的词语相似度越高。CBOW使用上下文词，来预测。下面使用热度图来表述词向量。比如今天打你，今天为x1,打为x2,你为x3。
the animal·2023-06-13 21:05

RNN、LSTM知识点总结

举例：如IamChinese，IloveChina，则x0=‘I’，x1=‘am’...xt=‘China’，但单词不能直接输入网络，所以使用word2vec将单词转换成向量后，即可作为输入。
呼叫冰河谷·2023-06-12 18:30

word2vec原理

word2vec原理1.什么是独热编码(Onehot)？1.1为什么使用Onehot编码？1.2什么是Onehot编码？
荼靡，·2023-06-11 03:02

【人工智能与深度学习】解码语言模型

文字生成评估序列到序列模型条件语言模型序列到序列模型序列转换器回译问题迭代反向翻译NLP的无监督学习`word2vec`问题：单词表示形式是依赖于上下文还是独立于上下文？
prince_zxill·2023-06-10 23:58

NLP——分布式语义 Distributional Semantics：Word Vectors；Word2Vec

基于统计的方法Document作为上下文——向量空间模型（VSM）TF-IDF更加有效的编码方式降维SingularValueDecompositionneighborwords作为上下文基于深度学习的方法Word2VecSkip-gramsEvaluation
暖仔会飞·2023-06-10 21:35

【NLP 系列】Bert 词向量的空间分布

作者：京东零售彭馨1.背景我们知道Bert预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于Word2Vec、Glove等并没有明显的提升。
·2023-06-10 10:36

CS 224N总结

NaturalLanguageProcessingwithDeepLearningLecture1PPT网址：PowerPointPresentation(stanford.edu)这一讲主要讲了NLP研究的对象，我们如何表示单词的含义，以及Word2Vec
长命百岁️·2023-06-10 04:01

word2vec实现训练自己的词向量及其参数详解

代码实现fromgensim.modelsimportWord2Vec#准备训练数据sentences=[['I','love','coding'],['Python','is','great'],['
疯狂的小强呀·2023-06-09 22:05
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