wordembedding

【NLP】词向量：从word2vec、glove、ELMo到BERT详解！

目前，词向量（又叫词嵌入wordembedding）已经成为NLP领域各种任务的必备一步，而且随着bertelmo,gpt等预训练模型的发展，词向量演变为知识表示方法，但其本质思想不变。
夜空骑士·2020-06-22 02:41

Word2Vec 怎么将得到的词向量变成句子向量，以及怎么衡量得到词向量的好坏

昨天电话面试问到了这两个问题，感觉回答的不是很好，来此总结一下：1.Word2Vec怎么将得到的词向量变成句子向量1）平均词向量：平均词向量就是将句子中所有词的wordembedding相加取平均，得到的向量就当做最终的
烟雨人长安·2020-06-22 01:11

word2vec模型。该模型是用于学习文字的向量表示，称之为“word embedding”

该模型是用于学习文字的向量表示，称之为“wordembedding”。亮点本教程意在展现出在TensorfLow中构建word2vec模型有趣、本质的部分。我们从我们为何需要使用向量表示文字开始。
吴帮吕·2020-06-21 12:38

10分钟快速入门PyTorch (8)

前面一篇文章中，我们简单的介绍了自然语言处理中最简单的词向量wordembedding，这一篇文章我们将介绍如何使用wordembedding做自然语言处理的词语预测。
SherlockLiao·2020-06-21 11:38

【GCN】从文本分类来看图卷积神经网络

对于图像来说，计算机将其量化为多维矩阵；对于文本来说，通过词嵌入(wordembedding)的方法也可以将文档句子量化为规则的矩阵表示。
BUAA～冬之恋·2020-06-21 09:54

Pretraning in NLP（预训练ELMo，GPT，BERT，XLNet）

而nlp领域的fine-turning就是wordembedding了。而词嵌入（例如word2vec，GloVe）通常是在一个较大的语料库上利用词的共现统计预训练得到的。
上杉翔二·2020-06-21 05:33

深度学习在NLP领域的发展（一）

WordEmbeddingWord2VecGloVeRNN改进和扩展LSTM/GRUSeq2SeqAttention/Self-AttentionContextualWordEmbeddingELMOOpenAIGPTBERT第一个阶段主要是WordEmbedding
Vinsmoke -Hou·2020-06-21 04:09

词语语义的相关关系和相似关系量化

wordembedding的缺点wordembedding是指将词语映射到一个向量空间。在自然语言处理领域这方面的研究由来已久，有人工设计特征的方法
huang_miao_xin·2020-06-21 01:25

NLP文本分类入门学习及TextCnn实践笔记（一）

当前进展：研究了两周，完成文本预处理、wordembedding、TextCnn模型训练、API封装等代码工作，模型效果调优、验证中。计划以笔记的形式记录几篇博客。
wangyueshu·2020-06-20 21:22

【NLP】Word Embedding（word2vec、glove）

WordEmbedding学习笔记在NLP中，对文本的表示方法：bag-of-words：基于one-hot、tf-idf、textrank等主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征
YeZzz·2020-06-18 18:00

word2vec

在NLP中，最细粒度的是词语，处理NLP问题，就是将它们转换为数值形式——嵌入到数学空间即词嵌入（wordembedding），Word2vec就是词嵌入的一种方式。
狄昵称·2020-05-24 22:00

初探word2vec

这里把我自己的理解写出来，wordembedding中文翻译“词嵌入”，简单理解就是将词进行向量化，便于模型处理。本文要探讨的word2vec是由谷歌提出的一种用于wordembedding的方法。
没糖旳咖啡·2020-04-11 09:00

10分钟快速入门PyTorch (7)

WordEmbedding在自然语言处理中词向量是很重要的，首先介绍一下词向量。之前做分类问题的时候大家应该都还记得我们会使用one-hot编码，比如一共有5类，那么属于第二类的话，它的编码就是(0,
SherlockLiao·2020-04-02 13:08

CS231n Spring 2019 Assignment 3—vanilla RNN/LSTM for image captioning

RNN_Captioning.ipynb和LSTM_Captioning.ipynb，这两个主要就是利用RNN（RecurrentNeuralNetwork循环神经网络）来为图像打标注，因为里面涉及到词语，所以会设计到词嵌入（WordEmbedding
赖子啊·2020-03-30 12:05

吴恩达深度学习-序列模型 2.1 词汇特点提取

第一个是词嵌入（wordembedding），它是语言的一种表述方式，让算法可以理解一些相似的词，加强模型的泛华能力。这样即使数据集比较小，也可以得到一个比较准确地模型。
prophet__·2020-03-25 00:10

一文搞懂word embeddding和keras中的embedding

首先：该文章用到了wordembedding，可以使用gensim里面的word2vec工具训练wordembedding。训练出来的词向量是一个固定维度的向量。
Babyzpj·2020-03-23 16:40

5WordEmbedding(下)-深度学习

WordEmbedding之深度学习RNN:RNN引入了隐状态h（hiddenstate）的概念，h1接收到前一个隐状态h0和当前输入x1,结合权重和bias，输出y1image.pngRNN存在很多问题
弟弟们的哥哥·2020-03-20 17:36

探秘Word2Vec(一)-预备知识

首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（wordembedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。
文哥的学习日记·2020-03-20 06:52

词嵌入向量WordEmbedding的原理和生成方法

姓名：崔少杰学号：16040510021转载自：http://www.jianshu.com/p/0bb00eed9c63=有修改【嵌牛导读】：词嵌入向量(WordEmbedding)是NLP里面一个重要的概念
随心所欲_7b32·2020-03-16 05:19

Word2Vec之Skip-Gram与CBOW模型原理

[1.词嵌入]词嵌入（WordEmbedding）是NLP中语言模型与表征学习技术的统称，它就是将one-hot表示的词“嵌入”到一个低维空间中，简单点就是嵌入矩阵E与词
放开那个BUG·2020-03-06 00:55

Word2Vec之Skip-Gram

word2vec不仅可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练，还可以得到训练结果——词向量（wordembedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。
Wisimer·2020-03-05 14:16

[非監督]Word Embedding

簡介假設我們有5個類別，我們做one-hot-encoder變成5維的數據，我們可以用WordEmbedding將資料分類，變成低於5維的數據。
RJ阿杰·2020-02-24 15:33

一文看懂词嵌入word embedding（2种算法+其他文本表示比较）

文本表示的方法有很多种，下面只介绍3类方式：独热编码|one-hotrepresentation整数编码词嵌入|wordembedding独热编码|one-hotrepr
人工智能知识库·2020-02-19 18:21

基于Encoder-Decoder模式的机器翻译模型原理及实现

关键词:Encoder-Decoder,LSTM,WordEmbedding转换在机器学习领域，有很多任务是把一种样式的序列映射成另外一种样式的序列，比如把一种语言翻译成另一种语言，把一段语音转换成一段文本
JackMeGo·2020-02-17 02:12

Embedding层和word2vec的区别

《【备忘】电脑远程控制手机的解决方案》[Blogpost].Retrievedfromhttps://kexue.fm/archives/3691词向量，英文名叫WordEmbedding，按照字面意思
美环花子若野·2020-02-16 04:22

Udacity——Word2Vec原理笔记二——Skip-Gram模型

大概了解了Wordembedding，我们就要步入Word2Vec的正题了，这里我主要参考了两个地方的资源。
handSomeJoe·2020-02-12 10:28

词向量与Embedding究竟是怎么回事？（转载）

词向量，英文名叫WordEmbedding，按照字面意思，应该是词嵌入。说到词向量，不少读者应该会立马想到Google出品的Word2Vec，大牌效应就是不一样。
是人也·2020-02-12 06:24

词嵌入

一、词嵌入背景词嵌入(WordEmbedding)是一种将文本中的词转换成数字向量的方法，为了使用标准机器学习算法来对它们进行分析，就需要把这些被转换成数字的向量以数字形式作为输入。
rosyxiao·2020-02-12 01:05

WMD based on the word2vec

Kusner,ICML15]给定基于word2vecembedding(Mikolovetal.,2013a;b)矩阵X(Rd*n)，词库大小为n，第i列xi代表第i个单词在d维空间的embedding(wordembedding
迈巴赫棉拖·2020-02-05 14:55

从word2vec到node2vec

因此，需要把他们都嵌入到一个数学空间中，就叫词嵌入（wordembedding），而word2vec就是词嵌入的一种。大部分有监督机器学习模
waple_0820·2020-02-03 17:44

【火炉炼AI】机器学习038-NLP创建词袋模型

本文所使用的Python库和版本号:Python3.6,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2，NLTK3.3)词袋模型（BagOfWords,BOW)和词向量（WordEmbedding
科技老丁哥·2020-02-01 05:38

文本分类方法总结

文本表示和特征提取1.1.3基于语义的文本表示1.2分类器朴素贝叶斯分类（NaïveBayes）用朴素贝叶斯分类算法做中文文本分类KNNSVM最大熵2深度学习的文本分类方法2.1文本的分布式表示：词向量（wordembedding
一枚小码农·2020-01-17 15:42

理论汇总

DIN、阿里DIEN、阿里DSIN、阿里DSTM、ATRank3强化学习（1）强化学习在推荐算法的应用论文整理（一）4bert相关https://github.com/thunlp/PLMpapers从WordEmbedding
缄默笔记·2020-01-12 12:15

bert生成句向量

第一个阶段叫做：Pre-training，跟WordEmbedding类似，利用现有无标记的语料训练一个语言模型。
飘涯·2020-01-08 07:04

2019-06-15 情感分类中 WordEmbedding

wordvectorNLP任务中最基本的运算单元应该是词了，处理的所有词组成在一起就行成了词库，但是词库是稀疏的，所以我们需要将词转换成计算所熟知的实数，这种表示方式就是词嵌入（WordEmbedding
云飞_f2a4·2020-01-04 07:44

建模角度理解word embedding及tensorflow实现

1、前言本篇主要介绍关键词的向量表示，也就是大家熟悉的wordembedding。
leepand·2020-01-02 23:33

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-15 （Unsupervised Learning: Word Embedding；无监督学习：词嵌入）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-15（UnsupervisedLearning:WordEmbedding；无监督学习：词嵌入）PDFVIDEOWordEmbeddingWordEmbedding是前面讲到的
holeung·2019-12-29 21:40

DSSM 的研究

DSSM是很有意思的一种深度学习模型，个人对这个模型确实很感兴趣，它打破了对word做WordEmbedding的概念，而是可以直接对Query和Doc做Embedding，而解决OneHot维度爆炸的方法就是借助了
Midorra·2019-12-26 20:20

word2vec学习总结

它包括了一组用于wordembedding的模型，这些模型通常都是用浅层（两层）神经网络训练词向量
孤舟唯湖·2019-12-22 19:00

深度学习（9）-word embedding

WordEmbedding在自然语言处理中词向量是很重要的，首先介绍一下词向量。
WallE瓦力狗·2019-12-18 01:25

自然语言处理中CNN模型的几种常见的Max Pooling操作

一般而言，输入的字或者词用WordEmbedding的方式表达，这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构，假设输入X包含m个字符，而每个字符的WordEmbedding的长度为d，那么输入就是
衣介书生·2019-12-14 05:43

基于Spark /Tensorflow使用CNN处理NLP的尝试

主要好处有：CNN能自动抽取出一些高级特征，减少了特征工程的时间使用WordEmbedding技术将词汇表达为向量后，可以很方便的将文本表示为类似图片的2D向量神经网络表达能力强缺点的话，就是目前我还没想到如何把一些非文本类的因子给融合进去
祝威廉·2019-12-13 13:05

用BERT做语义相似度匹配任务：计算相似度的方式

1.自然地使用[CLS]2.cosinesimilairity3.长短文本的区别4.sentence/wordembedding5.siamesenetwork方式1.自然地使用[CLS]BERT可以很好的解决
山竹小果·2019-12-11 11:00

【论文阅读笔记】 Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances

那么对于wordembedding，就是将单词word映射到另外一个空间，其
W_zp·2019-12-02 09:01

【微博】从WordEmbedding到BERT模型

演讲主题：预训练在自然语言处理的发展：从WordEmbedding到BERT模型主讲人：张俊林主讲人介绍：张俊林，中科院软件所博士，曾担任阿里巴巴、百度、用友等公司资深技术专家及技术总监职位目前在新浪微博
Midorra·2019-12-02 08:53

Word Embedding&word2vec

最近新接触文本分类问题，对于我来数第一个问题就是WordEmbedding这个词到底是什么意思，因此也就开始学习了相关知识http://licstar.net/archives/328一、WordEmbedding
小松qxs·2019-12-01 06:51

Word2Vec原理详解

把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（wordembedding）。近年来，词嵌入已逐渐成为自然语言处理的基础知识。
Aiah_Wang·2019-11-12 21:54

10分钟快速入门PyTorch (9)

在上一节中，我们介绍了一下自然语言处理里面最基本的单边和双边的ngram模型，用wordembedding和ngram模型对一句话中的某个词做预测，下面我们将使用LSTM来做判别每个词的词性，因为同一个单词有着不同的词性
SherlockLiao·2019-11-02 09:30

词嵌入向量WordEmbedding的原理和生成方法

WordEmbedding词嵌入向量(WordEmbedding)是NLP里面一个重要的概念，我们可以利用WordEmbedding将一个单词转换成固定长度的向量表示，从而便于进行数学处理。
JackMeGo·2019-10-31 06:19

4WordEmbedding(中)-深度学习预热

在进入深度网络前有几个重要知识点：关于tanh,sigmoid,relu,softmax激活函数：sigmoid:y=1/(1+e-x)#sigmoid取值在[0,1]且中心值在0.5，常用于二分类tanh:y=(ex-e-x)/(ex+e-x)#tanh取值在[-1,1]且中心值在0，相当于sigmoid往下移relu:y=max(0,x)#深层网络用relu防止梯度爆炸/消失，浅层用sigmo
弟弟们的哥哥·2019-10-13 22:26
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