wordembedding

如何产生好的词向量？

词向量、词嵌入（wordvector，wordembedding）也称分布式表示（distributedrepresentation），想必任何一个做NLP的研究者都不陌生。
cjjwwss·2018-09-13 16:04

关于word embedding的一些思考

这里总结一下最近对wordembedding的思考。https://www.cnblogs.com/Determined22/p/5780305.htmlhttps://www.cnbl
Lcyztf·2018-09-08 23:25

15、【李宏毅机器学习（2017）】Unsupervised Learning: Neighbor Embedding（无监督学习：邻域嵌套）

上一篇博客介绍了无监督学习在文字中的降维方法——WordEmbedding，本篇博客将继续介绍无监督学习算法的降维方法——NeighborEmbedding。
Jimmyzqb·2018-08-29 11:04

14、【李宏毅机器学习（2017）】Unsupervised Learning: Word Embedding（无监督学习：词嵌入）

上一篇博客介绍了无监督学习中的线性降维方法，本篇博客将继续介绍无监督学习在文字中的降维方法——WordEmbedding。
Jimmyzqb·2018-08-29 11:16

fastText(三)：微博短文本下fastText的应用（二）

模型泛化使用过fastText的人，往往会被它的很多特性征服，例如训练速度、兼具wordembedding和分类等。
cptu·2018-08-21 15:08

18 NLP WordEmbedding的概念和实现

语言的表示符号主义：Bags-of-word，维度高、过于稀疏、缺乏语义、模型简单分布式表示：WordEmbedding，维度低、更为稠密、包含语义、训练复杂WordEmbedding核心思想：语义相关的词语
贾辛洪·2018-08-21 08:03

38 深度学习 用于处理序列的RNN

一个序列（例如一句话）每个元素都是一个向量（例如每个词的WordEmbedding）循环是指，网络只有一层（全连接层），且其隐态h(t)取决于：当前时刻的输入x(t)上一时刻的隐态h(t-1)h(t)=
贾辛洪·2018-08-19 11:59

Nature：AI为什么总是歧视重重？

当使用谷歌翻译将西班牙语的新闻翻译为英语时，涉及到女性的短语通常都会翻译为“他说”或“他写道”常用于处理和分析大量自然语言数据的词嵌入(WordEmbedding)算法通常会将欧美名字预测为令人愉快的人物形象
数盟·2018-08-13 00:00

自然语言处理(NLP)之Word Embedding

结合一篇综述RecentTrendsinDeepLearningBasedNaturalLanguageProcessing（参考文献[5]为其阅读笔记）的阐述顺序，把相关的知识补一补，本文即第一部分WordEmbedding
l_r_h000·2018-08-03 17:16

不懂word2vec，还敢说自己是做NLP？

文章结构：1、词的独热表示2、词的分布式表示3、词嵌入4、两种训练模式5、两种加速方法6、word2vec和wordembedding的区别7、小结1
feng98ren·2018-07-27 19:02

ELMo代码详解(二)

ELMo代码解读笔记2：模型代码2.模型代码介绍  模型代码主要包括以下几个部分:1.构建wordembedding;2.构建word_charembedding的准备;3.语言模型介绍(双向lstm模型
玩人·2018-07-24 13:40

词向量与Embedding究竟是怎么回事？

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。
丨Modred丨·2018-07-19 12:13

深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec原理理解并结合代码分析

details/72458003深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec原理理解并结合代码分析2017年05月18日10:16:54阅读数：14772一直在用Word2vec和Doc2vec做WordEmbedding
m0_37870649·2018-07-11 07:21

词嵌入向量WordEmbedding的原理和生成方法

转自：https://www.sohu.com/a/210757729_826434WordEmbedding词嵌入向量(WordEmbedding)是NLP里面一个重要的概念，我们可以利用WordEmbedding
南方铁匠·2018-07-09 21:26

NLP之——Word2Vec详解

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。
郭耀华·2018-06-28 19:00

词向量及语言模型

一、词向量词向量（wordembedding）：词的向量表征。很多初识机器学习、深度学习等的同学，包括我，一定对词向量比较迷惑，为什么说前者之前都要提到词向量？
ShermyWang·2018-06-21 10:24

从compositional到distributed，从无监督到有监督再到多任务学习 —— 漫谈句向量 Sentence Embedding

关于词向量，wordembedding，研究相对较早，存在多种表征方式，目前distributed方式相对成熟，得到了广泛应用。
TangowL·2018-05-27 21:03

序列模型——自然语言处理与词嵌入（理论部分）

其中一个很关键的概念是词嵌入（wordembedding），这是语言表示的一种方式，可以让算法自动的了解一些类似的词，例如男人对女人（mantowoman），国王对王后（kingtoqueen）等。
Hansry·2018-05-21 22:12

词向量工具——word2vec

#词向量>词向量(wordembedding)是为了让计算机能够处理的一种词的表示。
Eurus-Holmes·2018-05-16 11:58

论文分享-->word2Vec论文总结

一直以来，对word2vec，以及对tensorflow里面的wordEmbedding底层实现原理一直模糊不清，由此决心阅读word2Vec的两篇原始论文，EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace
村头陶员外·2018-04-26 15:51

百度 自然语言处理API

接口名称描述lexer分词,词性标注depParser句子结构分析wordEmbedding转换为词向量dnnlm语法分析,看是否符合语言表达习惯wordSimEmbedding词语相似度simnet文本相似度
Claroja·2018-04-18 16:39

深度学习在自然语言处理中的应用

词向量(Wordembedding或Wordrepresentation)方法,可以将词映射转换到一个独立的向量空间自然语言处理技术中采用深度学习知识的原因可以总结为以下几点：1、自然语言处理任务中首先要解决的问题是处理对象的表示形式
FigthingForADream·2018-04-09 17:45

gensim训练word2vec和doc2vec

于是便有了wordembedding，将词汇映射到连续的，稠密的向量空间。doc2vec实现方法和word2vec类似，通过训练，我们可以
彩虹糖梦·2018-04-03 00:57

【台大李宏毅ML课程】Lecture 14 Word Embedding笔记

本节课主要讲了无监督学习——wordembedding的一些基本概念1.wordembedding（word2vector）传统的1ofNencoding（或者one-hot独热编码）的表示法过于稀疏，
code_caq·2018-03-22 11:49

不同Graph Embedding表示方法的区别和效果

表示方法的区别与效果转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/262221070)引言在自然语言处理、文本挖掘中，常常使用词向量作为单词（Word）内在含义的表达，从传统的向量表达到近几年的词嵌入（WordEmbedding
_Junwei·2018-03-12 15:08

词向量与Embedding究竟是怎么回事？

转载到请包括本文地址：https://kexue.fm/archives/4122/词向量，英文名叫WordEmbedding，按照字面意思，应该是词嵌入。
witsmakemen·2018-03-01 11:37

【学习笔记】NLP之影评情感分类

情感分类，数据分为标注数据(含sentiment)和非标注数据(不含sentiment)，数据25000条，列出前五条如下：自然语言处理和文本分析的问题中，词袋（BagofWords,BOW）和词向量（WordEmbedding
cskywit·2018-02-06 11:20

embedding

那么对于wordembedding,就是找到一个映射(函数)将单词(word)映射到另外一个空间(其中这个映射具有
泽天·2018-02-06 10:27

台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (15)Unsupervised Learning:Word Embedding

台大李宏毅MachineLearning2017Fall学习笔记(15)UnsupervisedLearning:WordEmbedding本博客参考整理自：http://blog.csdn.net/xzy_thu
Allenlzcoder·2018-01-20 00:39

12.13百度实习面试总结－风控体系产品技术部

找实验室师兄内推的简历，投的是部门的算法岗一面项目经历1.写出交叉熵的公式2.问了一些linux的指令(sort)3.问了我之间sentence2vec怎么实现的以及word2vec原理（写公式）wordembedding
Johnson0722·2017-12-24 12:53

为什么要做 word embedding

该篇主要是讨论为什么要做wordembedding:gitbook阅读：WordEmbedding介绍至于wordembedding的详细训练方法在下一节描述。
This is bill·2017-12-18 11:44

基于word2vec的中文词向量训练

word2vec的中文词向量训练使用katex解析的数学公式，csdn好像不支持word2vec来源Google开源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该工具得到的训练结果--词向量（wordembedding
MyHerux·2017-11-24 11:52

Word Embedding 和Skip-Gram模型 的实践

什么是WordEmbedding?
Icoding_F2014·2017-10-30 18:52

深度学习在搜索的应用：学术前沿与工业方案解析

搜索：文本表示与匹配问题DL4Search通用框架搜索相关深度学习基础构件基础构件之间的关系基础构件关系：先特征后匹配基础构件关系：先匹配后特征输入层WordEmbedding表示字符N-Gram文档/
谢厂节·2017-10-28 14:31

词嵌入2017年进展全面梳理：趋势和未来方向

词嵌入（wordembedding）在许多自然语言处理任务中都取得了前所未有的成功，因此它常被视为自然语言处理的万灵药。
机器之心V·2017-10-26 06:59

浅谈词嵌入（word embedding）

今天在李宏毅老师的公开课上学习了wordembedding，中文就是词嵌入的意思。故将学习内容整理一下，方便以后回顾。1.引入计算机如何理解一句话，一篇文章的意思呢？
puredreammer·2017-10-24 16:53

词嵌入

词嵌入（wordembedding）是一种词的类型表示，具有相似意义的词具有相似的表示，是将词汇映射到实数向量的方法总称。词嵌入是自然语言处理的重要突破之一。什么是词嵌入？
芦金宇·2017-10-23 21:41

文本情感分类：深度学习模型

#-*-coding:utf-8-*-'''wordembedding测试在GTX960上，18s一轮经过30轮迭代，训练集准确率为98.41%，测试集准确率为89.03%Dropout不能用太多，否则信息损失太严重
芦金宇·2017-10-11 21:25

Word2Vector

Word2vec词向量的概念将word映射到一个新的空间中，并以多维的连续实数向量进行表示叫做“WordRepresention”或“WordEmbedding”。
David&Tea·2017-10-08 18:32

谈谈谷歌word2vec的原理

word2vec在NLP领域中，为了能表示人类的语言符号，一般会把这些符号转成一种数学向量形式以方便处理，我们把语言单词嵌入到向量空间中就叫词嵌入（wordembedding）。
Omni-Space·2017-10-08 13:51

seq2seq模型理解

声明：本文在paddlebookNMT一节的基础上进行了补充，解释decodercost、attention模型中的对齐公式、decoder引入wordembedding，以及深层RNN的一种方式。
银云风·2017-08-31 10:57

Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model

word2vec是wordembedding（词向量）的一种浅层神经网络训练方法。通俗的讲就是把一个词变成一个词向量。这篇文章主要介绍word2vec中的skipgram模型。
我叫胆小我喜欢小心·2017-07-31 10:20

tensorflow学习：使用tensorflow实现word embedding

今天学习使用tensorflow实现wordembedding，下面的例子来自于tensorflow的官方文档，实现wordembedding本身是比较复杂的，下文只用比较简单的方法实现，限于本人刚入门
qoopqpqp·2017-07-24 19:52

用Python3.6来做维基百科中文语料

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
Johline·2017-07-11 11:31

Word Embedding中Embedding的解释

今天在看部分NLP中关于词处理的过程中，多次看到wordembedding，wordrepresentation等关键词，其中对于嵌入的一个直观感受是将word从一个空间映射到另一个空间，这样做的好处是在另一个空间可以更好的对这些
Nicholas_Liu2017·2017-07-05 10:30

PyTorch快速入门教程九（使用LSTM来做判别每个词的词性）

>>>上一节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，今天我们将使用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
weixin_34260991·2017-07-03 21:00

TensorFlow学习笔记3：词向量

下面讲述一下如何在TensorFlow中生成词向量(WordEmbedding)，使用的模型来自Mikolovetal。
飞翔的大马哈鱼·2017-06-19 20:07

TensorFlow word2vec_basic 代码分析

将字母向量化（即wordembedding）是NLP的基础，在TensorFlow中有一个简单的实现即word2vec（这篇文章主要关注他的基本实现,demo在这个目录下：tensorflow/examples
罗自荣·2017-06-15 11:17

Word2vec 使用总结

word2vec是google推出的做词嵌入（wordembedding）的开源工具。
刷街兜风·2017-06-15 10:20

深度学习在自然语言

大纲•深度学习简介•基础问题：语言表示问题    –WordEmbedding    –不同粒度语言单元的表示            •字符/单字/单词/短语/句子/文档•值得重点关注的深度学习模型   
BBZZ2·2017-06-01 16:00
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