wordvec

Boosting算法及wordvec笔记

机器学习机器学习主要干三件事：1、设计模型，确定查找目标函数的范围首先我们应该给机器划定一个圈子，告诉它就在这个圈子里面找目标函数。这个圈子称之为模型。模型定义了一个函数空间，也就是说目标函数只能在模型所定义的这个函数空间里面。模型决定了目标函数模拟效果的上限。2、选择损失函数，制定函数的评价标准要让机器在模型所定义的函数空间中找到目标函数，需要告诉机器目标函数需要具备什么样子特质。我们用损失函数
LaxChan·2024-01-08 02:02

BERT预训练模型

预训练语言模型：wordvec\glove\fasttext。wordvec是根据周围词预测当前词或当前词预测周围词，相比于n-gram，它关注了下文，但它仍然是关注局部信息。
不会念经的木鱼仔·2023-07-28 00:59

gensim中word2vec一些补充

mymodel')>>>new_model=gensim.models.Word2Vec.load('/tmp/mymodel')保存为txt格式：model.wv.save_word2vec_format('wordvec.txt
大头青年·2023-04-21 17:11

pytorch 使用pre-trained预训练词向量(Glove、Wordvec)

假设使用Glove.6B.300d(400k的vocab_size)，后续有时间会把下面这个写成一个可传参function，加到tool_box.py里面importpickleimportbcolzimportnumpyasnproot_dir=embed_path.rsplit(".",1)[0]+".dat"out_dir_word=embed_path.rsplit(".",1)[0]+"
Reza.·2023-04-10 21:26

笔记：Deep Learning for NLP: Advancements & Trends

Note:DL最近在NER、POS、情感分析和机器翻译都取得了很好的结果wordembedding是DL和NLP最众所周知的技术，虽然Wordvec和GloVe并不深，但他们结果常被用来作为DL的输入。
filterc·2023-03-21 13:06

TensorFlow实战：LSTM的结构与cell中的参数

在NLP问题中，我们用词向量表示一个单词（一个数基本不能表示一个词，大家应该都知道的吧，可以去了解下词向量），我们设定词向量的长度为wordvec_size。
星之所望·2023-02-07 07:01

word2vec （CBOW、分层softmax、负采样）

本文介绍wordvec的概念语言模型训练的两种模型CBOW+skipgramword2vec优化的两种方法：层次softmax+负采样gensimword2vec默认用的模型和方法未经许可，不要转载。
weixin_30508241·2023-02-05 11:33

词向量存pkl格式

importosimportnumpyasnpdefload_cn_wiki_wordvec(s_word_vec_path):n_vocab_num=0n_word_dim=0m_word_vec={
艾鹤·2023-01-01 13:33

实用机器学习笔记第八章-迁移学习

1.迁移学习1.1概念在一个人任务上学习一个模型，用于解决一个相关任务常用于深度学习，原因是数据难获取、训练模型很贵1.2方法训练好一个模型，做成特征抽取模块（WordVec、ResNet-50feature
11408考研休息室·2022-12-13 10:04

nlp项目：搭建一个简单的问答系统

搭建问答系统1.文本读取2.可视化分析3.文本预处理3.1无用符号过滤3.2停用词过滤3.3去掉低频率的词3.4处理数字3.5其他辅助函数3.6文本预处理流程4.文本表示4.1使用tf-idf表示向量4.2使用wordvec
哎呦-_-不错·2022-11-26 17:04

详解Word2vec

详解Word2vec一、Wordvec介绍篇1.1Wordvec指什么?介绍：word2vec是一个把词语转化为对应向量的形式。
youminglan·2022-11-22 05:55

skip-gram训练word2vec论文阅读笔记

随着googlebert的面试，以及一系列的推演和变种，人们越来越淡忘了word2vec，由于bert预训练的词向量模型参数太大，运行效率大大减少，所以在个别任务还是推荐使用wordvec。
nlp小仙女·2022-11-16 17:15

LSTM古诗词生成

二、处理流程2.1字向量训练（Wordvec）主要是把字、标点符号转换成向量，以使计算机认识，然后存储为pkl文件，以供后续训
奔跑的蜗牛啊啊·2022-11-13 00:57

NLP【05】pytorch实现glove词向量（附代码详解）

上一篇：NLP【04】tensorflow实现Wordvec(附代码详解)下一篇：NLP【06】RCNN原理及文本分类实战(附代码详解)完整代码下载：https://github.com/ttjjlw/
一条水里的鱼·2020-11-29 18:08

【datawhale】【天池学习赛】零基础入门NLP - 新闻文本分类 -task01

目录相关链接赛题理解学习目标赛题数据数据标签评测指标数据读取解题思路思路1：TF-IDF+机器学习分类器思路2：FastText思路3：WordVec+深度学习分类器思路4：Bert词向量关于Datawhale
大龙2020·2020-08-24 04:34

CS224D学习笔记

第二次看了，理解深了一些2017.7.24传统方法通过统计一个单词周围的单词的频率，获得每个单词的wordvec，然后通过SVD降维，去除较大奇异值的矩阵，把vec长度在25-1000内。
qq_21704477·2020-07-31 21:37

【NLP】天池新闻文本分类——赛题理解

目录引言数据说明评价指标解题思路思路一：TF-IDF+机器学习分类器思路二：FastText思路三：WordVec+深度学习分类器思路四：Bert词向量引言赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类赛题目标
nuoyi0618·2020-07-29 21:26

利用gensim构建word2vec词向量模型并保存词向量

根据训练语料库，自己训练语言模型得到词向量'''#对分词后的文本训练Word2vec模型fromgensim.modelsimportword2vecimportloggingdefget_wordvec
快乐小码农·2020-06-27 04:45

WordVec和Bert词向量实践

目录一、Word2Vec词向量1.分词①经典工具②方法比较2.训练①使用Word2Vec②使用gensim二、Bert词向量方法一：直接生成1.下载Bert项目2.下载Bert中文预训练模型3.句向量特征提取方法二：Bert-as-Service1.安装Bert-as-Service2.下载Bert中文预训练模型3.开启服务4.加载句向量5.加载词向量方法三：不开启servers服务生成句向量一、
-Han-·2020-04-22 00:16

word2vec的推导与实现

略过，看论文，先不总结Wordvec怎么得到词向量？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？
多了去的YangXuLei·2020-04-13 11:19

（二）浅谈语言模型与词向量——实战

实战主要分为两个部分语言模型和Wordvec，具体参见我的github代码。语言模型这个部分主要实现的是NNLM2003的论文，代码中分别给出了英文和中文的数据，数据集很小，这里主要说下代码思路。
天生smile·2020-04-11 17:29

TensorFlow实战：LSTM的结构与cell中的参数

在NLP问题中，我们用词向量表示一个单词（一个数基本不能表示一个词，大家应该都知道的吧，可以去了解下词向量），我们设定词向量的长度为wordvec_size。
mch2869253130·2019-04-09 17:36

Word2vec之CBOW模型和Skip-gram模型形象解释

转自：https://blog.csdn.net/u011734144/article/details/78668518Word2vec中两个重要模型是：CBOW和Skip-gram模型首先Wordvec
witsmakemen·2018-07-04 20:45

WordVec简介

任何一门语言，都是由一堆的词组成，所有的词，构成了一个词汇表。词汇表，可以用一个长长的向量来表示。词的个数，就是词汇表向量的维度。那么，任何一个词，都可以表示成一个向量，词在词汇表中出现的位置设为1，其它的位置设为0。但是这种词向量的表示，词和词之间没有交集，用处不大。Word2Vec的训练模型，看穿了，是具有一个隐含层的神经元网络（如下图）。它的输入是词汇表向量，当看到一个训练样本时，对于样本中
SumResort_YangHao·2018-04-28 16:20

Wordvec的使用实现

参考网站（http://www.ithao123.cn/content-1442197.html）Google的word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/1.下载下来的Demo源码文件共有如下几个：word2vec–Revision41:/trunk…LICENSE//ApacheLICENSEREADME.txt//工具使用说明compute-a
迷途未迷·2016-09-30 10:08
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