最近学习Transformer模型的时候，并且好好读了一下Google的《Attention is all you need》论文。论文地址如下: Attention is All you need。同时学习了一下其github的代码，代码地址如下：github code. 在网上查资料的过程中，还找到了一个好像也用的比较多的版本：Transformer demo. Transformer模型由E
上一篇：NLP【06】RCNN原理及文本分类实战(附代码详解)下一篇：NLP【08】深度学习模型在NLP中的发展——从Word2vec到Bert的演变过程一、前言当前，bert横行，而bert的基础是transformer，自然，掌握transformer成为了基操。论文中的transformer是seq2seq模型，分为编码和解码，而在本文中，我所讲的transformer主要是transfor
人工智能基础总目录 词向量模型一 One hot编码缺点PCA/SVD后的问题二 Word2vec1.1 目标函数2.1 主流计算方法1 Skip gram2 CBOW2.2 计算方面的优化方法1 Tree softmax2 Negative Sampling （NEG）三 Glove 模型四 句子向量 Word embedding 是自然语言处理中的重要环节，它是一种文本表示方法，并不具体指某
在读本文前默认读者已经懂得了词向量的基本常识。GloVe瞄准的是word2vec的缺点，我们知道word2vec进行训练词向量时只考虑了窗口内的单词，对于窗口外的词则没有考虑到，GloVe通过构建共现矩阵的方式使得训练词向量时考虑了全局信息，同时GloVe的训练没有采用神经网络，而是计算共现矩阵，使得训练的速度更快，适合大规模语料。GloVe模型分两步：1.构建共现矩阵；2.构建损失函数并训练直接
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2023-11-09 14:47:13
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一、词向量 词向量的表示方法： 1、one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小，向量的分量只有一个 1，其他全为 0， 1 的位置对应该词在词典中的位置。但这种词表示有两个缺点：（1）容易受维数灾难的困扰，尤其是将其用于 Deep Learning 的一些算法时；（2
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2023-07-04 15:50:21
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在前面几讲中笔者对 word2vec 词向量进行了相对详细的介绍，并在上一讲给出了 skip-gram 模型的训练示例。除了 word2vec 之外，常用的通过训练神经网络的方法得到词向量的方法还包括 Glove（Global Vectors for Word Representation）词向量、fasttext 词向量等等。本节笔者将对 Glo
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2024-01-02 12:16:10
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词向量的表示可以分成两个大类1：基于统计方法例如共现矩阵、奇异值分解SVD；2：基于语言模型例如神经网络语言模型(NNLM)、word2vector(CBOW、skip-gram)、GloVe、ELMo。 word2vector中的skip-gram模型是利用类似于自动编码的器网络以中心词的one-hot表示作为输入来预测这个中心词环境中某一个词的one-hot表示，即先将中心词one-h
Word2vec 是一种计算效率特别高的预测模型，用于学习原始文本中的字词嵌入。 它分为两种类型：连续词袋模型 (CBOW) 和 Skip-Gram 模型。 从算法上看，这些模型比较相似，只是 CBOW 从源上下文字词（“the cat sits on the”）中预测目标字词（例如“mat”）， 而 skip-gram 则逆向而行，从目标字词中预测源上下文字词。这种调换似乎是一种随意
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2023-09-28 22:43:00
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#二者简介 ##词袋模型 词袋模型（Bag-of-Words model，BOW）BoW(Bag of Words)词袋模型最初被用在文本分类中，将文档表示成特征矢量。它的基本思想是假定对于一个文本，忽略其词序和语法、句法，仅仅将其看做是一些词汇的集合，而文本中的每个词汇都是独立的。 ##trans ...
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2021-07-22 17:58:00
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我们尝试基于CBOW模型，将知识库中抽取的知识融合共同训练，提出LRWE模型。模型的结构图如下： 下面详细介绍该模型的思想和求解方法。1. LWE模型 在Word2vec的CBOW模型中，通过上下文的词预测目标词，目标是让目标词在其给定上下文出现的概率最大，所以词向量训练的结果是与其上下文的词相关联的。然而 CBOW模型只考虑了词语的局
原创
2017-07-05 09:29:12
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什么是词向量： 词向量（Word Vector）是对词语义或含义的数值向量表示，包括字面意义和隐含意义。 词向量可以捕捉到词的内涵，将这些含义结合起来构成一个稠密的浮点数向量，这个稠密向量支持查询和逻辑推理。词向量也称为词嵌入，其英文均可用 Word Embedding，是自然语言处理中的一组语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词表的单词或短语被映射为实数的向量，这些向量能够体现词语之间的语义关
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2023-12-25 13:16:38
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论文名和编号摘要/引言相关背景和工作论文方法/模型实验(数据集)及分析(一些具体数据)未来工作/不足是否有源码问题原因解决思路优势 基于词语关系的词向量模型文章编号：1003-0077（2017）03-0025-071.目前的自然语言处理中对于词向量的训练模型大多基于浅层的文本信息，没有充分挖掘深层的依存关系。2.one-hot
one_hot apple=[0,0,0,…,1,0,0,0] oriange=[0,0,1,0,…,0,0,0] 这种方法首先对进行单词进行词频排序，让后对每个单词建立一个和词库大小的向量，这种犯法无法表达单词的重要程度，并且每个维度很大，与词库大小相等。tfidf tf:文档中词出现的词频 idf:词在所有文旦中出现的频率的倒数，主要用于降低所有文档中一些常见词对文档影响的作用,比如(a,an
文章目录前言模型架构Encoder和DecoderEncoderDecoderAttentionFFNEmbeddings和Positional EncodingEmbeddingsPositional Encoding总结 前言今天来看一下Transformer模型，由Google团队提出，论文名为《Attention Is All You Need》。论文地址。 正如标题所说的，注意力是你所
词向量简介自然语言是一套用来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。在机器学习中，如何使用向量表示词？顾名思义，词向量是用来表示词的向量，通常也被认为是词的特征向量。近年来，词向量已逐渐成为自然语言处理的基础知识。一种最简单的词向量方式是one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小，向量的分量只有一个 1，其他全为 0，1 的
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2023-11-14 13:09:31
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目录0、前言1、文件格式2、直接读取3、单行json4、多行json5、numpy的loadtxt方法6、字节文件读取方法7、文件加载8、总结0、前言我们在工作中经常遇到需要将词向量文件读取到内存，但是正常情况下，我们的单词个数都是数十万个，单词的向量都是几百维，所以导致文件比较大，动辄几个G，在读取文件的时候经常会比较慢，有没有什么办法能够加快读取文件的速度呢，接下来，本人将从如下几种方法，进行
# Python 词向量模型调用指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何实现“Python 词向量模型调用”感到困惑。不用担心，我将带你一步步了解整个过程，并提供代码示例和注释，帮助你快速掌握这一技能。
## 步骤概览
以下是实现“Python 词向量模型调用”的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载预训练的词向量模
# Python 词向量模型引用
在自然语言处理（NLP）中，词向量是将单词或短语表示为实数向量的一种方法。这些向量捕捉了单词之间的语义关系，使得我们可以使用数学方法来处理文本数据。Python 作为一门流行的编程语言，拥有许多用于生成和使用词向量的库。本文将介绍如何使用 Python 来引用和操作词向量模型。
## 引言
词向量模型在自然语言处理中扮演着重要角色。它们可以用于诸如文本分类、
# Java 词向量化模型：从理论到实践
在自然语言处理（NLP）领域，词向量化是将词语转换为数字表示的关键技术。词向量可以捕捉词语之间的语义关系，使机器学习模型能够更好地理解文本数据。在这篇文章中，我们将介绍Java中的词向量化模型，包括其原理、实现示例，以及如何利用这些技术进行文本分析。
## 词向量化的基础概念
词向量化的核心思想是将每个词表示为一个高维稠密向量。这些向量被训练成可以反
# 使用HanLP构建词向量模型文件
HanLP是一个高效的自然语言处理工具包，可以帮助我们处理多种语言的文本数据，尤其在中文处理方面非常优秀。下面，我们将一步步地学习如何创建HanLP词向量模型文件。
## 整体流程
以下是实现“HanLP词向量模型文件”的流程表：
| 步骤 | 描述
