1. 词向量技术词向量（word2vec）是一种表示自然语言中单词的方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量，通过这种方法，把自然语言计算转换为向量计算。词向量的基本内容包括：问题引入基于统计方法的词向量基于语言模型的词向量2 问题引入2.1 向量空间分布的相似性在计算机中表示词语时，当词语转换为向量之后，应保持词语之间在空间中具有相似性。2.2 向量空间子结构和目标词语
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2024-01-02 10:13:09
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最近深度学习技术有了突飞猛进的发展，为语音识别、图像识别、自然语言处理（NLP）提供了强大的工具，为这些领域今后的快速发展提供了新的契机。 深度学习为自然语言处理带来的最令人兴奋的突破是词向量（word embedding）技术。词向量技术是将词转化成为稠密向量，并且对于相似的词，其对应的词向量也相近。 在自然语言处理应用中，词向量作为深度学习模型的特征进行输入。因此，最终模型的效果很大程度上
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2023-07-21 15:15:12
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什么是GloVeGloVe（Global Vectors for Word Representation）是一个基于全局词频统计（count-based & overall statistics）的词表征（word representation）工具，它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量，这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性，比如相似性（similarity）、类比性（analogy
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
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2024-05-03 14:49:17
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关键字： 文档 句子 词语 单词 上下文单词 上下文窗口 向量 相似性 类比性 欧几距离 余弦距离 余弦相似度 相似度
一、概述词向量的学习对于自然语言处理的应用非常重要，词向量可以在空间上捕获词之间的语法和语义相似性。但是词向量机制中的词和词之间是独立的，这种独立性假设是有问题的，词之间形式上的相似性会一定程度造成功能的相似性，尤其是在形态丰富的语言中。但是这种形态和功能之间的关系有不是绝对的，为了学习这种关系，本文在字符嵌入上使用双向LSTM来捕捉这种关系。C2W模型能够很好地捕捉词之间的语法和语义相似度，并且
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2023-11-07 01:42:21
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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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中文词向量训练二1. Gensim工具训练中文词向量1.1 中文词向量过程源程序：train_word2vec_model.py执行方法：在命令行终端执行下列代码.python train_word2vec_model.py wiki.zh.text.seg wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vectorwiki.zh.text.seg为输入文件，wiki.zh.te
词向量：是一种表示自然语言中单词的方法，把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量。通过这种做法，把自然语言计算转换为向量计算。 有的时候词向量会写作：word2vec、word2vectors这里面的2并不是er，而是使用了英语读音的to。word to vectors 词转换为向量。分词对于人类的思维方式来说，人类喜欢将零零散散的词汇拼凑在一起形成一个语句或是一幅篇章。比如一首
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2024-03-14 11:33:12
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最近做自然语言处理算法，需要根据词向量判断两个词汇的相似度。面临两个选择：欧氏距离和余弦相似度。选择哪一个好呢？一、概念图解为便于理解这个问题，假设词向量是二维的。我们分析一下这两种方法计算词向量相似度的方法的特点。假设两个词向量 和 ：【欧氏距离】：【余弦相似度】：参见下图：其中，欧氏距离是线段 XY 的长度，余弦相似度是单位元弧长X’Y’对应角度的余弦。显而易见，我们也很容易定义一个单元圆（
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2023-07-14 16:47:05
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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 几个概念 词嵌入（word embedding)：把文本转换成数值形式，或者说——嵌入到一个数学空间里，而 词向量：一个单词所对应的向量，向量之间的数学关系可以表示单词之间的语义关系 词的离散式表示 ***one-hot *** Bag of Words(词袋模型) 没有表达单词在原来句子中 ...
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2021-04-14 08:53:00
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2评论
词向量
原创
2021-08-02 15:48:48
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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. 概念1 . 词的表示 在自然语言处理任务中，首先需要考虑词如何在计算机中表示。通常，有两种表示方式：one-hot representation和distribution representation。1.1 离散表示（one-hot representation） 传统的基于规则或基于统计的自然语义处理方法将单词看作一个原子符号被称作one-hot representation。one-h
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2023-12-18 23:19:11
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为什么需要词向量？众所周知，不管是机器学习还是深度学习本质上都是对数字的数字，Word Embedding(词嵌入)做的事情就是将单词映射到向量空间里，并用向量来表示一个简单的对比One-hot Vector对应的词所在的位置设为1，其他为0；例如：King, Queen, Man and Woman这句里面Queen对应的向量就是\([0,1,0,0]\)不足：难以发现词之间的关系，以及难以捕捉
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2024-01-05 22:00:29
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一、为什么要做词嵌入1、假设：在文本任务中，vocabulary_size = 10000，则，如果将word用one-hot表示的话，word向量维度将高达10000，这种高维表示将降低模型性能（如：RNN模型）。而利用“词嵌入向量”可以有效降低“词向量维度”。 2、one-hot表示法，平均化了vocabulary_set中的所有单词，无法显示word之间的相关关系。利用“词嵌入”能够挖掘更多
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2024-04-02 13:10:40
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词---->向量: 叫做【词向量化】， 文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程 多种实现方法：将文本分割为单词，并将每个单词转换为一个向量。将文本分割为字符，并将每个字符转换为一个向量。提取单词或字符的 n-gram（n元），并将每个 n-gram 转换为一个向量。n-gram 是多个连续单词或字符的集合（n-gram 之间
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2023-09-23 21:04:03
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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 Learni
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2023-08-01 15:43:02
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1、为什么需要文本表示文字是人类认知过程中产生的高层认知抽象实体，我们需要将其转换为神经网络可以处理的数据类型。2、文本表示的形式类比于语音图像，我们希望可以将文字或单词转换为向量。3、文本表示的方法3.1 one-hot表示one-hot即独立热词，词语被表示成一个维度为词表大小的向量，这个向量中只有一个维度是1其他位置都是0.假如词表中只有四个个词“奥巴马”、“特朗普”、“宣誓”、“就职”，那
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2023-11-02 12:40:12
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