来源：https://www.numpy.org.cn/deep/basics/word2vec.html 词向量 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 #说明 本教程可支持在 CPU/GPU 环境下运行 Docker镜像支持 ...

词袋模型（Bag of Words Model） 词袋模型的概念 先来看张图，从视觉上感受一下词袋模型的样子。 词袋模型看起来像一个口袋把所有词都装进去，但却不完全如此。在自然语言处理和信息检索中作为一种简单假设，词袋模型把文本（段落或者文档）被看作是无序的词汇集合，忽略语法甚至是单词 ...

1、自然语言处理的几个核心问题 怎么表示单词，句子 怎么表示单词或者句子的意思（语意信息）？ 怎么衡量单词之间，句子之间的相似度？ 2、词袋模型 词袋模型（Bag-of-word Model）是一种常用的单词表示方法。 假设我们辞典里有六个单词：[今天 ...

word2vec完整的解释可以参考《word2vec Parameter Learning Explained》这篇文章。 cbow模型 cbow模型的全称为Continuous Bag-of-Word Model。该模型的作用是根据给定的词$w_{input}$，预测目标词出现 ...

启动远程服务 下载模型 使用BertClient ...

如何产生好的词向量？ 词向量、词嵌入（word vector，word embedding）也称分布式表示（distributed representation），想必任何一个做NLP的研究者都不陌生。如今词向量已经被广泛应用于各自NLP任务中，研究者们也提出了不少产生词向量的模型并开发成实用 ...

实验描述： 　　本实验的目的是将词向量聚类并有效的表示。将要表示的词是从一个大规模语料中人工抽取出来的，部分所表示的词的示例如下： 　　　　家居： 卫生间 灯饰 风格 颇具匠心 设计师 沙发 避风港 枕头 流连忘返 奢华　　　　房产： 朝阳区 物业 房地产 区域 市场 别墅 廉租房 经适房 ...

1. 创建vocabulary 学习词向量的概念 用Skip-thought模型训练词向量 学习使用PyTorch dataset 和 dataloader 学习定义PyTorch模型 学习torch.nn中常见的Module ...