原文:如何产生好的词向量

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的工具供大家使用。在使用这些工具产生词向量时,不同的训练数据,参数,模型等都会对产生的词向量有所影响,那么如 ...

2016-06-26 10:32 2 10534 推荐指数:

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向量

来源:https://www.numpy.org.cn/deep/basics/word2vec.html 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 ...

Thu Oct 31 03:37:00 CST 2019 0 314
袋和向量模型

袋模型(Bag of Words Model) 袋模型的概念 先来看张图,从视觉上感受一下袋模型的样子。 袋模型看起来像一个口袋把所有都装进去,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,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 ...

Tue Dec 03 23:44:00 CST 2019 0 252
袋模型到向量

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、袋模型 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 ...

Sun Nov 18 19:44:00 CST 2018 0 1027
pytorch练习(一)向量

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

Tue Aug 04 06:16:00 CST 2020 0 1667
FastText训练向量

fastText是Facebook于2016年开源的一个向量计算和文本分类工具,在文本分类任务中,fastText(浅层网络)往往能取得和深度网络相媲美的精度,却在训练时间上比深度网络快许多数量级。在标准的多核CPU上, 能够训练10亿级别语料库的向量在10分钟之内,能够分类有着30万多类别 ...

Wed Oct 13 17:42:00 CST 2021 0 855
向量聚类实验

实验描述:   本实验的目的是将向量聚类并有效的表示。将要表示的是从一个大规模语料中人工抽取出来的,部分所表示的的示例如下:     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 ...

Mon Jul 06 04:43:00 CST 2020 0 1085
向量概况

Reference:http://licstar.net/archives/328 (比较综合的向量研究现状分析) 序:为什么NLP在模式识别里面比较难? Licstar的文章开头这么提到:语言(、句子、篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入 ...

Sat Jun 13 04:56:00 CST 2015 1 4075
向量的cbow模型

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$w_{input}$,预测目标出现 ...

Tue Apr 16 07:36:00 CST 2019 0 1654
 
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