分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型、停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2) 之前我们都了解了如何对文本进行处理:(1)如用NLTK文本处理库将文本的句子成分分成了N-Gram模型,与此同时引入了正则表达式去除一些多余 ...
word vec 耳熟能详的NLP向量化模型。Paper:https: papers.nips.cc paper distributed representations of words and phrases and their compositionality.pdf Java:http: deeplearning j.org word vec C :https: github.com jd ...
2017-12-11 10:32 0 1979 推荐指数:
分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型、停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2) 之前我们都了解了如何对文本进行处理:(1)如用NLTK文本处理库将文本的句子成分分成了N-Gram模型,与此同时引入了正则表达式去除一些多余 ...
深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展。深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展 ...
基于word2vec的文档向量模型的应用 word2vec的原理以及训练过程具体细节就不介绍了,推荐两篇文档:《word2vec parameter learning explained》、和《word2vec中的数学》。 在《word2vec中的数学》中谈到了训练语言模型的一些方法 ...
http://mooc.study.163.com/learn/deeplearning_ai-2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=2001701013&cid=2001694016 向量化 ...
在自然语言处理和文本分析的问题中,词袋(Bag of Words, BOW)和词向量(Word Embedding)是两种最常用的模型。更准确地说,词向量只能表征单个词,如果要表示文本,需要做一些额外的处理。下面就简单聊一下两种模型的应用。 所谓BOW,就是将文本/Query看作是一系列词的集合 ...
向量化计算(vectorization),说的是一个事情:把多次for循环计算变成一次计算。 上图中,左侧为vectorization,右侧是寻常的For loop计算。将多次for循环计算变成一次计算完全仰仗于CPU的SIMD指令集,SIMD指令集可以在一条CPU指令上处理 ...
参考资料: https://github.com/lijin-THU/notes-python(相应实体书为:《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》) 1. 向量化函数 (1)自定义sinc函数 可以作用于单个数值:如sinc(0)、sinc(3.0 ...
利用 Word2Vec 实现文本分词后转换成词向量 步骤: 1、对语料库进行分词,中文分词借助jieba分词。需要对标点符号进行处理 2、处理后的词语文本利用word2vec模块进行模型训练,并保存 词向量维度可以设置高一点,300 3、保存模型,并测试,查找相似词,相似词topN ...