自然语言处理是一个历史悠久的方向,个人目前研究不深,所以本文以我个人的思路展开,具体内容大部分摘抄自其他大佬们的博客,其中主要摘抄自 目录 NLP的基本问题 NGram NGram,2Gram,3Gram NGram距离 NGram应用 ...
在word vec出现之前,自然语言处理经常把字词转为one hot编码类型的词向量,这种方式虽然非常简单易懂,但是数据稀疏性非常高,维度很多,很容易造成维度灾难,尤其是在深度学习中 其次这种词向量中任意两个词之间都是孤立的,存在语义鸿沟 这样就不能体现词与词之间的关系 而有Hinton大神提出的Distributional Representation 很好的解决了one hot编码的主要缺点 ...
2018-07-19 11:06 0 2528 推荐指数:
自然语言处理是一个历史悠久的方向,个人目前研究不深,所以本文以我个人的思路展开,具体内容大部分摘抄自其他大佬们的博客,其中主要摘抄自 目录 NLP的基本问题 NGram NGram,2Gram,3Gram NGram距离 NGram应用 ...
本篇也同步笔者另一博客上(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81530542) 一、概述 在上一篇中,我们介绍了Word2Vec即词向量,对于Word Embeddings即词嵌入有了些基础,同时也阐述 ...
同步笔者CSDN博客(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81513882)。 一、概述 本文将要讨论NLP的一个重要话题:Word2Vec,它是一种学习词嵌入或分布式数字特征表示(即向量)的技术。其实,在开展自然语言处理任务时 ...
自然语言处理与深度学习: 语言模型: N-gram模型: N-Gram模型:在自然语言里有一个模型叫做n-gram,表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。在进行自然语言分析时,使用n-gram或者寻找常用词组,可以很容易的把一句话分解成若干个文字 ...
gensim intro doc | doc ZH Gensim是一个免费的 Python库,旨在从文档中自动提取语义主题,尽可能高效(计算机方面)和 painlessly(人性化)。 Gensim旨在处理原始的非结构化数字文本(纯文本)。 在Gensim的算法,比如Word2Vec ...
word2vec word2vec/glove/swivel binary file on chinese corpus word2vec: https://code.google.com/p/word2vec/ glove: http://nlp.stanford.edu/projects ...
word2vec word2vec 是Mikolov 在Bengio Neural Network Language Model(NNLM)的基础上构建的一种高效的词向量训练方法。 词向量 词向量(word embedding ) 是词的一种表示,是为了让计算机能够处理的一种表示。 因为目前 ...
比长文本简单,对于计算机而言,更容易理解和分析,所以,分词往往是自然语言处理的第一步。 ...