原文:自然语言处理之word2vec

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:

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自然语言处理:从ngram到BOW到Word2Vec

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 ...

Tue Apr 23 05:14:00 CST 2019 0 1585
利用Tensorflow进行自然语言处理(NLP)系列之一Word2Vec

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 ...

Thu Aug 09 03:01:00 CST 2018 0 1056
自然语言处理词向量模型-word2vec

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 ...

Sun Jul 08 07:11:00 CST 2018 4 4314
自然语言处理工具之gensim / 预训练模型 word2vec doc2vec

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 ...

Wed Sep 02 18:37:00 CST 2020 0 901
自然语言处(四) 词向量编码 word2vec

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 ...

Sun Jan 21 00:51:00 CST 2018 0 1879
自然语言处理之jieba分词

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。 ...

Tue Aug 18 15:15:00 CST 2020 0 2199
 
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