原文:词嵌入技术解析(一)

. 词向量介绍 在讨论词嵌入之前,先要理解词向量的表达形式,注意,这里的词向量不是指Word Vec。关于词向量的表达,现阶段采用的主要有One hot representation和Distributed representation两种表现形式。 . One hot representation 顾名思义,采用独热编码的方式对每个词进行表示。 例如,一段描述 杭州和上海今天有雨 ,通过分词工 ...

2018-11-18 17:58 0 1579 推荐指数:

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BERT 嵌入

使用 Bert 模型进行中文词嵌入 之前在 JobCodeExtra 任务中使用BERT模型进行嵌入是没有问题的。过程就是安装几个库,通过CS(Client、Server)的方式进行调用即可。 pip install bert serving-client pip ...

Tue Apr 07 20:32:00 CST 2020 0 1524
预训练嵌入

作者|ARAVIND PAI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 理解预训练嵌入的重要性 了解两种流行的预训练嵌入类型:Word2Vec和GloVe 预训练嵌入与从头学习嵌入的性能比较 介绍 我们如何让机器理解文本数据?我们知道机器 ...

Thu Sep 17 07:24:00 CST 2020 0 520
嵌入进阶

嵌入进阶 在“Word2Vec的实现”一节中,我们在小规模数据集上训练了一个 Word2Vec 嵌入模型,并通过向量的余弦相似度搜索近义词。虽然 Word2Vec 已经能够成功地将离散的单词转换为连续的向量,并能一定程度上地保存之间的近似关系,但 Word2Vec 模型仍不是完美 ...

Fri Feb 21 06:10:00 CST 2020 0 193
学习笔记---向量与嵌入

---->向量: 叫做【 向量化】, 文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程 多种实现方法: 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量。 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量。 提取单词或字符 ...

Sat Sep 28 01:18:00 CST 2019 0 1556
向量 嵌入 word embedding

嵌入 word embedding embedding 嵌入 embedding: 嵌入, 在数学上表示一个映射f:x->y, 是将x所在的空间映射到y所在空间上去,并且在x空间中每一个x有y空间中唯一的y与其对应。 嵌入,也就是把x在y空间中找到一个位置嵌入,一个x嵌入为一个唯一的y ...

Mon Sep 30 18:38:00 CST 2019 0 747
嵌入、word2vec

词汇表使用one-hot编码,一个在一列向量里只有一个位置是1,其他位置为0,缺点是浪费空间,而且看不出各个单词之间的关系。 嵌入用一个高维向量表示一个单词,意思相近的嵌入比较接近,泛化能力强。 高维空间不好表示,t-SNe算法可将高维空间映射为二维空间。apple ...

Sun Sep 01 05:42:00 CST 2019 0 475
向量表示:word2vec与嵌入

  在NLP任务中,训练数据一般是一句话(中文或英文),输入序列数据的每一步是一个字母。我们需要对数据进行的预处理是:先对这些字母使用独热编码再把它输入到RNN中,如字母a表示为(1, 0, 0, 0 ...

Sat Apr 25 23:28:00 CST 2020 0 1422
NLP嵌入学习笔记

感谢:https://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/69075227 Indexing: 〇、序一、DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation)二、NLP的表示方法类型 1、的独热表 ...

Sun Dec 30 04:43:00 CST 2018 0 2720
 
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