原文:深度学习之NLP获取词向量

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2019-06-17 17:37 0 455 推荐指数:

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Bert获取词向量的过程

参考博客:https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/99921480 1.把我们要获取词向量的句子进行分词处理,再根据模型中的vocab.txt获取每个词的对应的索引。 token初始化 tokenized_text ...

Fri Apr 01 19:40:00 CST 2022 0 2467
NLP获取词向量的方法(Glove、n-gram、word2vec、fastText、ELMo 对比分析)

  自然语言处理的第一步就是获取词向量获取词向量的方法总体可以分为两种两种,一个是基于统计方法的,一种是基于语言模型的。 1 Glove - 基于统计方法   Glove是一个典型的基于统计的获取词向量的方法,基本思想是:用一个词语周边其他词语出现的次数(或者说两个词共同出现的次数 ...

Tue Nov 30 01:22:00 CST 2021 0 1235
gensim生成词向量获取词向量矩阵

gensim生成词向量获取词向量矩阵 word2vec是目前比较通用的训练词向量的工具,使用Gensim模块,可以使词向量的训练变的简单,但是调用gensim.models的word2vec模块使用skip-gram或CBOW完成词向量训练之后,如何获取词向量中的词汇表以及对应的词向量矩阵 ...

Tue May 26 18:37:00 CST 2020 0 2614
NLP深度学习(四)Transformer模型

1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年,2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1]。这篇论文中提出的Transformer模型,对自然语言处理领域带来了巨大的影响,使得NLP任务 ...

Tue Sep 14 08:10:00 CST 2021 0 691
NLP学习(1)---Glove模型---词向量模型

一、简介: 1、概念:glove是一种无监督的Word representation方法。 Count-based模型,如GloVe,本质上是对共现矩阵进行降维。首先,构建一个词汇的共现矩阵,每一 ...

Thu Jul 18 02:30:00 CST 2019 0 2474
NLP深度学习(五)BERT预训练模型

1. BERT简介 Transformer架构的出现,是NLP界的一个重要的里程碑。它激发了很多基于此架构的模型,其中一个非常重要的模型就是BERT。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名称所示 ...

Fri Oct 01 04:35:00 CST 2021 0 850
NLP&深度学习:近期趋势概述

NLP&深度学习:近期趋势概述 摘要:当NLP遇上深度学习,到底发生了什么样的变化呢? 在最近发表的论文中,Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统和应用程序的一些最新趋势。本文的重点介绍是对各种NLP任务(如视觉问答(QA)和机器翻译)最新 ...

Fri Sep 21 21:58:00 CST 2018 0 1541
 
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