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 ...
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 ...
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 ...
gensim生成词向量并获取词向量矩阵 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 ...
Language Processing,NLP)需要做的事情。 在NLP中,常见的任务包括:自动摘要 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...