词袋和词向量模型
词袋模型（Bag of Words Model） 词袋模型的概念 先来看张图，从视觉上感受一下词袋模型的样子。 词袋模型看起来像一个口袋把所有词都装进去，但却不完全如此。在自然语言处理和信息检索中作为一种简单假设，词袋模型把文本（段落或者文档）被看作是无序的词汇集合，忽略语法甚至是单词 ...
原文：词向量
来源：https: www.numpy.org.cn deep basics word vec.html 词向量 本教程源代码目录在book word vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 说明 本教程可支持在 CPU GPU 环境下运行 Docker镜像支持的CUDA cuDNN版本 如果使用了Docker运行Book，请注意：这里所提供的默认镜像的GPU环境为 CUDA cuDNN ...
2019-10-30 19:37 0 314 推荐指数：
相关推荐
从词袋模型到词向量
1、自然语言处理的几个核心问题 怎么表示单词，句子 怎么表示单词或者句子的意思（语意信息）？ 怎么衡量单词之间，句子之间的相似度？ 2、词袋模型 词袋模型（Bag-of-word Model）是一种常用的单词表示方法。 假设我们辞典里有六个单词：[今天 ...
词向量概况
Reference：http://licstar.net/archives/328 （比较综合的词向量研究现状分析） 序：为什么NLP在模式识别里面比较难？ Licstar的文章开头这么提到：语言（词、句子、篇章等）属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体，而语音和图像属于较为底层的原始输入 ...
词向量的cbow模型
word2vec完整的解释可以参考《word2vec Parameter Learning Explained》这篇文章。 cbow模型 cbow模型的全称为Continuous Bag-of-Word Model。该模型的作用是根据给定的词$w_{input}$，预测目标词出现 ...
使用BERT词向量
启动远程服务 下载模型 使用BertClient ...
pytorch练习（一）词向量
1. 创建vocabulary 学习词向量的概念 用Skip-thought模型训练词向量 学习使用PyTorch dataset 和 dataloader 学习定义PyTorch模型 学习torch.nn中常见的Module ...
FastText训练词向量
fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，在文本分类任务中，fastText（浅层网络）往往能取得和深度网络相媲美的精度，却在训练时间上比深度网络快许多数量级。在标准的多核CPU上， 能够训练10亿词级别语料库的词向量在10分钟之内，能够分类有着30万多类别 ...
如何产生好的词向量
如何产生好的词向量？ 词向量、词嵌入（word vector，word embedding）也称分布式表示（distributed representation），想必任何一个做NLP的研究者都不陌生。如今词向量已经被广泛应用于各自NLP任务中，研究者们也提出了不少产生词向量的模型并开发成实用 ...