一、介绍 内容 将接触现代 NLP 技术的基础：词向量技术。 第一个是构建一个简单的 N-Gram 语言模型，它可以根据 N 个历史词汇预测下一个单词，从而得到每一个单词的向量表示。 第二个将接触到现代词向量技术常用的模型 Word2Vec。在实验中将以小说《三体》为例，展示了小语料 ...

不涉及具体代码，只是记录一下自己的疑惑。 我们知道对于在pytorch中，我们通过构建一个词向量矩阵对象。这个时候对象矩阵是随机初始化的，然后我们的输入是单词的数值表达，也就是一些索引。那么我们会根据索引，赋予每个单词独一无二的一个词向量表达。在其后的神经网络训练过程中，每个单词对应独一无二 ...

在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时，可以通过对应的Embedding层做词向量的处理，更多的时候，使用预训练好的词向量会带来更优的性能。下面分别介绍使用gensim和torchtext两种加载预训练词向量的方法。 1.使用gensim加载预训练词向量 ...

1. 数据集 Tips: 训练时，传入rnn的数据，是 sentences_to_indices之后的 字符串对应的数字 2. 使用预训练的词向量 Tips: 输出的预测也是数字，可以用 LABEL.vocab.itos[idx] 转成字符串 ...

来源：https://www.numpy.org.cn/deep/basics/word2vec.html 词向量 本教程源代码目录在book/word2vec,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 ...

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 ...

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 ...