Fasttext是FaceBook开源的文本分类和词向量训练库。最初看其他教程看的我十分迷惑，咋的一会ngram是字符一会ngram又变成了单词，最后发现其实是两个模型，一个是文本分类模型 Ref ，表现不是最好的但胜在结构简单高效，另一个用于词向量训练 Ref ，创新在于把单词分解成字符结构，可以infer训练集外的单词。这里拿quora的词分类数据集尝试了下Fasttext在文本分类的效果, ...
2020-09-05 14:22 0 1173 推荐指数：
word2vec是google 2013年提出的，从大规模语料中训练词向量的模型，在许多场景中都有应用，信息提取相似度计算等等。也是从word2vec开始，embedding在各个领域的应用开始流行，所以拿word2vec来作为开篇再合适不过了。本文希望可以较全面的给出Word2vec从模型结构 ...
上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN—LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法，这一章看看抛开CNN和RNN，transformer是如何只 ...
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 ...
的句子向量。魔改后的实现可以看这里( ´▽｀) github-DSXiangLi-Embedding-sk ...
在4/5章我们讨论过用skip-thought，quick-thought任务来进行通用文本向量提取，当时就有一个疑问为什么用Bookcorpus这种连续文本，通过预测前一个和后一个句子的方式得到的文本向量，能在下游任务里取得比较好的效果呢？这一章我们来聊聊都有哪些SOTA通用文本框架，或许直接 ...
。 word embedding 词嵌入 也就是把当前预料文本库中每一个词语都嵌入到一个向量空间当 ...
打标等等。前两章我们讨论了词向量模型word2vec和Fasttext，那最简单的一种得到文本向量的方法 ...
