word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础
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文本主题模型之LDA(一) LDA基础
文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 ...
word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型
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文本分类实战（十）—— BERT 预训练模型
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练 ...
word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型
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[NLP] TextCNN模型原理和实现
1. 模型原理 1.1 论文 Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出 ...
文本分类实战（五）—— Bi-LSTM + Attention模型
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练 ...
用gensim学习word2vec
在word2vec原理篇中，我们对word2vec的两种模型CBOW和Skip-Gram，以及两种解法Hierarchical Softmax和Negative Sampling做了总结。这里 ...
隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型
Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域 ...
文本分类实战（一）—— word2vec预训练词向量
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练 ...