分詞(Tokenization) - NLP學習(1) N-grams模型、停頓詞(stopwords)和標准化處理 - NLP學習(2) 之前我們都了解了如何對文本進行處理:(1)如用NLTK文本處理庫將文本的句子成分分成了N-Gram模型,與此同時引入了正則表達式去除一些多余 ...
word vec 耳熟能詳的NLP向量化模型。Paper:https: papers.nips.cc paper distributed representations of words and phrases and their compositionality.pdf Java:http: deeplearning j.org word vec C :https: github.com jd ...
2017-12-11 10:32 0 1979 推薦指數:
分詞(Tokenization) - NLP學習(1) N-grams模型、停頓詞(stopwords)和標准化處理 - NLP學習(2) 之前我們都了解了如何對文本進行處理:(1)如用NLTK文本處理庫將文本的句子成分分成了N-Gram模型,與此同時引入了正則表達式去除一些多余 ...
深度學習掀開了機器學習的新篇章,目前深度學習應用於圖像和語音已經產生了突破性的研究進展。深度學習一直被人們推崇為一種類似於人腦結構的人工智能算法,那為什么深度學習在語義分析領域仍然沒有實質性的進展 ...
基於word2vec的文檔向量模型的應用 word2vec的原理以及訓練過程具體細節就不介紹了,推薦兩篇文檔:《word2vec parameter learning explained》、和《word2vec中的數學》。 在《word2vec中的數學》中談到了訓練語言模型的一些方法 ...
http://mooc.study.163.com/learn/deeplearning_ai-2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=2001701013&cid=2001694016 向量化 ...
在自然語言處理和文本分析的問題中,詞袋(Bag of Words, BOW)和詞向量(Word Embedding)是兩種最常用的模型。更准確地說,詞向量只能表征單個詞,如果要表示文本,需要做一些額外的處理。下面就簡單聊一下兩種模型的應用。 所謂BOW,就是將文本/Query看作是一系列詞的集合 ...
向量化計算(vectorization),說的是一個事情:把多次for循環計算變成一次計算。 上圖中,左側為vectorization,右側是尋常的For loop計算。將多次for循環計算變成一次計算完全仰仗於CPU的SIMD指令集,SIMD指令集可以在一條CPU指令上處理 ...
參考資料: https://github.com/lijin-THU/notes-python(相應實體書為:《自學Python——編程基礎、科學計算及數據分析》) 1. 向量化函數 (1)自定義sinc函數 可以作用於單個數值:如sinc(0)、sinc(3.0 ...
利用 Word2Vec 實現文本分詞后轉換成詞向量 步驟: 1、對語料庫進行分詞,中文分詞借助jieba分詞。需要對標點符號進行處理 2、處理后的詞語文本利用word2vec模塊進行模型訓練,並保存 詞向量維度可以設置高一點,300 3、保存模型,並測試,查找相似詞,相似詞topN ...