1. 創建vocabulary 學習詞向量的概念 用Skip-thought模型訓練詞向量 學習使用PyTorch dataset 和 dataloader 學習定義PyTorch模型 學習torch.nn中常見的Module ...

pytorch中的詞向量的使用 在pytorch我們使用nn.embedding進行詞嵌入的工作。 具體用法就是: 在torch.nn.Embedding的源代碼中，它是這么解釋， This module is often used to store word embeddings ...

一、介紹 內容 將接觸現代 NLP 技術的基礎：詞向量技術。 第一個是構建一個簡單的 N-Gram 語言模型，它可以根據 N 個歷史詞匯預測下一個單詞，從而得到每一個單詞的向量表示。 第二個將接觸到現代詞向量技術常用的模型 Word2Vec。在實驗中將以小說《三體》為例，展示了小語料 ...

在文本分類和文本相似度匹配中，經常用預訓練語言模型BERT來得到句子的表示向量，下面給出了pytorch環境下的操作的方法： 這里使用huggingface的transformers中BERT， 需要先安裝該依賴包（pip install transformers） 具體實現 ...

不涉及具體代碼，只是記錄一下自己的疑惑。 我們知道對於在pytorch中，我們通過構建一個詞向量矩陣對象。這個時候對象矩陣是隨機初始化的，然后我們的輸入是單詞的數值表達，也就是一些索引。那么我們會根據索引，賦予每個單詞獨一無二的一個詞向量表達。在其后的神經網絡訓練過程中，每個單詞對應獨一無二 ...

這節的內容是建立在之前我們對R語言最基本向量賦值的基礎之上的，筆者本人學完R當中向量的索引感覺異常舒適，因為這個比Python的索引爽多了，是什么值開始索引就從哪里開始索引，到哪里結束就在哪里結束，而不會像Python一樣有的時候輸入0實際上是從1開始計數，有的時候到99為止實際上你要索引到100 ...

一、簡介 支持向量機，一種監督學習方法，因其英文名為support vector machine，故一般簡稱SVM。 通俗來講，它是一種二類分類模型，其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器，其學習策略便是間隔最大化，最終可轉化為一個凸二次規划問題的求解。 支持向量機建構一個或多個高 ...

向量之間的加減乘除運算： 這些代碼看起來完全沒有任何問題，就像之前我們已經接觸過的其他語言的編程一樣，但是后面就有一些R語言自帶的特性了，比如說有兩個不同長度的向量在進行加減乘除的時候，運算的規律是小的向量不斷循環地去乘上大的向量，並且大的向量的長度必須是短的向量的整數倍，不然程序 ...