原文:深度學習之NLP獲取詞向量

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2019-06-17 17:37 0 455 推薦指數:

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Bert獲取詞向量的過程

參考博客:https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/99921480 1.把我們要獲取詞向量的句子進行分詞處理,再根據模型中的vocab.txt獲取每個詞的對應的索引。 token初始化 tokenized_text ...

Fri Apr 01 19:40:00 CST 2022 0 2467
NLP獲取詞向量的方法(Glove、n-gram、word2vec、fastText、ELMo 對比分析)

  自然語言處理的第一步就是獲取詞向量獲取詞向量的方法總體可以分為兩種兩種,一個是基於統計方法的,一種是基於語言模型的。 1 Glove - 基於統計方法   Glove是一個典型的基於統計的獲取詞向量的方法,基本思想是:用一個詞語周邊其他詞語出現的次數(或者說兩個詞共同出現的次數 ...

Tue Nov 30 01:22:00 CST 2021 0 1235
gensim生成詞向量獲取詞向量矩陣

gensim生成詞向量獲取詞向量矩陣 word2vec是目前比較通用的訓練詞向量的工具,使用Gensim模塊,可以使詞向量的訓練變的簡單,但是調用gensim.models的word2vec模塊使用skip-gram或CBOW完成詞向量訓練之后,如何獲取詞向量中的詞匯表以及對應的詞向量矩陣 ...

Tue May 26 18:37:00 CST 2020 0 2614
NLP深度學習(四)Transformer模型

1. Transformer模型 在Attention機制被提出后的第3年,2017年又有一篇影響力巨大的論文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1]。這篇論文中提出的Transformer模型,對自然語言處理領域帶來了巨大的影響,使得NLP任務 ...

Tue Sep 14 08:10:00 CST 2021 0 691
NLP學習(1)---Glove模型---詞向量模型

一、簡介: 1、概念:glove是一種無監督的Word representation方法。 Count-based模型,如GloVe,本質上是對共現矩陣進行降維。首先,構建一個詞匯的共現矩陣,每一 ...

Thu Jul 18 02:30:00 CST 2019 0 2474
NLP深度學習(五)BERT預訓練模型

1. BERT簡介 Transformer架構的出現,是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型,其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名稱所示 ...

Fri Oct 01 04:35:00 CST 2021 0 850
NLP&深度學習:近期趨勢概述

NLP&深度學習:近期趨勢概述 摘要:當NLP遇上深度學習,到底發生了什么樣的變化呢? 在最近發表的論文中,Young及其同事匯總了基於深度學習的自然語言處理(NLP)系統和應用程序的一些最新趨勢。本文的重點介紹是對各種NLP任務(如視覺問答(QA)和機器翻譯)最新 ...

Fri Sep 21 21:58:00 CST 2018 0 1541
 
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