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 ...

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 ...

在使用pytorch或tensorflow等神經網絡框架進行nlp任務的處理時，可以通過對應的Embedding層做詞向量的處理，更多的時候，使用預訓練好的詞向量會帶來更優的性能。下面分別介紹使用gensim和torchtext兩種加載預訓練詞向量的方法。 1.使用gensim加載預訓練詞向量 ...

1. 數據集 Tips: 訓練時，傳入rnn的數據，是 sentences_to_indices之后的 字符串對應的數字 2. 使用預訓練的詞向量 Tips: 輸出的預測也是數字，可以用 LABEL.vocab.itos[idx] 轉成字符串 ...

來源：https://www.numpy.org.cn/deep/basics/word2vec.html 詞向量 本教程源代碼目錄在book/word2vec,初次使用請您參考Book文檔使用說明。 #說明 本教程可支持在 CPU/GPU 環境下運行 Docker鏡像支持 ...

1、自然語言處理的幾個核心問題 怎么表示單詞，句子 怎么表示單詞或者句子的意思（語意信息）？ 怎么衡量單詞之間，句子之間的相似度？ 2、詞袋模型 詞袋模型（Bag-of-word Model）是一種常用的單詞表示方法。 假設我們辭典里有六個單詞：[今天 ...

詞袋模型（Bag of Words Model） 詞袋模型的概念 先來看張圖，從視覺上感受一下詞袋模型的樣子。 詞袋模型看起來像一個口袋把所有詞都裝進去，但卻不完全如此。在自然語言處理和信息檢索中作為一種簡單假設，詞袋模型把文本（段落或者文檔）被看作是無序的詞匯集合，忽略語法甚至是單詞 ...

Reference：http://licstar.net/archives/328 （比較綜合的詞向量研究現狀分析） 序：為什么NLP在模式識別里面比較難？ Licstar的文章開頭這么提到：語言（詞、句子、篇章等）屬於人類認知過程中產生的高層認知抽象實體，而語音和圖像屬於較為底層的原始輸入 ...