自然语言处理—词向量模型—Word2Vec

于 2024-10-04 17:22:33 发布
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文章标签： 自然语言处理 word2vec 人工智能
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神经网络

(1)把词进行向量化：只要有了向量就可以用不同的方法来计算相似度，余弦距离，马氏距离

词向量在空间中有意义

用embeddings look up到词库大表中去找到每个词的词向量

词大表是随机初始化的

（2）构建训练数据

2.CBOW模型与SKip-gram模型

3.加入负采样模型（Negative examples）
 

二

（1）训练word2vec的词向量模型

（市面上有训练好的语料库）

（2）数据清理

（3）batch数据制作

（4）网络训练

（5）可视化展示

【自然语言处理】 词向量
qq_36643449的博客
04-07 1380
【传统的语义向量表示方法】 one-hot：每个词表示为一个很长的向量，向量的维度是词表大小，其中只有一个维度的值为1，其它元素为0. 词袋模型(BOW)：将语料库中所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独立的，语料库中所有的词组成一个清单进行映射匹配。对于每一个句子或文档，其对应的下标与映射数组的下标相匹配，其值为该词语出现的次数。 例如：该例子来源于百度百科 以下是...
自然语言处理（NLP）——词向量
qq_30122883的博客
03-04 4944
一、Word Embedding概述 简单来说，词嵌入（Word Embedding）或者分布式向量（Distributional Vectors）是将自然语言表示的单词转换为计算机能够理解的向量或矩阵形式的技术。由于要考虑多种因素比如词的语义（同义词近义词）、语料中词之间的关系（上下文）和向量的维度（处理复杂度）等等，我们希望近义词或者表示同类事物的单词之间的距离可以理想地近，只有拿到很理想的...
自然语言处理（六）词向量
谦芊珺
07-26 3904
目的：把文本用数据的形式表达出来 方法：传统基于规则，现代基于统计一、词编码方式1——离散表示1、One-hot编码 和句子中顺序无关，耗空间耗时2、词袋模型 每个数表示该词出现的次数（One-hot的加和）3、TF_IDF 每个数代表该词在整个文档中的占比4、N-gram 相邻N个词作为一组进行编码，缺点是浪费空间、无法衡量词之间的关系二、词编码方式2——分布式表示所谓分布式
自然语言处理-词向量技术
qq_37977007的博客
01-18 2396
简单介绍关于自然语言处理中的词向量技术发展及分类。
自然语言处理--词向量
XYHN13的博客
11-28 891
阿萨
词向量模型（word2vec）总结笔记
01-07
自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于...
词向量模型Word2Vec
m0_51797359的博客
08-05 4987
在自然语言处理中，我们如何将词转化成向量，从而使计算机进行识别呢
25自然语言处理词向量模型-Word2Vec
qq_45425321的博客
04-03 590
唐宇迪《python数据分析与机器学习实战》学习笔记 25自然语言处理词向量模型-Word2Vec 自然语言处理如今越来越广泛比如以下的应用途径： 为什么要将深度学习引入自然语言处理： 1.语言模型 通过模型之前出现的概率值去选择 “今天”与“我”联系，“下午”与“我今天”联系…每个词的出现与前面出现的词有联系 如果句子太长显然计算量太大了，每个词考虑前面出现的所有词，但前面所有词一起出现...
自然语言处理系列四十八》Word2vec词向量模型》算法原理
weixin_52610848的博客
08-31 1369
【配套新书教材】《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】新书特色：本书从自然语言处理基础开始，逐步深入各种NLP热点前沿技术，使用了Java和Python两门语言精心编排了大量代码实例，契合公司实际工作场景技能，侧重实战。
唐宇迪word2vec的系列代码自然语言处理
07-25
B站的唐宇迪深度学习项目实战附带的自然语言处理word2vec代码。Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的...
自然语言处理-词向量转换
最新发布
2301_77698138的博客
09-01 2233
词向量转换是自然语言处理（NLP）中的一个核心技术，它将词汇表中的每个词映射为一个固定长度的向量。这种向量表示能够捕捉到词的语义和语法信息，为许多NLP任务提供支持。文本分类：通过词向量表示文本，然后使用分类算法对文本进行分类。情感分析：利用词向量捕捉文本中的情感信息，对文本进行情感倾向的判断。机器翻译：在机器翻译中，词向量可以帮助模型理解源语言和目标语言之间的词汇对应关系。信息检索：通过计算查询词和文档词向量之间的相似度，实现相关文档的检索。
自然语言处理5 -- 词向量
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文章目录1 概述2 词向量工具2.1 模型训练2.2 增量训练2.3 求词语相似度2.4 求与词语相近的多个词语3 词向量训练算法4 词向量训练代码实现5 总结 转载来源：https://blog.youkuaiyun.com/u013510838/article/details/82108381 1 概述 词向量和分词一样，也是自然语言处理中的基础性工作。词向量一方面解决了词语的编码问题，另一方面也解决了词的同义关系，使得基于LSTM等深度学习模型的自然语言处理成为了可能。和分词不同，中英文文本，均需要进行词向量编码
【NLP 自然语言处理(一)---词向量】
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自然语言处理（5）：词向量
郝伟老师的博客——大数据、并行计算与人工智能时代
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自然语言处理（词向量——Word Embedding）总结
spiritqi的博客
11-28 5566
词向量（Word embedding），又叫Word嵌入式自然语言处理（NLP）中的一组语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。从概念上讲，它涉及从每个单词一维的空间到具有更低维度的连续向量空间的数学嵌入。在自然语言处理任务中，首先需要考虑词如何在计算机中表示。通常，有两种表示方式：one-hot representation和distribution representation。
自然语言处理中的词向量问题
Miracle_520的博客
06-23 468
单词向量(word embedding)将每一个单词表示成一个相对较低维度的向量（比如100维或200维）。语义相近的单词，其对应的单词向量在空间中的距离也应该接近（单词语义上的相似度可以用空间中的距离来描述）。还可以通过单词向量进行单词之间的运算。 ...
自然语言处理系列-3.词向量
weixin_33794672的博客
03-08 222
估计有人会说小Dream在偷懒。词向量，网上百度一大把的东西，你还要写。在我看来，词向量在自然语言处理中是非常重要的一环，虽然他在一开始就没有受到大家的重视，但是在神经网络再度流行起来之后，就被当作是自然语言处理中奠基式的工作了。另一方面，网上词向量相关的文章，大多是抄来抄去，能够深入浅出，讲的通俗而又不失深度的少之又少。最后，为了这个系列的系统性和完整性，我还是决定好好讲一...
自然语言处理之动手学词向量
zr_xs的博客
03-11 179
如何让计算机识别： 汉字词向量一、1.定义这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小，其中绝大多数元素为 0，，这个维度就代表了当前的词。方法简单，然这种表示方法也存在一个重要的问题就是“词汇鸿沟”现象：任意两个词之间都是孤立的。从数学上解释，正交基的积为0。每一个sample： 由3个词组成。sample的特征向量表示：2.词袋模型：优缺点：不能表示出：词与词之间的关系y维度灾难one-hot: 是只有一个位置为1，其余位置为0的稀疏向量。
近期自然语言处理归纳小结之（一）词向量——nnlm模型
人形自走写bug机的Blog
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词向量之nnlm一、模型原理概述二、模型结构详解三、训练实战 一、模型原理概述   此处先插一个对我这种长期纠结于【各种向量矩阵维数到底是多少】（就是坚持不懈地要弄清俩矩阵到底能不能乘）的人来说在理解模型细节方面有巨大帮助的链接：理解nnlm.   word embedding提出后nlp的发展发生了质的飞跃。nnlm即一种基于n-gram文法、词向量表示和DNN结构的语言模型，该模型对语料库中每个单词在当前输入序列的情况下作为下一个单词出现的概率进行预测。n-gram文法、词向量表示和DNN结构不再赘述。
TensorFlow自然语言处理：词向量模型Word2vec详解
本篇文章主要讲解了自然语言处理中词向量模型Word2vec的基础知识，包括滑动窗口、CBOW和Skip-gram模型的介绍，以及负采样模型的应用。 1. 自然语言处理 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工...
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