word2vec、自然语言理解、表示学习与知识获取学习笔记

最新推荐文章于 2025-02-08 11:47:06 发布
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#自然语言处理

博客围绕自然语言处理展开，但具体内容缺失。自然语言处理是信息技术领域重要方向，涵盖词法分析、句法分析等多方面。

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自然语言处理基础知识入门(二) Word2vec模型，层次softmax，负采样算法详解
WANGYANG的博客
04-02 2324
在上一篇博文中，详细探讨了NLP（自然语言处理）领域中两个核心技术：基于统计的N-gram模型与基于深度学习的NNLM（神经网络语言模型）。阐明了N-gram模型在处理单词时倾向于将它们视为孤立的单位(独热编码)，这种方法可能忽略了单词之间在某些层面上的相似性，从而在语义理解方面有所不足。这些模型主要依赖于对统计信息的聚合。为了克服这些局限性并赋予词向量丰富的语义信息，可以利用深度神经网络。通过利用目标词语之前的词向量去预测它本身，这种方法成功地为词向量赋予了包含语义信息的能力。
A.图学习DeepWalk、word2vec、node2vec【参考资料2】-知识补充与node2vec代码注解
丨汀、的博客
11-12 446
图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（PGL）[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?NOTE：在得到节点路径后，node2vec会使用SkipGram模型学习节点表示，给定中心节点，预测局部路径中还有哪些节点。
知识表示——Word2Vector(一)
hei653779919的博客
02-23 819
深度学习——Word2Vector 1、神经网络语言模型NNLM 1.1 NNLM基本介绍 首先，既然我们要讲Word2Vector，那么神经网络语言模型就不得不说了，所谓的语言模型，就是通过前n-1个词汇来预测第n个词汇。用数学表示就是： P(wn∣w1,w2,...wn−1)P(w_n|w_1,w_2,...w_{n-1})P(wn​∣w1​,w2​,...wn−1​) 其中wiw_iwi​表...
知识表示——Word2Vector(二)
hei653779919的博客
02-26 426
知识表示——Word2Vector(二) 1、CBOW和Skip-gram的优化提出 在之前的文章知识表示——Word2Vector(一)中，我们具体的介绍了Word2Vector中的CBOW模型和Skip-gram模型的基本原理。首先我们来回顾一下两个模型的基本结构： 无论是CBOW还是Skip-Gram模型，在其结构的最后一步，都是一个全连接并softmax的操作，我们不妨提出这样的假设，...
自然语言理解（NLU）难在哪儿？
给我一点温度
02-24 2123
文章作者：刘知远 清华大学 副教授 自然语言理解本质是结构预测 要搞清楚自然语言理解难在哪儿，先看自然语言理解任务的本质是什么。作为人工智能关注的三大信息类型（语音、视觉、语言）之一，自然语言文本是典型的无结构数据，由语言符号（如汉字）序列构成。要实现对自然语言的表意的理解，需要建立对该无结构文本背后的语义结构的预测。因此，自然语言理解的众多任务，包括并不限于中文分词、词性标注、命名实体识...
DeepNLP的表示学习·词嵌入来龙去脉·深度学习（Deep Learning）·自然语言处理（NLP）·表示（Representation）
Mr.Scofield
04-04 3万+
DeepNLP的表示学习·词嵌入来龙去脉·深度学习（Deep Learning）·自然语言处理（NLP）·表示（Representation） 词向量、word embedding、分布式表示、word2vec、glove 术语解释！ 自然语言处理表示学习 词向量、word2vec无门槛理解！ 其实顺便分享下，在我个人的方法论思维中，一个带有完整上下文以及结构构建良好的知识框架，在某种程度上，比一些细枝末节的详细知识点来的重要的多了！因为，一旦构建了一个完备的知识结构框架，那么剩下你要做的是将一些零零碎
知识表示学习Trans系列梳理(论文+代码)
zenRRan的博客
05-29 5666
来自：AI自然语言处理与知识图谱知识表示学习Trans系列梳理导语：本文将简短梳理知识表示学习Trans系列方法，包含TransE、TransH、TransR、TransD、TransA...
Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT
结构之法 算法之道
10-23 13万+
我在写上一篇博客《》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到优快云上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。（这是），再比如国内张俊林老师的这篇《》，然后你会发现几乎网上关于Transformer/BERT的文章无外乎是以下这几种情况。
如何通俗理解Word2Vec (23年修订版)
热门推荐
结构之法 算法之道
10-23 14万+
在继续聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。NLP 里面，最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。咱们居住在各个国家的人们通过各自的语言进行交流，但机器无法直接理解人类的语言，所以需要先把人类的语言“计算机化”，那如何变成计算机可以理解的语言呢？我们可以从另外一个角度上考虑。举个例子，对于计算机，它是如何判断一个词的词性，是动词还是名词的呢？
word2vec学习笔记之文本向量化概述
bingo_csdn_的博客
01-25 2061
文章目录1. 文本向量化表示的发展历程1.1 one-hot 1. 文本向量化表示的发展历程 在NLP的处理中，我们需要讲文本输入到模型中处理，实现分类识别，文本生成或者翻译等工作。而模型是无法知道一个纯粹的文本是什么意思的，模型的输入只能是数字，比如连续型的小数或则离散的整数。而对于文本之类的无法直接用数字表示的数据可以通过一下几种方式处理。 1.1 one-hot 在机器学习中，我们经常使用该...
自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记
09-01
如Word2Vec和GloVe，这两种模型通过不同机制学习词的上下文信息，用于生成词向量。它们在内部任务和外部任务上的表现展示了词向量在NLP任务中的有效性。 六、动态词向量预训练模型 ELMo引入了上下文敏感的词向量，...
使用 PyTorch 创建一个微型 Word2Vec 模型 让我们从头开始构建一个轻量级的词嵌入模型
最新发布
iCloudEnd的博客
02-08 139
在我之前写的一篇文章中，我们学习了如何使用 PyTorch 的nn.Embedding层将单词转换为密集向量。但是这些向量缺乏任何语义含义，因为嵌入层未经训练。默认情况下，PyTorch 使用随机权重初始化嵌入层，使得生成的向量几乎毫无意义。今天，我们将改变这种情况，并希望为我们的嵌入赋予一些真正的意义。我们将创建一个小型 Word2Vec 模型。换句话说，我们将使用 Word2Vec 方法来训练我们的嵌入层。Word2Vec 是一种非常流行的方法，用于从大型文本语料库中学习单词的向量表示。
LDA主题建模的python实现
ZFour_X的博客
08-10 2951
在对LDA主题建模相关资料进行整理后，爬取京东商城耳机数据进行实战（python实现）
文本挖掘基本流程概述 & 分词和TF-IDF值计算方法介绍
ZFour_X的博客
08-08 2567
文本挖掘基本流程概述，详细介绍分词及TF-IDF值计算
Python数据挖掘部分相关扩展库学习
ZFour_X的博客
08-22 1721
《Python数据分析与挖掘实战》：python数据挖掘部分相关扩展库学习
数据挖掘中的【数据预处理】
ZFour_X的博客
11-11 1512
数据挖掘中的数据预处理，改善数据质量，有利于后期分析。Excel操作中的预处理，把数据处理成方便后续处理的特定格式。
危险化学品事故爬虫解析
ZFour_X的博客
12-10 1432
爬虫目的：获取国内外爆炸事件的相关信息 数据来源：中华人民共和国应急管理部 点击查看数据源 所需字段：国家、时间、行业类型、爆炸事件、死亡受伤人数、爆炸原因、来源网址 工具：Python+selenium+正则表达式
LDA主题建模学习笔记
ZFour_X的博客
08-08 956
LDA主题建模相关学习资料整理
自然语言处理模型实现与学习笔记汇总
本项目“NLP_theory_implementation”是一个系统性整理自然语言处理（NLP）理论知识与代码实现的综合性学习资源，涵盖了从基础词向量模型到高级序列建模技术的多个核心主题。其内容结构清晰，包含学习笔记、数据文件...
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