深度学习在自然语言处理中的应用：词向量与语言模型

最新推荐文章于 2025-05-13 09:53:40 发布
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本文介绍了深度学习在自然语言处理中的应用，重点关注词向量和语言模型。词向量利用Word2Vec学习单词的分布式表示，捕捉语义相似性；语言模型则通过RNN如LSTM建模文本序列概率，用于预测和生成文本。文中提供了Gensim和Keras的代码示例。

在自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）领域，深度学习已经成为一种强大的工具，可以用于处理和理解文本数据。其中，词向量和语言模型是深度学习在NLP中常用的技术。本文将介绍词向量和语言模型的概念，并提供相关的源代码示例。

一、词向量（Word Embeddings）

词向量是将文本中的单词映射到实数向量的技术。它的主要思想是通过将单词表示为向量，使得单词的语义信息能够在向量空间中得到体现。这种表示方式具有一些重要的属性，例如可以捕捉单词之间的语义相似性和关系。

在深度学习中，有多种方法可以生成词向量，其中最著名的是Word2Vec算法。Word2Vec通过训练神经网络模型来学习单词的分布式表示。以下是一个使用Gensim库实现Word2Vec的示例代码：

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["I",
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自然语言处理之语言模型：Word2Vec：词向量与分布式表示
zhubeibei168的博客
06-09 1040
Word2Vec是Google在2013年提出的一种生成词向量的模型，它有两种主要的架构：CBOW(Continuous Bag of Words)和Skip-gram。这两种模型都旨在通过预测上下文或中心词来学习词向量，但它们的工作方式略有不同。Word2Vec是一种用于学习词向量的模型，它将自然语言中的词映射到高维空间中的向量，使得这些向量能够捕捉词与词之间的语义和语法关系。Word2Vec主要由两种模型构成：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。
NLP学习笔记(1)-词向量与语言模型
锦年的博客
12-11 4252
阅读的第一篇词向量相关的文献是Tomas Mikolov 2013年的论文，其中提到了Bengio在2003的经典文章。经过一番努力，粗略的学习了这两篇文献，并查阅了相关的资料，现简单整理如下： 1、词向量 作为NLP的初学者，遇到的第一个难以理解的概念就是词向量（“Word Representation”或“Word Embedding”）。通俗的来说，词向量就是用一个向量来表示一个词，进而研
word2vec中关于词向量的阐述
bistukey的专栏
09-15 1970
转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_584a006e0101rjlm.html、 在看word2vec的时候，找到这篇对于词向量阐述的简单易懂的博文 http://licstar.net/archives/328，尤其对于NNLM模型的阐述非常棒。 　　 0. 词向量是什么 　　自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一
语言模型+词向量
◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡的博客
10-24 989
自然语言处理，语言模型和词向量相关知识记录
语言模型与向量模型：深入解析与实例剖析
qq_48131648的博客
12-18 3587
在自然语言处理领域，语言模型和向量模型是两类重要的模型，它们在处理文本数据时有着不同的方法和应用场景，以下将对它们的区别进行详细阐述，并介绍 10 个常见的模型及其相关论文链接。
词向量和语言模型
weixin_43589681的博客
05-18 446
1.词向量是什么(One-hot Representation) 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，只有一个维度的值为 1，这个维度就代表了当前的词。 　　举个栗子， 　　“话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 …] 　　“麦克”表示为 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 …] 　　...
深度学习在自然语言处理中的应用探索.docx
最新发布
09-30
内容概要：本文系统探讨了深度学习在自然语言处理（NLP）中的核心应用，涵盖基本概念、关键技术、典型应用场景及具体代码实现。重点介绍了词向量表示（如Word2Vec、GloVe）、循环神经网络及其改进模型LSTM和GRU的...
深度学习在自然语言处理中的应用.docx
12-29
"深度学习在自然语言处理中的应用" 深度学习作为当前最炙手可热的技术，为自然语言处理（NLP）带来了革命性的变革。本文将详细探讨深度学习在自然语言处理中的应用，以及其未来的发展趋势。 一、词向量表示 词...
【自然语言处理】基于深度学习的文本分类模型实现：LSTM与注意力机制在情感分析中的应用研究
09-30
内容概要：本文系统介绍了深度学习在自然语言处理（NLP）中的前沿技术与实现方法，涵盖核心技术如RNN、LSTM、Transformer、注意力机制、词嵌入、序列到序列模型以及预训练语言模型（如BERT、GPT），并通过PyTorch...
深度学习在自然语言处理中的应用.pdf
08-19
深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用已经成为现代AI技术的重要组成部分，它极大地提升了计算机理解和处理人类语言的能力。深度学习的优势在于其模仿人类大脑的多层次结构，通过多层神经网络进行复杂信息的抽象和...
自然语言处理中传统词向量表示VS深度学习语言模型（一）
ruantao1207的博客
06-04 3753
        此博客内容是本人在学习自然语言模型中的一些学习和总结，之所以记录下来，也是自己对相关知识的一种巩固，正所谓好记性不如烂笔头。好啦！闲话不多说，开始进入正题！       随着近几年deep learning 的发展，已在图像、视频、语音、自动驾驶等领域得到了空前的发展和进步，与此同时，在NLP领域，deep learning 的应用也是与日俱增。虽然目前仍然存在着一些诟病和困难，但...
怎么看大模型、RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI的区别和联系？...
musicml的博客
05-17 4537
▼最近直播超级多，预约保你有收获我们要把 AI 大模型当做人的大脑，因此调用 AI 大模型，相当于调用一个人，把 AI 大模型当人看，TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果，但结果不一定正确。因此在 AI 大模型的推理基础上，通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI（通用人工智能）。这些技术到底有哪些区别和联系，下图作了横向对比，接下来我们详细...
RAG的基石：大语言模型文本向量化能力对比
python1234_的博客
08-28 1604
大家都比较关心大语言模型的能力，但往往容易忽略其向量化（Embedding）的能力。在RAG应用中，对文本进行向量化后再计算向量相似度，如余弦相似度，是文本检索生成的基础和前置环节。如果向量不准确，必定会影响相似度计算，进一步影响招回和重排，甚至知识抽取等下游任务，影响甚大。因而我们需要认真来对待其结果，并且对其正确性和合理性进行评价。本中对一些简单的文本对，使用不同的开源7B大语言模型来进行向量化，最终以其余弦相似度作为输出作为测试结果。
一文搞懂大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI的区别和联系！！
2401_84206094的博客
07-16 924
当我们把AI大模型视作人的大脑时，调用A大模型就如同调用一个人的智慧。将AI大模型人格化，意味着它应该能够理解人类的语言（懂人话）、用人类的语言进行表达（说人话），并直接给出结果。然而，重要的是要认识到，尽管AI大模型可以提供快速的答案，但这些结果并不总是完全准确。在AI大模型的推理基础上，我们采用了多种技术手段来实现真正的AGI（通用人工智能），这些技术包括Prompt、RAG、Agent、知识库、向量数据库和知识图谱等。这些技术各自有其独特的作用和优势，但同时也相互关联，共同推动着AGI的发展。
神经网络 和 NLP —— 语言模型和词向量
TangowL
03-12 4538
前段时间一口气读完了 NN4NLP，很是畅快，非常喜欢作者行文讲解的口吻和逻辑。大概两周读完，每页都有收获，读完后反而担心有所疏漏，知识太多留不住，索性从头来一遍，把学习过程的知识点和思考记录下来，也算精简版供自己今后查阅。 感兴趣的，可以一起学习讨论，真的很推荐这本书。 大致介绍下该书。NN4NLP 由 Goldberg 撰写，是 CMU CS11-747 课程的教材，配合公开课食用更佳，公...
ai，大模型，向量，向量数据库之间的关系是整样的?
Tt1814964226的博客
09-27 981
AI、大模型、向量和向量数据库构成了一种互为支撑的关系，形成了一个完整的数据处理和应用生态系统。大模型为数据提供了深度的特征表示，向量则为数据的存储和检索提供了有效的方式，而向量数据库则支持大规模向量的高效管理和快速检索，推动了 AI 应用的发展。
大语言模型 (LLM)是什么?
weixin_58753619的博客
04-16 2577
②虚假信息：大语言模型可能会生产一些具有极强迷惑性的信息，甚至可能被用于传播虚假信息或进行舆论操纵：当前社交机器人更多停留在一级传播，如果大语言模型和社交机器人相结合，就可能会形成类人的交流能力，带来社交机器人的多级传播，从而强化社交机器人传播虚假信息的负面影响。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
什么是大（语言）模型，大模型和小模型的区别是什么？
huang9604的博客
05-13 729
在人工智能飞速发展的当下，大语言模型成为行业焦点。它凭借强大能力革新着诸多领域，而小模型也在特定场景发挥作用。二者有何特性？又存在哪些差异？让我们一同深入探究。
Embedding模型和大语言模型
chen的博客
06-20 1504
总的来说，Embedding模型和大语言模型在自然语言处理中扮演着不同的角色，Embedding模型更多地用于特征表示，而大语言模型则用于执行具体的语言理解或生成任务。两者可以根据具体需求结合使用，以提高任务的性能和效果。
深度学习驱动的自然语言处理：词向量与序列标注应用详解
比如，“话筒”和“麦克”虽然拼写不同，但在词向量空间中可能距离很近，这极大地推动了深度学习在自然语言处理中的应用。词向量的训练方法通常基于神经概率语言模型，随着时间的推移，研究人员不断优化算法，以提高...
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