word embedding 发展史

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布
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博客给出了一个知乎专栏文章的链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 ，原标签为Python，推测文章与Python相关信息技术内容有关。
Word Embedding的发展和原理
AcceptedLin的博客
02-25 3302
                    Word Embedding的发展和原理 文本处理是NLP领域的一个重要分支，其细分领域又包括文本聚类、分类、机器翻译、人机交互等等，而这一切的前提都是将文本表示成计算机可以理解和易于处理的数据。 经过成千上万年的进化，人类的语言本身变得十分抽象和复杂，要搞懂一段文字，那么要理解词本身的意义、语义关系、上下文关系（苹果好吃/苹果公司），如何将文字用计算机...
从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史
11-19
从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史，用于资料备份，便与查阅。
embedding发展史
随笔
08-10 1270
文章目录1.文本多类分类2.embedding2.1 离散型2.1.1 one-hot2.1.2 词袋2.1.3 TF-IDF2.1.4 n-gram2.2 分布型2.2.1 共现矩阵 1.文本多类分类 2.embedding 2.1 离散型 2.1.1 one-hot 2.1.2 词袋 2.1.3 TF-IDF 2.1.4 n-gram n-gram介绍： https://zhuanlan.zhihu.com/p/32829048 https://www.jianshu.com/p/c13b9
从word2vec到bert：NLP预训练模型发展史
abcdefg90876的博客
09-26 1745
自然语言处理Author：张俊林转自：深度学习前沿笔记 知乎专栏原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 本...
word embedding系列（一）背景知识
ty44111144ty的博客
08-10 377
这一系列是去年更新在公众号上的，本篇的公众号链接：word embedding系列（一）背景知识 欢迎关注我的公众号，微信搜 algorithm_Tian 或者扫下面的二维码~ 现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~ word embedding范围非常广泛，内容很多，所以先从基础的背景知识讲起。这个系列准备分为四部分： 一、背景知识，也...
精选资源
从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史.pdf
03-08
在探讨从Word Embedding到Bert模型的发展史时，首先要了解自然语言处理(NLP)领域预训练技术的发展脉络。预训练技术是指通过在大规模数据集上训练模型，学习语言的通用特征，并将学习到的参数迁移到新的任务上，以...
从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史（简单记忆）
hungita的博客
04-09 928
1.Word Embedding 什么是语言模型？ 为了能够量化地衡量哪个句子更像一句人话，可以设计如上图所示函数，核心函数P的思想是根据句子里面前面的一系列前导单词预测后面跟哪个单词的概率大小（理论上除了上文之外，也可以引入单词的下文联合起来预测单词出现概率）。句子里面每个单词都有个根据上文预测自己的过程，把所有这些单词的产生概率乘起来，数值越大代表这越像一句人话。 CBOW（多对一）...
BERT的理解
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摆渡者
11-20 7万+
最近BERT大火，所以最近也开始研究这个模型，将自己的简单认识记录了下来 从模型的创新角度看一般，创新不大，但是实验的效果太好了，基本刷新了很多NLP的任务的最好性能，另外一点是BERT具备广泛的通用性，就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果。 与最近的语言表征模型不同，BERT基于所有层中的左、右语境进行联合调整，来预训练深层双向表征。只需要增加一个输出层，就可以对...
我的机器学习入门之路（中）——深度学习(自然语言处理)
PaniniGu的博客
11-15 2106
继上一篇《我的机器学习入门之路（上）——传统机器学习》，这一篇博客主要记录深度学习(主要是自然语言处理)这一块内容的学习过程。以下均将自然语言处理简称NLP。 这一块内容的学习路线分为三部分：明确NLP的研究问题及传统的方法有哪些、深度学习(NLP)基础及深度学习框架的使用、NLP的深入学习。 一、明确NLP的研究问题及传统的方法有哪些 不像机器学习中研究的问题一般都是直接的分类或...
常用的词嵌入（Word Embedding）方法及其原理（超详细的李宏毅视频课笔记）
双鸭山•克里菲斯•北方孤星之堕
08-01 1万+
介绍最早的电脑读取文字的 每一个词汇都当做一个符号，都用向量来描述，这个方法是不足的，这样词汇和词汇之间的相关性反应不出来。 后来有了word class，将词汇进行分类。 这个方法也比较粗糙，比如动物也分了很多种 Word Embedding 每一个的词汇都用向量来描述，但是每一个维度是一个属性。 怎么做？这是一个无监督方法，通过让模型阅读大量词汇，就可以知道这个embedding的feature vector长什么样子。 就是找一个network，输入是一个词汇，输出就是那个embedding， 输
NLP最新进展之ELMo
王琨的博客
04-18 1937
文章目录词向量发展NNLMWord2vecGloveELMoELMo原理ELMo模型word embedding 和 word_char_embeddinghighway NetworkELMo源码ELMo应用 　　说是NLP最新进展，其实已经是2018年的论文了。提出ELMo的论文《Deep contextualized word representations》获得NAACL 2018的bes...
50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）
HIT_Weston的博客
12-04 1312
本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git
推荐 | JoyAgent-JDGenie：开箱即用的端到端多智能体产品
lpfasd123的博客
12-05 319
如果你在寻找一款真正可落地的多智能体产品，用来“搜索-分析-生成报告”、“数据问答与诊断”、“代码解释与图表生成”，同时希望易部署、易扩展、易二次开发——JoyAgent-JDGenie 是非常值得试用与推荐的选择。只需填好少量配置，即可获得端到端的流式体验与交付能力。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1269
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
零基础学JAVA--Day41(IO文件流+IO流原理+InputStream+OutputStream)
最新发布
Dxxyyyy的博客
12-05 886
文件在程序中是以流的形式来操作的流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径输出流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
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本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
使用 DeepSeek 提升工作效率
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摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工
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