词嵌入技术、transformer、seq2seq

最新推荐文章于 2025-06-27 10:25:00 发布
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分类专栏： NLP 深度学习 文章标签： NLP
本文深入探讨了自然语言处理领域中Transformer模型的工作原理及其优势，并详细解释了Seq2Seq模型在序列到序列任务中的应用，包括词嵌入技术和注意力机制如何提升翻译和生成任务的性能。

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深度学习的自然语言处理：从词嵌入到Transformer
AI天才研究院
01-05 955
1.背景介绍 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域中的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。随着大数据时代的到来，深度学习（Deep Learning）技术在NLP领域取得了显著的进展，为各种语言应用提供了强大的支持
深入解析 Transformers 框架（五）：嵌入（Embedding）机制和 Word2Vec 词嵌入模型实战
老牛啊
12-13 2720
本文深入探讨了 Transformers 框架中词嵌入（Token Embeddings）的关键作用和实现细节，展示了将离散符号映射至连续向量空间的过程。通过具体代码示例，我们揭示了 Qwen2.5-1.5B 大模型中嵌入矩阵的工作原理，并演示了如何将文本序列转换为嵌入向量。此外，文章还介绍了经典的 Word2Vec 技术，使用 gensim 库训练模型并进行词汇相似性分析，以便更好地理解和应用自然语言处理中的嵌入技术……
一文彻底搞懂Transformer - Word Embedding（词嵌入）
2401_85377976的博客
08-15 8733
词嵌入与早期的文本表示方法，如ASCII相比，词嵌入技术具有显著的优势。ASCII虽然有效地实现了文本的渲染和传输，但它无法传递词汇的深层含义。而词嵌入技术则能够捕捉到单词之间的语义关系，使得计算机能够在语义层面理解和处理语言。**Word Embedding这一创新使得语义搜索成为可能，我们能够更精准地理解和分析不同语言的文档。这一进步正在改变我们在数字时代处理信息的方式，使得我们能够更高效地处理和分析大量的文本数据。**
Transformer模型 | 一文解析什么是词嵌入、静态词向量、动态词向量、词表？Transformer如何实现词嵌入？
最新发布
Code1994的博客
06-27 787
词嵌入是一种将词语映射为低维稠密向量的技术。例如，词语“苹果”可能被表示为一个300维的向量：v苹果=[0.21,−0.56,0.87,…,0.34]这些向量在空间中“排列”得很有规律：语义相近的词（如“苹果”和“香蕉”）距离更近，而语义无关的词（如“苹果”和“汽车”）则距离较远。
【Transformer系列】深入浅出理解Embedding（词嵌入）
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IT菜鸟
09-15 1万+
【Transformer系列】深入浅出理解Embedding（词嵌入）
Transformer系列 _2 文本处理和词嵌入 笔记2021-06-29
qq_38038430的博客
06-29 262
Text Processing and Word Embedding Text to Sequence 重视：大小写意义不同，有些词对于二分类没有意义，拼写错误等等。 由于sequence长度不同，需要对齐 Word Embedding:Word to Vector ont-hot 维度太高，比如rnn的输入是和输入维度成正比的，会导致参数过多。 d由用户决定，大小决定机器学习的表现。最好用cross-entrophy来决定 这些词带有感情色彩，不同的感情色彩有不同的集群。 Logi
肢解Transformer Day 01 -- 词嵌入(Input Embedding)
m0_56544308的博客
06-27 882
对Transformer的Input Embedding模块从理论到代码进行讲解
pytorch实现seq2seq和transformer机器翻译
04-16
在本文中，我们将深入探讨如何使用PyTorch实现Seq2Seq和Transformer架构，这两种方法都是在机器翻译领域中广泛使用的深度学习技术。首先，我们来理解这两个概念。 **Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型**： Seq2...
Transformer：Seq2Seq 模型 + 自注意力机制.zip
02-06
这个模型彻底改变了序列到序列（Seq2Seq）学习的方式，尤其在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的性能提升。在传统的RNN或LSTM序列模型中，信息传递依赖于序列的顺序，而Transformer通过引入自注意力（Self-...
机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer
01-06
机器翻译及相关技术： 解决RNN固定长度输出问题 翻译机制编码器和解码器机制 #编码器和解码器是分别对应输入和输出序列的两个神经网络，我们通常会在输入序列和输出序列后面附上一个特殊字符''  #(end of sequence...
Transformer seq2seq 模型，可以从平行语料库构建语言翻译器的程序
09-19
要开始训练，请运行以下代码： python train.py -src_data path/lang1.txt -trg_data path/lang2.txt -src_lang lang1 -trg_lang lang2 spacy 标记器用于对文本...-n_layers：Transformer 模型中有多少层（默认值=6）
Transformer与seq2seq
01-06
Transformer与seq2seq Transformer模型的架构与seq2seq模型相似，Transformer同样基于编码器-解码器架构，其区别主要在于以下三点： Transformer blocks：将seq2seq模型重的循环网络替换为了Transformer Blocks，该...
自然语言处理的基础知识：从词嵌入到Transformer
AI天才研究院
12-27 1194
1.背景介绍 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。在过去的几年里，深度学习(Deep Learning)技术的发展为自然语言处理带来了革命性的变革。特别是自从2013年AlexNet在ImageNet大赛中取得卓越成绩以来，...
Transformer输入嵌入：Input Embedding
m0_61899108的博客
11-25 8539
​学习 Transformer 该从那里起步呢？首先，当然是膜拜CV大佬，向大佬学习，这位大佬分析细致入理，写文幽默风趣，本文也是从这位大佬这里搬过来的（侵删）。这是大佬的知乎号：CW不要無聊的風格 。去繁就简，咱们直接开始！ ​
易懂AI自然语言处理算法:词嵌入模型（Word Embedding Models）Transformer模型（如BERT, GPT）无监督学习算法 K-均值聚类（K-Means Clustering）
chenhao0568的专栏
12-11 2316
比如，如果你在读一个故事中的某个角色的对话，你可能会同时想到这个角色之前的行为或其他角色的相关反应。PCA通过数学转换，将原来的特征转换为新的特征（称为主成分），这些新特征彼此之间没有相关性（即它们是正交的）。主成分分析（PCA）是一种统计方法，用于在数据中找到最重要的特征，同时减少数据的维度，但尽可能保留原始数据的重要信息。可以把它想象成一个从多维空间到低维空间的映射过程，它找到了一个新的坐标系统，使得数据在这个新系统中的分布尽可能分散（即方差最大化）。它是单向的，这意味着在生成文本时，只考虑之前的词。
学习Transformer，应该从词嵌入WordEmbedding开始
python1234567_的博客
08-10 545
这里我先笼统、概述的说一下Embedding技术。实际上，只要是使用深度学习模型处理NLP问题；都需要在模型中添加，Embedding层。例如，在下面的llama3架构中：其中的2号位置，就是词嵌入层。Embedding层用于将离散的单词数据，转换为连续且固定长度的向量：这样使模型才能处理和学习这些数据的语义信息。例如，我们希望将“Are you OK?”这句话，作为神经网络模型的输入。此时神经网络是没办法直接处理这句文本的。我们需要先将“Are you OK?
分词和嵌入 - Transformer教程
shandianfk_com的博客
08-13 531
本文介绍了分词和嵌入在自然语言处理中的重要性，探讨了常见的分词方法和嵌入技术，并详细讲解了如何在Transformer模型中进行分词和嵌入。通过实例代码，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
从编解码和词嵌入开始，一步一步理解Transformer，注意力机制(Attention)的本质是卷积神经网络(CNN)（3）（注意力机制）
qq_20466297的博客
06-24 1176
这种情况下，这组词向量就组成了一个数据矩阵，假如输入的是一个t行的矩阵，输出的也是一个t行的矩阵，输出的列数，也就是token维度的个数，我们把token变成词向量，就像把大象变成石头，方便后面的操作。Q和K可以看成，Q向量的每一行和K向量的每一行点积后的结果得到一个新的矩阵，如果用代数表达的话，就是Q1,: * KT;,2=a12，Q的第一行的所有列，和K的转置的第二列的所有行相乘。假设X1,X2，XN这个向量，他是一个多元正态分布，这里头的X的每一项都遵循正态分布，而且是标准正态分布。
transformer学习笔记-词嵌入embedding原理
qq_22351805的博客
11-29 2089
在学习transformer的时候，可以看到，输入通常需要对词token进行embedding处理，如果没有先了解embedding的原理可能会有疑问，这个embedding，到底怎么来的，怎么就把一个token 变成一个矩阵，这个矩阵到底暗藏了哪些信息。总不能随便给一个token配一个矩阵，self-attention机制就能处理吧？肯定不是的，接下来我们来尝试理解下embedding的奥秘。
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