Word2vec发展趋势

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【NLP】Word2vec概念和演进史
gongdiwudu的专栏
06-25 4926
对于word2vec，它不是一个或一种算法，而是一系列思想和算法的综合。本文通过有限篇幅，试图穿越思想跨度和时间跨度，展现word2vec的经历和成长过程，不论这个过程有益的或无利益的尝试都不可忽略，可作为方法论，一起归于思想建设之宝库。
自然语言处理之语言模型：Word2Vec：高级Word2Vec：模型扩展与改进
zhubeibei168的博客
06-09 538
Word2Vec模型由Google的Tomas Mikolov等人在2013年提出，它包含两种模型：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。CBOW模型是一种预测中心词的模型，基于上下文词来预测中心词。FastText是Facebook AI Research团队提出的一种词向量模型，它在Word2Vec的基础上进行了改进，特别是在处理未知词和多义词方面。FastText通过将词分解为子词（n-gram），为每个子词学习向量，然后将这些向量相加以得到词的向量表示。
自然语言处理(NLP)概念浅析及国内外学习资料盘点
技术博客
04-05 808
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word2vec发展过程
lockhou的博客
08-06 445
最后一点，在神经网络模型中，如”the”、”a”等频繁词会降低训练的速度以及损害训练结果准确性，为了解决这个问题，引入了欠采样技术，技术原理很简单，就是以某个随机的概率舍弃词典中的词，越频繁的词被舍弃的概率越大，因此，在不改变词频排列顺序的前提下，大大减小了频繁词与非频繁词的比例，从而突出了非频繁词，训练结果更加准确，训练的速度也更快。假设词表中共有n个词，将所有单词排序后，每个单词都会有一个位置信息，则对于单词[公式]，可以使用n维向量来表示，其中向量的第i分量的值为1，其余值为0，向量记为[0,0,….
自然语言处理基本概念
Virginia5的博客
03-29 7097
本文为 http://blog.sina.com.cn/s/blog_1334cae810102wovb.html 笔记 自然语言处理常用术语 文本主要分为三种文本，自由文本、结构化文本、半结构化文本，自然语言处理一般是对自由文本进行的处理。 分词 通常我们处理的自由文本分为中文、英文等。词为文本最基本的单位，分词是进行自然语言处理中最基本的步骤。分词算法分为词典方法和统计方法。其中，基于
Word2Vec优化与提升技巧
Mr数据杨
10-23 411
通过调整窗口大小、词向量维度、多线程处理等优化策略，Word2Vec 模型可以在大规模语料库中取得更好的表现。在处理实际业务时，调参需要结合具体的应用场景和数据规模，合理选择参数配置，以达到性能和效果的最佳平衡。在应对大规模语料库时，负采样、分层 Softmax 等技术能显著提升模型的训练速度和效率。最终，随着这些优化策略的应用，Word2Vec 能够更好地满足不同业务场景中的语义分析需求。
NLP - word2vec详解
weixin_47552266的博客
06-15 2108
CBOW模型的目标是通过上下文预测中心词。给定一个上下文窗口中的多个词，CBOW模型尝试预测中心词。这种方法适用于大数据集，因为它更容易并行化。例如，给定一个句子 “The quick brown fox jumps over the lazy dog”，假设我们选取 “jumps” 作为中心词，那么上下文词可以是 [“The”, “quick”, “brown”, “fox”, “over”, “the”, “lazy”, “dog”]。CBOW模型尝试通过这些上下文词来预测 “jumps”。
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 1035
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。
Word2Vec原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
06-27 1307
Word2Vec原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在自然语言处理（NLP）领域，如何将文本数
NLP数据集：国外大学课程的简介、收获和评价标准。来源：新南威尔士大学(UNSW)
03-16
NLP数据集：国外大学课程的简介、收获和评价标准。来源：新南威尔士大学(UNSW) 包含（Course, Program, Outcome, Assessments）。可使用NLP技术构建智能问答机器人，知识图谱等。 共计14万行。 详细内容如下： acad_objects : each row represents one record (course, program, specialisation or double degree) in AIMS2. Make sure to check for where enddate is null. learning_outcomes : each row represents a learning outcome attached to a record above via the join field acad_object. lo_map_gc : a map of a learning outcome from above to a graduate capability (see below). acad_graduate_capabilities : each row represents a UNSW graduate capability. This list is fixed. assessments : each row represents an assessment item that is associated with a course record. as_map_lo : a map of an assessment item to the learning outcomes defined for that course record. 资源失效请联系 m2kar.cn@gmail.com。
深度学习语言模型(1)-word2vec的发展历程
u011311291的博客
09-17 2027
详细参考:https://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/37969519,讲得比较细 一.概率语言模型 比方有下面一句话： “我今天打篮球” 经过分词以后有:我，今天，打，篮球 那么对于这样的一个句子，出现概率P(S)可以表示为: P(S) = P(我)*P(今天|我)*P(打|我，今天)*P(篮球|我，今天，打) 也就是说每个词都依赖于前...
word2vec模型评估_02. 语言模型（language Model）发展历史
weixin_39791653的博客
12-20 1153
一、导言本章主要主要介绍语言模型的发展历史，对怎么发展到word2vec进行了简介，对于帮助我们理解word2vec思想或许有些帮助。非监督式学习得到的词向量（word embedding）已经成功地应用于许多NLP的任务中，它常被誉为是一项利器。实际上，在许多NLP任务中，词向量已经完全地取代了传统的分布特征，比如布朗聚类和LSA特征[1][2]。对初学者而言，用词向量来计算词语的语义关系非常容...
word2vec工具的技术演进
u010907262的专栏
01-21 1139
Google目前开源了一款深度学习工具word2vec，该工具有很多有意思的特性。    顾名思义，word2vec就是将词语转换为向量，通过转换为向量，复杂的自然语言处理就可以转换为简单的向量代数运算。     word2vec技术基于神经网络模型，可以简单地将神经网络模型分为三层，分别为输入层、隐含层和输出层。     神经网络模型经历了很长时期的发展，以03年为分界点，03年Bengi
怎么发展到了Word2vec？
chx09002463的博客
04-16 663
目录 1. 统计语言模型： 2.NNLM神经网络语言模型： 2.1流程： 2.2训练过程： 3.softmax介绍： 摘要： 托马斯·米科洛夫（Tomas Mikolov）在Google带领的研究团队创造了一套Word Embedding训练的方法，称之为word2vec。最早提出word2vec的论文是“Efficient estimation of word representations in vector space”。word2vec就是word to vector的缩
Embeddig技术与应用 (1) ：Embedding技术发展概述及Word2Vec
Baihai_IDP的博客
09-25 544
编者按：嵌入(Embedding)是机器学习中一种将高维稀疏向量转换为低维稠密向量的技术。其通常用于处理自然语言、图像等高维离散数据。 嵌入能够有效地解决维度灾难问题，减少存储和计算成本，同时提高模型的表达能力。我们还可以通过得到的嵌入向量进行语义相似度计算、推荐系统、分类任务等多种应用。嵌入还可以用于处理非结构化数据，如文本、图像、音频等，帮助机器理解和处理人类的语言和其他感知信息。 IDP开启Embedding系列专栏，详细介绍Embedding的发展史、主要技术和应用。本文是《Embedding技
深入理解NLP的Word2Vec技术与应用
最新发布
weixin_30598047的博客
07-28 682
Word2Vec是一种用于自然语言处理的统计模型，它从文本数据中学习单词的向量表示。这些向量试图捕捉单词之间的语义关系，因此相似的单词往往拥有接近的向量表示。Word2Vec基于简单的神经网络语言模型，通过预测单词的上下文来学习词向量。模型无需手动特征工程，能够自动从语料库中提取语言规律。在自然语言处理（NLP）的早期阶段，词向量多采用one-hot编码，这种表示方法无法捕捉到词语之间的语义关系。Mikolov等人的这篇论文提出了分布式的词和短语表示方法，是Word2Vec技术的重要基础。
自然语言的定义
weixin_43721354的博客
10-05 1489
这几天在B站上听宗成庆老师的《自然语言处理》的课程。 其中宗老师介绍了一些关于语言的定义，如下： 人类所特有的用来表达意思、交流思想的工具，是 一种特殊的社会现象，由语音、词汇和语法构成一定 的系统。 －商务印书馆，《现代汉语词典》, 1996 了 语言可以被看成一个抽象的数学...
Pytorch基本使用——NLP数据集构建总结
weixin_51691064的博客
07-17 2068
1.定义batch_size大小2.得到batch_size的尺寸3.记录batch_size是否为整数。
Word2Vec源码压缩包及安装指南
通过对标题、描述、标签和压缩包子文件的文件名称列表的分析，我们可以了解到Word2Vec作为自然语言处理领域的重要工具，其开源代码资源的获取和使用方法，以及它在机器学习和深度学习中的历史地位和技术发展趋势。
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