embedding文本聚类

最新推荐文章于 2024-06-28 09:30:06 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/scbl2017/article/details/105379419/
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这篇博客详细介绍了人工智能算法标注工程师的工作，包括如何基于给定的博客内容生成新标题、摘要、关键词和标签。内容涵盖了信息技术领域的多个方面，如前端、后端、移动开发等，并强调了生成内容的质量标准和要求。

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转载：：：https://blog.youkuaiyun.com/scbl2017/article/details/105379419/

聂小闲
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基于深度学习的文本聚类
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第十三章：文本聚类应用实战
AI天才研究院
04-28 543
第十三章：文本聚类应用实战 1. 背景介绍 文本聚类作为自然语言处理 (NLP) 中的关键技术之一，在信息检索、主题发现、客户细分等领域发挥着重要作用。它能够将大量文本数据按照语义相似性进行分组，帮助我们从海量信息中提取有价值的知识和洞察。本章将深入探讨文本聚类的应用实战，涵盖核心概念、算法原理
python中文文本聚类可视化_Python、R对小说进行文本挖掘和层次聚类可视化分析案例...
weixin_35383324的博客
01-14 1125
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5673《第二十二条军规》是美国作家约瑟夫·海勒创作的长篇小说，该小说以第二次世界大战为背景，通过对驻扎在地中海一个名叫皮亚诺扎岛(此岛为作者所虚构)上的美国空军飞行大队所发生的一系列事件的描写，揭示了一个非理性的、无秩序的、梦魇似的荒诞世界。我喜欢整本书中语言的创造性使用和荒谬人物的互动。本文对该小说进行文本挖掘和可视化。数据集该文有大约175...
【文本特征表征（4）】embedding 应用在聚类系统，使用 PCA 降维
Hali_Botebie的博客
10-09 1063
看我之前的文章2月28日 PCA降维,SVD压缩，中心化、归一化、标准化、k-l变换PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询问题，在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时，
利用Word2Vec模型训练Word Embedding,并进行聚类分析
weixin_42663984的博客
05-13 6734
问题描述 利用Word2Vec模型训练Word Embedding，根据小说中人物、武功、派别或者其他你感兴趣的特征，基于Word Embedding来进行聚类分析。 实验原理 Word Embedding Harris 在 1954 年提出的分布假说（ distributional hypothesis）为这一设想提供了理论基础：上下文相似的词，其语义也相似。而基于基于分布假说的词表示方法，根据建模的不同，主要可以分为三类：基于矩阵的分布表示、基于聚类的分布表示和基于神经网络的分布表示。而word emb
文本embedding的算法大汇总
qq_43689179的博客
08-06 4401
文本embedding的前世今生 文章目录文本embedding的前世今生一、潜在语义分析（Latent Semantic Analysis）1. 简单介绍2. 基本原理2.1 词-文档矩阵（Occurences Matrix）2.2 SVD 分解2.3 流程3. 模型评价3.1 具体应用3.2 优点3.3 缺点二、神经网络语言模型1. 简单介绍2. 基本原理3. 算法流程三、词向量模型 Word...
文本分类- Embedding/Wordvec+DNN
机器学习、深度学习、文本分类、异常检测、风控等知识的积累和分享
09-06 588
本文介绍embedding原理，并分别按照embedding+DNN、word2vec预训练模型+DNN、word2vec+DNN微调三种方式进行文本分类的代码实战，附带参数详解，尽可能给读者带来多的收获
TextMatch:QAmatch(qa_match)文本匹配文本分类文本embedding文本聚类文本检索（bowifidfngramtf-dfbertalbertbm25…nngbdtxgbkmeansdscanfaiss….）
05-13
TextMatch是用于QA和文本搜索的语义匹配模型库...训练模型和导出表示向量很容易。 让我们！ 测试型号清单 模型 楷模 测试 弓 外国金融发展基金会 Ngram-TFIDF W2V 伯特 校正了BERT句向量分布，使COS相似度更合理。...
python文本聚类dbscan_文本挖掘之文本聚类（DBSCAN）
weixin_39993623的博客
12-09 1314
简介鉴于基于划分的文本聚类方法只能识别球形的聚类，因此本文对基于密度的文本聚类算法展开研究。DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种典型的基于密度的聚类方法，可以找出形状不规则的聚类，而且聚类时无需事先知道聚类的个数。基本概念DBSCAN算法中有两个核心参数：Eps和MinPts(文献与程序中经常使...
深度学习与文本聚类：一篇全面的介绍与实践指南
WeLearnNLP
05-09 6660
在信息爆炸的时代，文本聚类成为了信息处理的重要任务之一。文本聚类可以帮助我们从海量的文本数据中提取有价值的信息和知识，这对于商业智能、搜索引擎、新闻推荐等应用具有重要的意义。然而，传统的文本聚类方法面临着许多挑战，比如需要手动选择特征、需要对文本进行预处理等。随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习方法来解决文本聚类的问题。本文将介绍基于深度学习的文本聚类方法，讲解其原理，并结合实例代码进行演示。
《Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis》论文学习
Weyoung_的博客
03-01 7118
1. Introduction             聚类在无监督机器学习中由这几个方面进行了研究：如何定义一个类？什么是正确的距离矩阵？如何对数据进行有效聚类？如何验证聚类结果？至今已有许多工作致力于距离函数与嵌入方法的研究，用于执行聚类的特征空间无监督学习的的研究工作还比较少。For all but simplest image datasets,使用欧氏距离的聚类完全失效。本文希望找到一种...
什么是 Embedding？
jw283963895的博客
08-11 411
要获取 Embedding，将文本字符串和选定的 Embedding 模型 ID（例如 text-embedding-ada-002）发送到 Embedding API 端点。对于 -001 文本 Embedding（不是 -002 ，也不是代码 Embedding），建议将输入中的换行符（ \n）替换为一个空格，因为我们发现存在换行符时，结果会更差。OpenAI 提供了一个第二代 Embedding 模型（在模型 ID 中标记为 -002）和 16 个第一代模型（在模型 ID 中标记为 -001）。
深度学习与自然语言处理第四次大作业
weixin_50891266的博客
05-13 5098
一、作业内容 1.实验要求 2.数据库 二、实验原理 1.Word Embedding 2.Word2vec模型 三、实验过程 四、实验结果与分析 1.实验结果 一、CBOW 1. 1. 1. 1. 1. 二、Skip-gram 1. 1. 1. 1. 1. 2.实验分析
一文梳理推荐系统的中 EMBEDDING 的应用实践
hellozhxy的博客
07-08 3588
“自Embedding的概念问世以来，Embedding的探索和应用就没有停止过，Word2Vec、Sentence2Vec、Doc2Vec、Item2Vec，甚至Everything2Vec。对，“万物皆可Embedding”。几年来，Embedding在推荐系统中的应用也越来越多，方式众多，技法新颖。” 作者：卢明冬，个人博客：https://lumingdong.cn/application-practice-of-embedding-in-recommendation-system.html .
开发RAG应用，你必须知道的7个Embedding模型
python12345_的博客
06-28 6336
在自然语言处理（NLP）领域，Embedding模型是将文本数据转化为数值向量的核心技术，从而让计算机能够便捷地衡量文本间的语义关联，这种表示法已成为多种基础NLP任务的核心，如文本相似度判定、语义搜索、信息检索、文本重新排序、聚类以及作为下游任务的特征输入。
移动腾讯网 | 推荐系统 embedding 技术实践总结
05-27 1437
当前主流的推荐系统中，embedding 无处不在，从一定意义上可以说，把 embedding 做好了，整个推荐系统的一个关键难题就攻克了。因此，本文总结了移动腾讯网推荐系统中的 embedding 技术实践，力图达到娱人娱己的目的。 什么是 embedding embedding 其实就是一种稠密向量的表示形式。在 embedding 大行其道之前 onehot 才是最靓的仔。如果和我们比较熟悉的 oneHot 对比起来理解，顿时会发现 embedding 这个玄里玄乎的概念，实际上 so easy。
Spectral Embedding/Clustering
robberM的专栏
06-05 8487
广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。从很老很老的PCA/LDA， 到比较近的Spectral Embedding/Clustering，都属于这类。 三. 为什么要用SVD/特征值分解其实并不是为用而用，而是不得不用。目前在研究领域碰到的很多基础问题都是NP-hard的，找一个比较好的近似算法要费很大的精力；就算找到多项式的近似方法，
CTR 预测理论（八）：Embedding 质量评估方法总结
Dby_freedom的博客
03-26 7037
最近被面试问到如何评估 embedding 质量，之前没怎么思考过这个问题，现收集整理如下： 1. 前言 虽然目前word embedding的应用已经十分火热，但对其评价问题，即衡量该word embedding是好是坏，并没有非常完美的方案。实际上，评价其质量最好的方式就是以word embedding对于具体任务的实际收益（上线效果）为评价标准。但是若能找到一个合适的方案，可以在上线前对得到...
谱聚类算法详解
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zhangyi880405的专栏
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如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。 Spectral Clustering 和传统的聚类方法（例如 K-means）比起来有不少优点： 和 K-medoids 类似，Spectral
deepseek 文本聚类
最新发布
02-19
### 使用 DeepSeek 进行文本聚类 DeepSeek 是一款强大的智能信息处理系统，能够通过多种高级算法和技术来处理复杂的数据集[^3]。对于文本聚类任务而言，可以利用该平台内置的自然语言处理(NLP)模块以及机器学习工具来进行有效的数据分析。 #### 文本预处理阶段 为了准备用于聚类分析的语料库，在实际操作前需先完成一系列必要的文本清理工作： - **去除噪声**：删除HTML标签、特殊字符等无关紧要的信息； - **分词与标准化**：将文档分割成单词序列，并转换为统一形式（如全部转小写）； - **去停用词**：移除常见却无意义的词汇，比如“the”，“is”。 ```python import re from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize def preprocess_text(text): text = re.sub(r'<.*?>', '', text) # Remove HTML tags tokens = word_tokenize(text.lower()) # Tokenize and convert to lowercase stop_words = set(stopwords.words('english')) filtered_tokens = [token for token in tokens if token.isalnum() and token not in stop_words] return ' '.join(filtered_tokens) # Example usage of the preprocessing function on a sample document. sample_document = "<p>This is an example sentence with some HTML <b>tags</b>.</p>" cleaned_sample = preprocess_text(sample_document) print(cleaned_sample) ``` #### 构建特征向量空间模型 经过上述步骤获得干净整洁后的文本集合之后，则可进一步构建适合后续计算相似度使用的表示方法——通常采用TF-IDF加权策略作为衡量标准之一；另外也可以考虑Word Embedding方式获取更深层次的语言表征特性。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform([preprocess_text(doc) for doc in documents]) ``` #### 应用聚类算法并评估效果 最后一步便是选取合适的聚类算法应用于已经转化好的稀疏矩阵上，这里推荐使用K-means或DBSCAN两种较为经典的非监督式分类器。同时建议引入轮廓系数(Silhouette Score)辅助判断最佳簇数k值的选择情况。 ```python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score range_n_clusters = list(range(2, 10)) best_k = None max_silhouette_avg = -1 for n_clusters in range_n_clusters: clusterer = KMeans(n_clusters=n_clusters).fit(X) labels = clusterer.labels_ silhouette_avg = silhouette_score(X, labels) if silhouette_avg > max_silhouette_avg: best_k = n_clusters max_silhouette_avg = silhouette_avg final_clusterer = KMeans(n_clusters=best_k).fit(X) labels = final_clusterer.predict(X) ``` 以上即为借助 DeepSeek 实现基本文本聚类过程的一个简单示例教程。值得注意的是，具体应用场景下可能还需要针对特定需求调整参数设置或是探索其他更适合当前任务特点的新颖解决方案[^4]。
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