tensorflow试用训练好的词向量

最新推荐文章于 2024-06-06 07:45:00 发布
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本文精选了来自不同技术领域的高质量博客文章，涵盖了从前端到后端，从移动开发到游戏开发等多个方面，深入探讨了各种技术细节和实践案例。
自然语言处理之情感分析：Recurrent Neural Networks (RNN)：情感分析模型的训练与优化
zhubeibei168的博客
05-01 1066
在自然语言处理（NLP）领域，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种处理序列数据的强大工具。与传统的前馈神经网络不同，RNN能够记住先前的输入，这使得它们在处理如文本、语音等具有时间序列特性的数据时表现出色。情感分析，作为NLP的一个重要应用，旨在识别和提取文本中的情感信息，RNN在此场景下能够捕捉文本中的语义和情感的动态变化，从而更准确地进行情感分类。
美团BERT的探索和实践
04-18 2158
他山之石，可以攻玉。美团点评NLP团队一直紧跟业界前沿技术，开展了基于美团点评业务数据的预训练研究工作，训练了更适配美团点评业务场景的MT-BERT模型，通过微调将MT-BERT落地到多个业务场景中，并取得了不错的业务效果。 背景 2018年，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域最激动人心的进展莫过于预训练语言模型，包括基于RNN的ELMo[1]和...
tensorflow ： 使用预训练词向量
热门推荐
xgli的博客
05-19 3万+
目前使用深度网络进行文本任务模型训练时，第一步应该是将文本转为词向量进行处理。但一般词向量的效果跟语料的大小有关，而处理任务的语料不足支持我们的实验，这时就需要使用网上公开的大规模语料训练词向量。 1、下载 网上公开的词向量下载地址：https://github.com/xgli/word2vec-api glove的文件说明如何使用预训练词向量，文件格式如下：每行为一个单词和其对应的词
如何用TensorFlow训练词向量
weixin_34010949的博客
08-24 452
前言 前面在《谈谈谷歌word2vec的原理》文章中已经把word2vec的来龙去脉说得很清楚了，接下去这篇文章将尝试根据word2vec的原理并使用TensorFlow来训练词向量，这里选择使用skip-gram模型。 语料库的准备 这里仅仅收集了网上关于房产新闻的文章，并且将全部文章拼凑到一起形成一个语料库。 skip-gram简要说明 skip-gram核心思想可以通过下图来看，假设我们的窗...
Tensorflow—词向量
红叶谷 wsp_1138886114的博客
09-21 1023
一、Tensorflow构建流程 1.1 Tensorflow的基本总结 1.2 Tensorflow构建流程运行—保存模型—加载模型 二、语言模型和词向量 1 随着模型不断更新 1.1 train文件中输入语句用index表示 1.2 模型文件中index向量转化为词向量 2 直接使用预先训练好的词向量如word2vec， glove 2.1 train文件中 2.2 m...
学习笔记TF018:词向量、维基百科语料库训练词向量模型
ahua2886的博客
06-03 287
词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库。word2vec。简单方式，词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统，长度为词汇表长度的向量，词语对应位置元素为1,其余元素为0。向量维数很高，无法刻画不同词语的语义关联。共生关系(co-occurrence)表示单词，解决语义关联，遍历大规模文本语料库，统计每个单词一定距离范围内的周围词汇，用附近词汇规范化数量表示每个词语。类...
2 语言模型和词向量 tensorflow词向量
fkyyly的专栏
01-10 1922
----------------------------大纲-------------------------- 1 随着模型不断更新 2 直接使用预先训练好的词向量如word2vec， glove 3 测试文件向量化 -------------------------------------------------------------- 省去数据读取以及预处理模
初学TensorFlow的几个示例
码农17年的博客
12-20 964
1、初学脚本starter.py：载入并准备好mnist数据集。将样本从整数转换为浮点数，将模型的各层堆叠起来，以搭建tf.keras.sequential模型。为训练选择优化器和损失函数，训练并验证模型，这个照片分类器的准确度已经达到 98%. import tensorflow as tf #载入并准备好mnist数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist #将样本从整数转换为浮点数 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mn.
【必看】超全汇总！TensorFlow 机器学习官方中文术语表（下篇）
tensorflowforum的博客
10-24 3410
Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班牙语，法语，韩语和简体中文。 请点击此处查阅术语表：https://developers.google.cn/machine-learning/glossary/?hl=zh-CN ** I ** 独立同分布 (i.i.d, independently and identically distributed) 从不会改变的分布中提取的数据，其
01_文本向量表示(one-hot,TF-IDF,Embedding)学习总结(不对的地方欢迎留言指正)
zhulinfeng_w的博客
04-07 375
例如:文档数2个,包含[的] 也是2 idf = log(2/2) = 0 tf(的) = 100 tf*idf = 100 * 0 = 0,就把的过滤了。文章中的额图片是在网上找到的图,如有侵权请私信删除。本文借鉴了很多文章，仅作个人学习总结。，证明这个词对于这个文档的。
基于tensorflow的IMDB文本情感分析完整代码（包含数据和词向量可直接运行）
03-25
基于tensorflow的IMDB文本情感分析完整代码（包含数据和词向量可直接运行），网络结构采用双层LSTM。
基于海量新闻语料训练得到的实体词向量
11-25
该资源便于对词向量感兴趣的童鞋进行实验
基于TensorFlow的词向量算法
qq_40499451的博客
03-06 416
什么是Word2Vec Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。 Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。我们从直观角度上来理解一下，cat这个单词和kitten属于语义上很相近的词，而dog和kitten则不是那么相近，iphone这个单...
TensorFlow官方文档字词的向量表示Vector Representations of Words
macair123的博客
02-28 639
字词的向量表示Vector Representations of Words在本教程我们来看一下Mikolov et al中提到的word2vec模型。该模型是用于学习文字的向量表示，称之为“word embedding”。艾伯特（http://www.aibbt.com/）国内第一家人工智能门户亮点本教程意在展现出在TensorfLow中构建word2vec模型有趣、本质的部分。我们从我们为何需...
TensorFlow学习笔记3：词向量
lyb3b3b的专栏
06-19 3705
上篇博文讲了如何构建一个简单的CNN模型，并运行在MNIST数据集上。下面讲述一下如何在TensorFlow中生成词向量(Word Embedding)，使用的模型来自Mikolov et al。 本文的目录如下： 解释使用连续词向量的原因；词向量模型的原理及训练过程；在TensorFlow中实现模型的简单版本，并给出优化的方法； TensorFlow实现了两个版本的模型
【TensorFlow深度学习】预训练词向量在NLP任务中的应用与价值
最新发布
沐风—云端行者
06-06 1311
预训练词向量不仅是一门技术，更是NLP进步的推手，它以简洁的方式蕴含了语言的复杂性，为机器理解人类语言开辟了新的道路。随着BERT等更高级预训练模型的出现，词向量的潜能还在不断被挖掘，预示着NLP的未来充满无限可能。实践是检验真理的标准，通过本文的代码示例，希望你能亲身体验预训练词向量的魔力，开启属于你的NLP探索之旅。
keras + tensorflow —— 使用预训练模型
03-25 1837
1. optimizer.minimize 与 global_stepoptimizer 的搭配使用
【tensorflow2.0】32.词向量
weixin_39122088的博客
07-02 484
    词向量（Word embedding），又叫Word嵌入式自然语言处理（NLP）中的一组语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。 从概念上讲，它涉及从每个单词一维的空间到具有更低维度的连续向量空间的数学嵌入。     生成这种映射的方法包括神经网络，单词共生矩阵的降维，概率模型，可解释的知识库方法，和术语的显式表示 单词出现的背景。     当用作底层输入表示时，单词和短语嵌入已经被证明可以提高NLP任务的性能，例如语法分析和情感分析。     在自然语言处理任务
自然语言处理（5）：词向量
郝伟老师的博客——大数据、并行计算与人工智能时代
05-25 775
文章目录1 概述2 词向量工具2.1 模型训练2.2 增量训练2.3 求词语相似度2.4 求与词语相近的多个词语3 词向量训练算法4 词向量训练代码实现5 总结 转载来源：https://blog.youkuaiyun.com/u013510838/article/details/82108381 1 概述 词向量和分词一样，也是自然语言处理中的基础性工作。词向量一方面解决了词语的编码问题，另一方面也解决了词的同义关系，使得基于LSTM等深度学习模型的自然语言处理成为了可能。和分词不同，中英文文本，均需要进行词向量编码
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