NLP基础 2-4 文本的向量化表示

最新推荐文章于 2025-03-26 12:20:43 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-26 12:20:43 发布 · 397 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

该博客探讨了如何利用GloVe预训练模型对文本进行向量化表示，以预测给定词汇的概率。通过导入gensim库加载'glove-wiki-gigaword-50'模型，并展示如何找到与'cat'最相似的词汇，揭示了词嵌入在理解语言模式中的作用。

文本的向量化表示

语言模型

p ( w i ∣ w i − 4 , w i − 3 , w i − 2 , w i − 1 ) p(w_i|w_{i-4}, w_{i-3}, w_{i-2}, w_{i-1}) p(wi​∣w

最低0.47元/天 解锁文章
NLP基础—3.文本表示
柳杰的博客
06-18 567
文章目录引言一、词袋模型二、文本相似度计算三、词向量四、句子向量 引言   文本表示的核心在于将文本表示成后续算法可以使用的特征向量。 一、词袋模型 二、文本相似度计算 三、词向量 四、句子向量 ...
NLP的文本分析与特征工程
TensorFlowNews
07-02 2321
作者|Mauro Di Pietro 编译|VK 来源|Towards Data Science 摘要 在本文中，我将使用NLP和Python解释如何为机器学习模型分析文本数据和提取特征。 自然语言处理（NLP）是人工智能的一个研究领域，它研究计算机与人类语言之间的相互作用，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。 NLP常用于文本数据的分类。文本分类是根据文本数据的内容对其进行分类的问题。文本分类最重要的部分是特征工程：从原始文本数据为机器学习模型创建特征的过程。 在本文中，我将解释不同
glove.twitter.27B.25d.txt
04-10
GloVe is an unsupervised learning algorithm for obtaining vector representations for words. Training is performed on aggregated global word-word co-occurrence statistics from a corpus, and the resulting representations showcase interesting linear substructures of the word vector space.
huggingface实操_自然语言处理中数据增强（Data Augmentation）技术最全盘点
weixin_39586683的博客
12-22 930
与“计算机视觉”中使用图像数据增强的标准做法不同，在NLP中，文本数据的增强非常少见。这是因为对图像的琐碎操作(例如将图像旋转几度或将其转换为灰度)不会改变其语义。语义上不变的转换的存在是使增强成为Computer Vision研究中必不可少的工具的原因。是否有尝试为NLP开发增强技术的方法，并探讨了现有文献。在这篇文章中，将基于我的发现概述当前用于文本数据扩充的方法。本文内容翻译整理自网络。NL...
NLP10-TF-IDF文本向量化
m0_74803856的博客
03-02 323
TF-IDF文本向量化
text2vec：text2vec，中文文本到vetor。（文本向量化表示工具，包括词向量化，句子向量化，句子相似度计算）
02-03
（文本向量化表示工具，包括词向量化，句子向量化） 特征 文本向量表示 字词粒度，通过腾讯AI Lab开放式的大规模扩展中文 （文件名：light_Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin密码：tawe），获取字词的word2vec矢量...
NLP从零开始------8文本进阶处理之文本向量化
m0_74922316的博客
08-06 2093
随着计算机计算能力的大幅度提升，机器学习和深度学习都取得了长足的发展。NLP越来越多的通过应用机器学习和深度学习工具解决问题，例如通过深度学习模型从网络新闻报道中分析出关键词汇与舆论主题并构建关系图谱。在这种背景下，文本向量化成为NLP一个非常重要的工具，因为文本向量化可将文本空间映射到一个向量空间，从而使得文本可计算。文本分类和聚类是NLP得得基础内容。这几节主要介绍文本进阶处理的文本向量化得常用方法、文本相速度的计算方法及常见的文本分类和聚类算法。本节先学习文本向量化。
文本向量化 java,自然语言处理--中文文本向量化counterVectorizer()
weixin_33552230的博客
03-27 890
1.载入文档1 #!/usr/bin/python2 #-*- coding: utf-8 -*-34 importpandas as pd5 importre6 importjieba7 from sklearn.feature_extraction.text importCountVectorizer, TfidfTransformer8910 #加载文本11 dataPath1='D:/ma...
NLP基础知识 - 向量化
PeterClerk的博客
12-26 1141
NLP基础知识 - 向量化
glove.6B（词向量）.zip
07-29
官网glove.6B的词向量，里面包含了50d、100d、200d、300d常用英文单词的词向量，来源于wiki百科和Gigaword数据集。
gensim中常用的Word2Vec，Phrases，Phraser，KeyedVectors
u012744245的博客
03-11 5246
文章目录1. Phrases 和Phraser2. Word2Vec3. KeyedVector词向量保存的各种数据格式词向量用处 参考gensim API 1. Phrases 和Phraser gensim.models.phrases.Phrases 和gensim.models.phrases.Phraser的用处是从句子中自动检测常用的短语表达，N-gram多元词组。Phrases模型可以构建和实现bigram，trigram，quadgram等，提取文档中经常出现的2个词，3个词，4个词。 具体
TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（五百五十五）
龙哥盟
10-07 1385
照片由阿尔方斯·莫拉莱斯在Unsplash拍摄清洗正文用 TF-IDF 权重建立文档术语矩阵朴素贝叶斯的概念使用 Python 实现我想给你一些建议。对于这项任务，朴素贝叶斯是一个很好的机器学习模型，但还有很多空间来改进结果。您可以使用任何其他模型，如支持向量机、决策树、递归神经网络等等。此外，您可以执行一些特征工程来移除数据上的无意义信息，或者您可以调整模型上的超参数。终于，我们到了这篇文章的结尾。希望你从中有所收获，有想法可以在下面评论下来。
【NLP】4 gensim word2vec库入门——官方手册embeddings和KeyedVectors
YoungSeng's Blog
02-12 7814
@[TOC](gensim word2vec库官方手册) # 1. Word2vec embeddings Gensim Word2vec embeddings [官方文档](https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html) ## 1.1 简介 该模块使用高度优化的C语言例程、数据流和Pythonic接口实现了word2vec系列算法。 word2vec算法包括skip-gram和CBOW模型，使用层次softmax或负采样：[Tomas M
用简单的Python代码来理解大语言模型（LLMs）是如何工作的
Salted fish in hand, I have the world.
07-03 597
要用简单的Python示例来理解大语言模型(LLMs)是如何工作的，可以从以下几个基本概念开始：词嵌入(Word Embeddings)、序列建模和生成文本。我们可以逐步构建一个非常简单的语言模型来演示这些概念。1. 词嵌入(Word Embeddings)词嵌入是将单词转换为向量表示，使得相似的单词在向量空间中更接近。我...
《Python机器学习基础教程》第八章自然语言处理（NLP）基础8.7 深入解析：GloVe的工作原理及其在NLP中的应用
最新发布
03-26 941
GloVe 是一种基于全局统计信息的词嵌入方法，由斯坦福大学的研究人员提出。它通过分析整个语料库中的单词共现频率，生成高质量的词向量。GloVe 的主要目标是结合全局和局部上下文信息，以更好地捕捉单词之间的语义关系。# 示例文本# 分词# 构建共现矩阵# 训练GloVe模型# 获取单词的向量print("Programming的向量:", vector)# 计算两个单词的相似度。
预训练词向量中文维基百科,英文斯坦福glove预训练的词向量下载
热门推荐
摸金校尉的博客
05-06 1万+
中文预训练词向量——基于中文维基百科语料训练 英文预训练词向量——斯坦福glove预训练的词向量 百度云分享：https://pan.baidu.com/s/1UpZeuqlNMl6XtTB5la53Xw 提取码: afhh 维基百科词向量 sgns.wiki.char.bz2解压后文件后缀名是.char, 可以通过一些方法得到.txt结尾的文件，有35万多个字...
注意力机制详解笔记 Attention is all I donot understand!
weixin_55703970的博客
03-03 851
注意力机制好奇了太久，QKV知道是什么但是一直没搞懂为什么，这段时间终于眼一闭心一横摁头看了一天视频，3B1B大佬太强了！基于GPT看了三个视频，基本讲的toy model，没有讲“硬核”的如何训练和码代码，但是完全满足了我的求知欲和总缠绕在脑海里的不确定性。
图解word2vec（原文翻译）
湾区人工智能
11-05 1297
备注：这个是另一个版本的翻译，网上也有其它版本的翻译，都是独立完成的。原文链接：https://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/这篇文章的代码传到了本站的github：https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/word2vec正文开始我发现嵌入的概念是机器学习中...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值