深度学习实战讲词嵌入 很好的 NLP电子书

最新推荐文章于 2024-12-13 19:59:32 发布
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本文深入探讨了网易阅读源的结构与解析方法, 提供了理解其数据组织方式的关键视角。
【人工智能】深度学习：词嵌入 Word Embedding ： 把句子中的每个单词映射为实数域上的向量 —— 一切皆是映射 / 禅与计算机程序设计艺术
AI天才研究院
04-24 1万+
词嵌入（word embedding）是一种词的类型表示，具有相似意义的词具有相似的表示，是将词汇映射到实数向量的方法总称。词嵌入是自然语言处理的重要突破之一。下面将围绕什么是词嵌入、三种词嵌入的主要算法展开讲解，并通过案例具体讲解如何利用词嵌入进行文本的情感分析。词嵌入实际上是一类技术，单个词在预定义的向量空间中被表示为实数向量，每个单词都映射到一个向量。
（一）文本嵌入式表示方法实战（词、句和段落向量：Word2Vec，GloVe，Paragraph2vec，FastText，DSSM）
weixin_36711901的博客
05-31 3319
《文本嵌入式表示方法实战》系列文章是基于2017年我于研一下半学期做的两场长时间的组会汇报ppt上形成的文章（学习和实验长达3个月，因为当时主要以上课为主，实验都是课余时间做的。。），由于当时我正处于入门阶段，理解和表述定有不当之处，还请各位同学老师批评指教。。。 《文本嵌入式表示方法实战》系列文章全部链接如下： （一）文本嵌入式表示方法实战（词、句和段落向量：Word2Vec，GloVe，P...
NLP入门+实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码).pdf
11-24
NLP入门+实战必读，一文可以教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)电子版
NLP词嵌入Word embedding实战项目
pan15125284的博客
06-24 984
1. 将文本表示为数字 机器学习模型以向量（数字数组）作为输入，在处理文本时，我们必须首先想出一个策略，将字符串转换为数字（或将文本“向量化”），然后再将其提供给模型。在本节中，我们将研究三种策略。 1.1. 独热编码（One-hot encodings） 首先，我们可以用“one-hot”对词汇的每个单词进行编码，想想“the cat sat on the mat”这句话，这个句子中的词汇...
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 2926
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……
词嵌入必读论文集推荐-AMiner
AI_Conf的博客
11-20 329
AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。 必读论文：https://www.aminer.cn/topic 词嵌入是自然语言处理（NL.
2.5 学习词嵌入
Claroja
02-12 186
自然语言处理模型
Ftwhale的博客
04-27 707
前面几个小节已经介绍了RNN和LSTM模型等等，在最先谈到RNN模型的时候我们就说过，RNN模型应用最广的领域就是自然语言处理(NLP)领域。从今天开始我们简单介绍语言模型。 语言模型 语言模型，即针对某种语言给定句子们分配概率值的任务，或者针对一串单词后跟一个词或者词串的可能性分配概率值的任务，实际这两个任务是等价的，可转换。语言模型在机器翻译和自动语音识别中具有重要作用，即对系统产生的多个翻译...
自然语言处理（NLP）——词向量
qq_30122883的博客
03-04 5015
一、Word Embedding概述 简单来说，词嵌入（Word Embedding）或者分布式向量（Distributional Vectors）是将自然语言表示的单词转换为计算机能够理解的向量或矩阵形式的技术。由于要考虑多种因素比如词的语义（同义词近义词）、语料中词之间的关系（上下文）和向量的维度（处理复杂度）等等，我们希望近义词或者表示同类事物的单词之间的距离可以理想地近，只有拿到很理想的...
迁移学习(Transfer learning)
qq_40729302的博客
02-17 1955
本文参考https://lena-voita.github.io/nlp_course/transfer_learning.html 迁移学习 目前不论是在学术界还是工业界，迁移学习可能都是最流行的NLP领域。很可能你已经听说过了ELMo，BERT，和其他一些名字----在这篇文章后，希望你能有一个大致的了解。 将知识从一个模型“迁移”到另一个 一般的迁移学习的思想是将知识从一个任务/模型迁移到另外一个。例如：对于目前你感兴趣的任务没有大量的数据，如：分类。用你目前仅有的数据得到一个好的模型是很困难的。相反
事业单位招聘会讲词.doc
12-07
相比于公务员考试的标准化流程，事业单位招聘在形式上更为多样，例如，跟班学习考核等方式的应用，使得选拔过程更加注重实际能力和工作潜力的考察。但在这一过程中，如何规避人情关系的不当干预，确保选拔过程的客观...
文本嵌入的经典模型与最新进展（下载PDF）
机器学习算法与Python学习
06-24 1338
来自 | AI研习社   作者 | WBLUE词嵌入和句子嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统的重要组成部分。它们在定长的密集向量中编码单词和句子，以大...
深度学习：词嵌入之word2vec
皮皮blog
07-26 1万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/76147604 word2vec简介 深度学习在自然语言处理中第一个应用：训练词嵌入。Google 的 Tomas Mikolov 在《Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space》和《Distributed ...
入门 | 神经网络词嵌入：如何将《战争与和平》表示成一个向量？
zenRRan的博客
11-07 258
选自 Towards Data Science作者：William Koehrsen來自机器之心参与：Panda深度学习可以怎样将《战争与和平》表示成一个向量？借助神经网络嵌入就能实现。...
词嵌入向量WordEmbedding的原理和生成方法
Keep Fighting!
07-09 3274
转自：https://www.sohu.com/a/210757729_826434WordEmbedding词嵌入向量(WordEmbedding)是NLP里面一个重要的概念，我们可以利用WordEmbedding将一个单词转换成固定长度的向量表示，从而便于进行数学处理。本文将介绍WordEmbedding的使用方式，并讲解如何通过神经网络生成WordEmbedding。WordEmbeddin...
十年研发经验工程师的嵌入式学习书籍大推荐
至尊宝
04-16 5063
从事嵌入式研发行业十年，认为学习就是要不断的吸纳知识，在研发过程中，经常会遇到一些问题，这种发现问题并解决问题的过程就是进步。 为什么选择学习嵌入式？ 嵌入式系统无疑是当前最热门最有发展前途的IT应用领域之一，同时也是当今IT领域仅存的几个金领职位之一。当前的中国IT人才面临严重的“后继乏人”， 而且这种缺口由于培训缺乏、教育模式等原因造成的，而缺口最大的，就是高级IT人才。如果你从事的I
浅谈词嵌入（word embedding）
puredreammer的博客
10-24 1万+
今天在李宏毅老师的公开课上学习了word embedding，中文就是词嵌入的意思。故将学习内容整理一下，方便以后回顾。 1. 引入 计算机如何理解一句话，一篇文章的意思呢？计算机是用来做数值运算的，故需要将单词或者词组转换成数字，才能进行存入计算机进行计算机。怎么将文字转化成数字呢？ 第一种方法是：one-hot方法 比如说有cat，dog，apple三个词汇。那么就生成一个
文本特征提取_02：Word2Vec词嵌入矩阵
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【人工智能】王小草的博客
01-20 1万+
王小草SparkML笔记笔记整理时间：2017年1月10日 笔记整理者：王小草今日计事： 除开上周五在家工作，2017年的工作日从3号开始今天第5次上班迟到，无论起多早每天都是会迟几分钟。第一次挤不上地铁，第二次地铁延误，第三次地铁卡刷不出去到服务台排队，第四次上错了终点站的列车，于是今天提早半小时出门，绕远路到起点站，带上了两张充满钱的地铁卡，上车前看准了对的终点站的车，而且还侥幸偶遇了一个空
词嵌入算法
lilong117194的博客
08-27 1万+
基于神经网络的表示一般称为词向量、词嵌入(word embdding)或分布式表示。 神经网络的词向量和其他分布式类似，都基于分布式表达方式，核心依然是上下文的表示以及上下文与目标词之间的关系映射。主要通过神经网络对上下文，以及上下文和目标词之间的关系进行建模，之所以神经网络可以进行建模，主要是由于神经网络的空间非常大，所以这种方法可以表达复杂的上下文关系。 1. 词向量 nlp中最常见的第...
按照上面内容扩写到2000字左右
最新发布
03-22
另外，要注意引用相关的内容，比如在讲词嵌入时引用[1]，在相关性评估时引用[2]，意图识别引用[3]，处理长上下文引用[4]，特征码引用[5]。可能需要扩展每个技术的具体应用步骤，例如详细说明如何用BERT模型进行上...
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