word2vec 中的数学原理详解

最新推荐文章于 2025-05-19 18:23:16 发布
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原文链接：https://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html

该博客主要对 word2vec 的原理进行详细讲解。word2vec 是信息技术领域在自然语言处理方面的重要技术，通过对其原理的剖析，有助于更好地理解和运用相关技术，推动自然语言处理的发展。
word2vec 中的数学原理详解-电子版.docx
09-28
作者：peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969519 为方便阅读和记笔记本文已提取出电子版
word2vec中的数学原理详解
03-14
标题“word2vec中的数学原理详解”指的是将要探讨的是word2vec模型背后的数学概念。word2vec是一种广泛使用的自然语言处理技术，它通过数学方法捕捉词汇之间的语义关系，从而为每个词生成一个向量表示。 描述中提到...
《word2vec中的数学原理》 来自大神peghoty
陈永祥的博客
02-11 199
之前有幸浏览了大神peghoty写的 《word2vec中的数学原理》一文，倾佩之心油然而生，最近想下载个pdf打印出来，方便随时查看，怎奈网上搜到的都要花钱。 真是来气，别人写的东西，免费share给你们，你们看完后，粘贴下来反而要收取别人的钱，是何道理？手工费吗？ 难道不应该继续发扬大神的分享精神吗？ 这才特地写这篇文章，把知识尽量的传播下去。 大神的原链接：https://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html PDF文档链接：https://pan.ba
word2vec数学原理详解
bitcarmanlee的博客
08-23 2858
1.单词表示单词需要用计算机可以理解的方式表达后，才可以进行接下来的操作。1.One hot representation程序中编码单词的一个方法是one hot encoding。 有1000个词汇量。排在第一个位置的代表英语中的冠词”a”，那么这个”a”是用[1,0,0,0,0,…]，只有第一个位置是1，其余位置都是0的1000维度的向量表示，如下图中的第一列所示。 也就是说， 在one
如何通俗理解Word2Vec (23年修订版)
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结构之法 算法之道
10-23 14万+
在继续聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。NLP 里面，最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。咱们居住在各个国家的人们通过各自的语言进行交流，但机器无法直接理解人类的语言，所以需要先把人类的语言“计算机化”，那如何变成计算机可以理解的语言呢？我们可以从另外一个角度上考虑。举个例子，对于计算机，它是如何判断一个词的词性，是动词还是名词的呢？
word2vec中数学原理详解以及原理思考
wuxiaosi808的博客
08-27 450
            很久没有写博客了，也没有写过相关总结。最近，工作中又开始用到了word2vector，正好就做个相关总结。这方面相关的博客有很多，我看过的讲的最清楚的就是@peghoty的博客。 要理解wordvector的原理，有些知识还是需要提前了解一下。   预备知识：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969635...
Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT
结构之法 算法之道
10-23 13万+
我在写上一篇博客《》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到优快云上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。（这是），再比如国内张俊林老师的这篇《》，然后你会发现几乎网上关于Transformer/BERT的文章无外乎是以下这几种情况。
Word2Vec详解
分享学习期间的笔记心得
05-19 2432
其核心思想是基于词汇的共现关系，即 “一个词的语义由它周边的词汇决定”。例如，在大量文本中，“苹果” 与 “水果”“红色”“食用” 等词汇频繁共现，而 “微软” 则与 “软件”“科技”“比尔・盖茨” 等词汇共现。例如，在文本分类任务中，利用 Word2Vec 初始化词汇嵌入层，再通过 CNN 捕捉文本的局部特征和全局特征，能够构建更强大的分类模型。例如，在处理新闻文本时，利用 Word2Vec 向量作为输入特征，结合条件随机场（CRF）模型，能够有效提升实体识别的 F1 值，使得关键信息的提取更加高效。
word2vec的原理讲解
ilovelnn的博客
11-30 1672
平均贡献的做法可能会带来一些稳定性上的好处。因为它减小了频繁出现的词向量更新过度的问题，防止了频繁词的梯度过大，避免了模型训练中的偏差，可能使得模型在收敛时更加平滑。（比如“你别打扰他,他正在算账呢”和“今天算我倒霉，改天再找你算账”两句中的“算账”是不同的含义，但是在word2vec训练后得到的向量中，二者的表示方式是一样的。而Distributional Representation认为每个词的词义可以从它的语料库中的分布得到体现，也就是说通过观察一个词出现的上下文便可以了解到这个词的词义，
word2vec 中的数学原理详解.pdf
01-16
这两种模型是Word2Vec的核心算法，它们的数学原理和实现过程如下： CBOW模型的数学原理： CBOW模型是一种用于预测上下文中间单词的算法。假设我们有一个句子，CBOW模型会通过给定的上下文（比如前后的n个单词）来...
Word2Vec中的数学原理详解.pdf
02-12
从数学角度详细讲解word2vec模型的原理，目录如下：（一）目录和前言（二）预备知识（三）背景知识（四）基于 Hierarchical Softmax 的模型（五）基于 Negative Sampling 的模型（六）若干源码细节
Word2Vec中的数学原理详解
01-03
word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。
word2vec 中的数学原理详解PDF版.pdf
09-27
### word2vec中的数学原理详解 #### 一、引言 在自然语言处理（NLP）领域，word2vec作为一种有效的词嵌入方法，自2013年被提出以来便受到了广泛的关注与应用。它能够将文本中的词汇转换为低维稠密向量，这些向量...
【转】word2vec 中的数学原理详解
morein2008的专栏
08-23 144
https://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
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11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
深入解析Word2vec的数学原理与应用
word2vec的数学原理主要涉及到了以下几个关键概念： 1. **词向量**: 每个词在word2vec模型中被表示为一个高维空间中的点，即一个向量。这些向量捕捉了词的语义信息。 2. **矩阵运算**: 在word2vec的训练过程中，...
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