通俗理解word2vec

最新推荐文章于 2024-12-04 17:37:50 发布
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该博客围绕word2vec展开，虽未看到具体内容，但推测会以通俗方式讲解其原理、应用等信息技术相关知识，帮助读者理解这一重要概念。
word2vec技术通俗易懂的解释
程序猿视角
01-22 686
word2vec思路很简单，我觉得网上很多介绍都弄得太复杂、太细节化了，下面说说我的看法。 1. 数学模型 word2vec说白了就是一个映射： word→Fvec(1)\tag1 word \stackrel{F} \to vec word→Fvec(1) 那么word、vec、F 如何定义呢？ word 采用 one-hot 编码，如果一种语言有 m 个单词的词汇量，这个就是一个 m 维向量。感觉这个向量是不是块头很大？如何提升效率不是本文要解决的问题，我们还是把原理先弄明白吧。 vec 是普通的
word2vec预训练词向量+通俗理解word2vec+CountVectorizer+TfidfVectorizer+tf-idf公式及sklearn中TfidfVectorizer
fgh123的博客
06-08 4457
文章目录sklearn文本特征提取——TfidfVectorizerTFIDFTF-IDF如何使用？参考文献tf-idf公式及sklearn中TfidfVectorizer1 文本向量化特征的不足2. TF-IDF概述3 用scikit-learn进行TF-IDF预处理4. TF-IDF小结联结 sklearn文本特征提取——TfidfVectorizer (term frequency-inverse document frequency) 处理文本时，如何将文字转化为模型可处理的向量？ TF-IDF
Word2Vec通俗理解
悟已往之不谏，知来者之可追
03-27 1010
在学习tensorflow的过程中提到了word2vec的模型，中文文档上面解释的不是特别的好，找了一篇文章，十分通俗的理解了这个模型，mark一下。 原文链接
word2vec通俗讲述
qq_43031234的博客
03-24 189
一、背景 1、文本向量化的最初方法（one_hot） [“male”, “female”] [“from Europe”, “from US”, “from Asia”] [“uses Firefox”, “uses Chrome”, “uses Safari”, “uses Internet Explorer”] 将它换成独热编码后，应该是： feature1=[01,10] featur...
我所理解的word2vec
yobobobo的专栏
06-22 1万+
建议前往个人博客：http://yobobobo001.github.io/2016/05/26/%E6%88%91%E6%89%80%E7%90%86%E8%A7%A3%E7%9A%84word2vec/ 更好阅读显示 最近开始加固NLP的基础技能，首当其冲的是word2vec，对word2vec的印象一直停留在：学出来的向量隐含了词语的信息，向量之间的夹角可以表示词语之间的相关性。现在，一
Word2Vec详解1
08-03
Word2Vec是Google在2013年推出的一种自然语言处理...理解Word2Vec模型对于深入学习NLP领域至关重要，它为后续的深度学习模型，如Transformer、BERT等提供了基础。同时，Word2Vec的优化技术也在其他领域得到了广泛应用。
如何通俗理解word2vec
最新发布
10-10
在自然语言处理领域，文本向量化是文本表示的重要方式，当前大部分文本研究通过词向量化实现，word2vec便是其中一种重要技术[^1]。 可以将word2vec分为模型与通过模型获得的词向量两部分，其思路与自编码器相似，都...
Word2vec、词向量是什么？ |Gensim中word2vec模型的参数定义
weixin_71246590的博客
12-04 952
【小白入门Word2Vec】最近在忙毕设，要学习一些AI的技术。很多资料看来看去，感觉只是在大脑皮层表面略过了一下，遂还是决定采用老方法，写博客！！！对了，我也只是一个萌新，博客的内容仅代表我个人当前的理解，可能会有偏差。若有不对，感谢指正。
Word2Vec解释
大戴的博客
04-17 2万+
Word2Vec解释 一、Word2Vec梗概 字面意思：即Word to Vector，由词到向量的方法。 专业解释：Word2Vec使用一层神经网络将one-hot（独热编码）形式的词向量映射到分布式形式的词向量。使用了Hierarchical softmax， negative sampling等技巧进行训练速度上的优化1。 作用：我们日常生活中使用的自然语言不能够直接被计算机所...
word2vec 独热编码One-Hot
weixin_30344995的博客
12-26 422
独热编码 独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。举个例子，假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如图： 我们的feature_1有两种可能的取值，比如是男/女，这里男用1表示，女用2表示。...
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的通俗理解
lilong117194的博客
08-28 2万+
在自然语言处理领域中，本文向量化是文本表示的一种重要方式。在当前阶段，对文本的大部分研究都是通过词向量化实现的，但同时也有一部分研究将句子作为文本处理的基本单元，也就是doc2vec和str2vec技术。 1. 向量化算法word2vec 大家很熟悉的词袋(bag of words)模型是最早的以词语为基本处理单元的文本向量化算法，所谓的词袋模型就是借助于词典把文本转化为一组向量，下面是两个简...
通俗易懂word2vec详解，入门级选手无难度
bitcarmanlee的博客
09-01 7万+
前言 自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于语言模型的假设——“一个词的含义可以由它的上下文推断得出“，提出了词的Dist...
图解Word2vec，读这一篇就够了（通俗易懂）
Java搜索工程技术栈
04-02 3万+
大数据文摘出品 作者：Jay Alammar 编译：张秋玥、毅航、高延、龙心尘 嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。 如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译，甚至智能手机键盘进行下一词预测，那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。 在过去的几十年中，嵌入技术用于神经网络模型已有相当大的发展。尤其是最近，其发展包括导致BERT和GPT2等尖端模型的语境化嵌入。 BERT： https://jalammar..
WordVec简介
SumResort_LChaowei的博客
04-28 3250
任何一门语言，都是由一堆的词组成，所有的词，构成了一个词汇表。词汇表，可以用一个长长的向量来表示。词的个数，就是词汇表向量的维度。那么，任何一个词，都可以表示成一个向量，词在词汇表中出现的位置设为1，其它的位置设为0。但是这种词向量的表示，词和词之间没有交集，用处不大。Word2Vec 的训练模型，看穿了，是具有一个隐含层的神经元网络（如下图）。它的输入是词汇表向量，当看到一个训练样本时，对于样本...
大白话讲解word2vec到底在做些什么
路一瓢的博客
03-12 11万+
word2vec也叫word embeddings，中文名“词向量”，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量（Dense Vector）。
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？
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