NLP 层嵌入(embedding)层的理解 通俗易懂 转

最新推荐文章于 2025-10-20 19:56:40 发布
转载 最新推荐文章于 2025-10-20 19:56:40 发布 · 1.3k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p/11068791.html

该博客仅提供了一个链接https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p/11068791.html，未包含其他关键信息。
NLP中的嵌入层
金石软件
12-22 1936
在自然语言处理（NLP）中，嵌入层（Embedding Layer）是一个特殊的层，。每个单词或短语被映射到固定大小的密集向量中。嵌入层基本上是一个查找表，模型通过查找表中对应的单词索引来获取单词的向量表示。
NLP-使用tensorflow构建神经网络——嵌入层细节部分说明
spring_willow的博客
05-03 3012
背景介绍 本文内容是使用CNN进行文本分类（垃圾邮件分类），代码来源：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf，github上还有许多相似代码，可自行查找。 主要记录文本分类问题中使用tensorflow进行神经网络构建的内容。 目录 背景介绍 目录 一、初始化 备注：tf.constant() 二...
NLP中的Embedding层
托比亚思的博客
08-20 2067
NLP笔记–embedding层 前言 菜鸟要开始做笔记了。。。 之前一直想要做笔记，一直拖拖拖到现在。做笔记的目的是为了和大家分享一下自己的学习过程，希望能够帮到需要的同学；还有一点就是自己发现学过的东西记不住，忘得快，所以也希望通过这种方式重复学习，把自己掌握的东西讲出来。争取从一个菜鸟成为大菜鸟，加油！ Embedding 在NLP中，Embedding可以说是必不可少的；由于计算机并不认识...
Transformer——嵌入层（Embeddings）
最新发布
weixin_70530563的博客
10-20 694
嵌入层的核心功能是“离散→连续”的转换：通过可训练的查找表，将词索引映射为高维向量，并通过缩放确保与位置编码协同工作。它是模型理解“语义”的基础，后续的注意力机制、前馈网络等模块，都依赖于嵌入层输出的连续向量进行计算。
NLP中文本的嵌入层
SisterRu的博客
06-23 1188
定义词汇表大小和嵌入向量的维度vocab_size = 5 # 词汇表包含 5 个单词embedding_dim = 3 # 每个嵌入向量的维度为 3# 创建嵌入层在这个例子中，我们的词汇表大小为 5，每个单词的嵌入向量维度为 3。离散输入：原始文本被转换为单词索引序列，这些索引是离散的整数。嵌入层：嵌入层将离散的单词索引转换为连续的高维向量。模型输入：嵌入向量作为模型的输入，用于进一步的计算和训练。学习内容：模型通过训练学习嵌入层的权重和其他网络参数，以更好地表示和处理输入数据。
nlp-Embedding
贵有恒何必三更眠五更起 最无益只怕一日曝十日寒
02-07 2202
这个成熟的关系，就是embedding层的所有权重参数。端到端的方法是将Embedding层作为神经网络的一部分，在进行BP更新每一层参数的时候同时更新Embedding，这种方法的好处是让Embedding的训练成为一个有监督的方式，可以很好的与最终的目标产生联系，使得Embedding与最终目标处于同一意义空间。比如做召回阶段的深度模型的目标是衡量两个商品之间的相似性，但是CTR做的是预测用户点击商品的概率，初始化一个不相关的 Embedding 会给模型带来更大的负担，更慢地收敛。
Embedding理解
weixin_52326703的博客
07-07 905
Embedding 可以理解为一种将概念、物体或信息转换为数字序列的数值表示方法。它是沟通两个不同世界或领域的桥梁，能够把各种类型的数据（如文本、图像、视频等）映射到一个向量空间中。在这个向量空间里，相似的项目（例如语义上相近的单词、相似的图像或相关的视频内容等）会被映射到相近的位置。通过这种方式，计算机可以更好地理解和处理这些数据。以文本 Embedding 为例，它将离散的文字信息（如单词、句子、文档）转换成连续的向量数据。这样，语义相似的词在向量空间中位置相近，并且通过高维度捕捉语言的复杂性。
【NLP入门系列三】NLP文本嵌入(以Embedding和EmbeddingBag为例)
羊小猪~~的博客
06-20 515
本文介绍了NLP中的文本嵌入技术，主要讲解了Embedding和EmbeddingBag两种PyTorch工具。文章通过生动的图示展示了词嵌入的基本原理，说明如何将离散词汇映射到连续向量空间以体现语义关系。作者详细演示了如何使用Embedding层进行文本处理，包括自定义数据集构建、填充函数实现以及简单的二分类模型搭建。核心内容涉及： 词嵌入的基本概念和数学表示 Embedding层的输入输出维度转换 PyTorch实现Embedding的实际应用示例 文本预处理中的填充对齐操作 一个完整的二分类模型构建过
[人工智能] 轻松理解Embedding：从基本概念到最新应用
weixin_52463850的博客
01-02 1443
简单来说，Embedding就是一种将高维度的、离散的、复杂的数据转化为低维度、连续的、易于计算的向量表示方法。可以把它理解为“压缩”的过程，把信息从复杂的、难以操作的形式转化为计算机更容易理解和处理的数字表示。高维数据转低维向量：比如，在自然语言处理中，我们可以将每个单词转化为一个向量，这个向量是一个数字数组。这个数字数组的维度（通常是几十到几百维）比原始数据（如单词的字符、词汇表大小等）要低很多。Embedding作为一种将复杂数据转化为易于计算的向量表示的技术，已经成为人工智能领域不可或缺的工具。
请用通俗易懂的语言解释词元嵌入和位置编码嵌入
10-04
在自然语言处理里，计算机没办法直接理解人类的语言文字，所以需要把文本转换成计算机能处理的数字形式。词元嵌入就是干这个事儿的，它就像是一个神奇的翻译器，把文本里的一个个词元（可以简单理解成单词或者词语）...
2024年最值得学习的自然语言处理(NLP)开源项目
AI天才研究院
05-06 829
自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的核心方向之一，近年来取得了飞速的发展。开源项目在推动NLP技术的普及和创新方面发挥了至关重要的作用。本文的目的在于为广大NLP学习者和从业者筛选出2024年最值得学习的NLP开源项目，涵盖从基础工具到前沿模型的多个方面，帮助读者快速了解和掌握NLP领域的最新技术和方法。范围包括但不限于开源项目的核心概念、算法原理、实际应用场景等内容。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍自然语言处理的核心概念与联系，包括其原理和架构；
NLP关键技术：词嵌入层
逐梦苍穹的博客
08-07 1953
NLP关键技术：词嵌入层
自然语言处理之语言模型（一）——NLP中的各种嵌入Embedding概述（词嵌入Word Embedding的基本分类）
MIss-Y的博客
09-29 2387
前言：我们常常会看见很多的概念，Word embedding,CBOW,n-gram,NNLM,RNNLM等等一系列的概念，很容易傻傻分不清楚，本文对NLP中的各种嵌入做了一个归纳，出书个人归纳，不正确地方还请指正。 一、NLP与词嵌入(Word Embedding) 1.1 离散表示 （1）One-hot表示 （2）词袋模型 Bag of ...
深度学习中的Embedding（嵌入）层
qq_54708219的博客
03-04 5567
Embedding（嵌入）层深度解析
NLP分析技术的三个层面
喜欢打酱油的老鸟
11-06 1770
NLP分析技术的三个层面     NLP分析技术大致分为三个层面：词法分析、句法分析和语义分析。 1）词法分析     词法分析包括分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧。     分词和词性标注好理解。     命名实体识别的任务是识别句子中的人名、地名和机构名称等等命名实体。每一个命名实体都是由一个或多个词语构成的。     词义消歧是要根据句子上下文语境来判断出每一个或某些词语的真实意...
【学习学习】NLP理解层次模型
Hansen的博客
06-18 9662
在NLP理解层次模型中，提到六个认知层次，并且有高低之分。当以低纬度的视角考虑某个问题，觉得无法解决的时候，提高思考的维度后，往往就变得易如反掌了。
神经网络算法 —— Embedding（嵌入）！！
热门推荐
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
02-19 3万+
本文将从 Embedding 的本质、Embedding的原理、Embedding的应用三个方面，详细介绍Embedding（嵌入）。1、Embedding的本质"Embedding" 在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自然语言处理的上下文中，我们更倾向于将其理解为一种 “向量化” 或 “向量表示” 的技术，这有助于更准确地描述其在这些领域中的应用和作用。
【文本分类】深入理解embedding层的模型、结构与文本表示
modi000的博客
01-16 3060
假设，原始数据有F个特征，通过one-hot编码后，表示成N维的向量，即input层的维度是N，和权重矩阵相乘，变成embedding_size维的向量。上图中，假设1个batch内的文本数为k，每篇文本中的词语数为4，嵌入层的维度为n，|v|为词典中的总词数，那么输入为(k,4)的张量，文本矩阵为(k,4,n)的三维张量，嵌入层参数矩阵形状为(|v|,n)。是input输入层的输出。从降维的角度看，定义了嵌入层的维度为n后，词向量就是把词典中的所有词用n个维度来表征出来，相当于特征提取。
嵌入(embedding)层的理解
weixin_30279751的博客
06-22 2479
首先，我们有一个one-hot编码的概念。 假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完 比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去” 其分别对应“0-9”，如下： 我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 那么，其实我们只用一个列表就能表示所...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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