Word Embedding

最新推荐文章于 2024-10-02 15:54:45 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 自然语言处理 机器学习 神经网络
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1.什么是Word Embedding

Word Embedding：将文本转化成数字。这种转化是非常有必要的，因为许多的机器学习算法不能直接处理文本字符，需要将输入转变成向量或者张量。World Embedding的目的是用更低的空间创建向量表示，这被称之为Word Vectors(词向量)。

从一个文本语料库中构造一个低维的向量表示，保存一个单词的语义相似性。

2.使用向量表示字符有两个特点：

（1）降低了维度——更有效的表示
（2）语义文本相似性——更有表现力的表示

3.Word Vector(词向量)

词向量被用作语义解析，能够从文本中提取词要表达的意思使自然语言模型能够理解。自然语言模型能够预测到文本的含义需要掌握单词的语义相似性。比如跟水果有关的单词，我们想要发现的应该是生长、吃、果汁等这些有关联的词。

生成World Embedding 最著名的方法是word2vec

通俗易懂的Word Embeddings
wzy628810的博客
06-28 1374
通俗易懂的Word Embeddings   Word Embeddings是机器学习领域最酷的事情之一，因为它可以从海量的文本数据中挖掘出单词之间纷繁复杂的联系。例如你可以在不给定任何先验知识的情况下，利用Word Embeddings学习到所有和颜色相关的词汇。为了方便理解，我们先给出一个简单的例子： I painted the bench _______   不难发现上述例句中缺少一个单词，显然这里需要填入一个有关色彩的词汇，例如： I painted the bench red I painted
Transformer模型：WordEmbedding实现
weixin_62472350的博客
07-12 2349
接下来就是构造embedding了，这里nn.Embedding()传入了两个参数，第一个是embedding的长度，也就是单词个数+1，+1的原因是因为有个0是作为填充的，第二个参数就是embedding的维度，也就是一个单词会被映射为多少维度的向量。这里把tgt的也补充了，得到的就是src和tgt的内容各自在一个二维张量里（batch_size，max_seg_len），batch_size也就是句子数，max_seg_len也就是句子的单词数（分为src的长度跟tgt两种）。
Word Embedding的通俗解释
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Word Embedding是NLP中最频繁出现的词了，关于word embedding，其实很简单。
word-embedding
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03-02 386
代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim torch.manual_seed(1) CONTEXT_SIZE = 2 EMBEDDING_DIM = 30 EPOCH = 100 VERVOSE = 5 # 0) 文本分开 corpus_...
word embedding
Sigmoid
10-22 770
首先，我们要将词转换为分布式表示的词嵌入，先对词进行one-hot编码，表示为每个词 Vdim维向量，与W(Vdim,N)相乘后就是选择W矩阵的第i行，即将词表示为N维向量（通常N远小于V，常用为300远小于词表不重复词个个数），即将长度为Vdim的ont-hot编码稀疏word vectors转换为稠密的长度为N的word embedding表示。Pij表示词j出现在中心词i环境中的概率，这一概率称为词 i和词j 的共现概率。这种将高维度的词表示转换为低维度的词表示的方法，我们称之为。
神经网络生成WordEmbedding_WordEmbedding.zip
10-02
神经网络生成WordEmbedding的研究是自然语言处理领域的重要课题之一，其核心思想是通过深度学习模型将单词转换为稠密的向量表示。WordEmbedding技术能够捕捉单词之间的语义和语法关系，是构建复杂语言模型的基础。 ...
从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史
11-19
本篇文章将深入探讨从词嵌入（Word Embedding）到BERT模型的发展历程，以及其中涉及的关键技术。 首先，我们从词嵌入开始。词嵌入是将词汇转化为连续向量的过程，使得语义相近的词在向量空间中距离较近。Word2Vec是...
【AI知识点】词嵌入（Word Embedding）
最新发布
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10-02 3205
词嵌入（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一种技术，用于将词语或短语映射为具有固定维度的实数向量。这些向量（嵌入向量）能够捕捉词语之间的语义相似性，即将语义相近的词映射到向量空间中距离较近的位置，而语义相异的词会被映射到较远的位置。词嵌入是文本表示学习的核心，广泛应用于文本分类、机器翻译、文本生成、问答系统等任务中。
Neural Word Embedding as Implicit Matrix Factorization (5477-neural-word-embedding-as-implicit-matrix-factorization)-计算机科学
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Neural Word Embedding as Implicit Matrix FactorizationOmer Levy Department of Computer ScienceBar-Ilan University omerlevy@gmail.comYoav Goldberg Department of Computer ScienceBar-Ilan University yoav...
（全）Word Embedding
qq_43703185的博客
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/L_R_H000/article/details/81320286 最近做完UNIT一个小项目后，结合同时期看KBQA的文章，对NLP/NLU方向产生了比较大的兴趣，想深入学习一下，结合一篇综述Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing（参考文献[5]为其阅读笔记）的阐述顺序，
自然语言处理中关键概念——词嵌入（Word Embedding）
xw555666的博客
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词嵌入（Word Embedding）是一种在自然语言处理中广泛使用的表示方法，它将离散的词汇表中的每个词转换为一个连续向量空间中的稠密向量。这种低维度实数向量能够捕捉词语之间的语义和句法关系。通过训练神经网络模型（如word2vec、GloVe或FastText等），可以在大规模文本语料库上学习到这些词嵌入。经过预训练后，每个单词会被映射到一个固定长度的向量上，这个向量可以反映该单词在整个语料库中的上下文信息和潜在语义特征。词嵌入技术极大地改善了机器学习模型对自然语言的理解能力。
深度学习(六) Word Embedding
AliForever2020的博客
08-12 8335
本文是李宏毅老师的关于词汇编码方面的总结
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