Chinese word embedding 论文

最新推荐文章于 2024-01-22 22:56:50 发布
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1.Component-Enhanced Chinese Character Embeddings

http://yanran.li/files/emnlp2015comp.pdf

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ACL最近三年论文整理（word embedding专题）
羊城迷鹿的博客
11-14 1826
文章目录2018Probabilistic fasttext for multi-sense word embeddingsWord embedding and wordnet based metaphor identification and interpretationA robust self-learning method for fully unsupervised cross-lingual mappings of word embeddingsLearning domain-sensitive
文本嵌入技术Text Embedding模型详解：text2vec、OpenAI ada-002到M3E及BGE-M3的演变
丨汀、的博客
09-03 2089
文本嵌入技术Text Embedding模型详解：text2vec、OpenAI ada-002到M3E及BGE-M3的演变
word embedding-论文笔记总结
weixin_42766102的博客
05-29 1370
文章目录词嵌入word2vec（2013 Tomas Mikolov）GloVefasttext中文词嵌入CWEJWEcw2vec 词嵌入 word2vec（2013 Tomas Mikolov） 假设你已经对word embedding有初步的了解，至少知道skipgram是用中心词去预测上下文词汇，而CBOW是用上下文词来预测中心词。 假设个鬼哦，还是从头开始整理吧哭泣。我不！！！ 网上有好多...
Word Embedding论文阅读笔记
Firmiana1220的博客
04-18 581
Word Embedding论文阅读笔记 1. Google 2017—Attention is All You Need 主要内容 提出Transformer架构，用于机器翻译任务中。可替代RNN和Encoder-Decoder结构。仅使用attention机制(Self Attention + Multi-Head Attention)，没有任何递归和卷积。 不仅在机器翻译任务中效果好，而且可...
WordEmbedding-WikiChinese：基于中文维基百科文本数据训练词向量
02-19
基于中文维基百科文本数据训练词向量 一，数据获取 本词向量利用的是中文维基百科的语料进行训练。 语料地址： （大小1.16G） 也可以在我的网盘上下载：链接： 提取码：ihu4 二，数据转换 原数据的格式是xml，我们可以将其转换为txt。 这里使用的是gensim自带的WikiCorpus，首先读取xml文件到input_file中，然后其中的get_texts方法会生成一个get_texts器，每一个继承蕴含了一篇文章，这样我们就可以将其写入新的txt文件中了。 三，繁体数据转换为简体数据 该Wiki数据是繁体中文数据，我们要把他们转换为简体中文数据。 利用zhconv包。 四，分词 利用结巴分词。 五，去除非中文词 一些单词中会包含非中文的词，我们要利用正则表达式将该词移除。 判断是否中文词的正则表达式为： ^[\u4e00-\u9fa5]+$ 六，词向量训练 利用from gens
cw2vec: Learning Chinese Word Embeddings with Stroke n-gram Information
zhang2010hao的博客
01-09 1613
Abstract 我们提出了一种新的汉字嵌入学习方法cw2vec。根据我们的观察，笔划层次的信息对于提高汉字单词嵌入的学习是至关重要的。具体来说，我们设计了一种极简主义的方法来利用这些特征，通过使用笔画n-gram来捕捉汉字单词的语义和构词层面的信息。通过定性分析，我们证明了我们的模型能够提取现有方法无法捕获的语义信息。在单词相似性、单词类比、文本分类和命名实体识别任务方面的实验结果表明，该方法...
Chinese-Word-Vectors:100+ Chinese Word Vectors 上百种预训练中文词向量
05-10
中文单词向量 该项目提供了100多个中文单词向量（嵌入），它们经过不同表示（密集和稀疏），上下文特征（单词，ngram，字符等）和语料库的训练。 可以轻松获得具有不同... title = "Analogical Reasoning on Chinese M
读论文——Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT（2021 11.25）
y1040468929的博客
12-20 1419
缺一个好的中文预训练模型？来看看叭
中文词向量学习记录-综述
Jasminexjf的博客
11-01 1142
最近打算准备毕设，所以需要仔细了解一下中文词向量的最近发展，发现一个比较完整的系列文章： 参考原文链接：https://bamtercelboo.github.io/2018/08/16/chinese_embedding_paper_finished Paper Component-Enhanced Chinese Character Embeddings 这是一篇2015年发表在E...
java加载中文词向量_Chinese Word Vectors：目前最全的中文预训练词向量集合
weixin_26720271的博客
02-28 1069
对于国内自然语言处理的研究者而言，中文词向量语料库是需求很大的资源。近日，来自北京师范大学和人民大学的研究者开源了「中文词向量语料库」，试图为大家解决这一问题，该库包含经过数十种用各领域语料(百度百科、维基百科、人民日报 1947-2017、知乎、微博、文学、金融、古汉语等)训练的词向量，涵盖各领域，且包含多种训练设置。目前，该研究的论文《Analogical Reasoning on Chine...
Tencent-AILab-ChineseEmbedding.bin.all
最新发布
04-09
Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin腾讯 200 维 800w 词向量全量 调用代码 from gensim.models import KeyedVectors # 加载.bin文件 bin_file_path = '/Volumes/Elements/Python 常用文件存放/常用大语言模型/腾讯词向量模型 800w-200 维全量/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin.all/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin' model = KeyedVectors.load(bin_file_path, mmap='r') # 定义词汇列表 word_list = ['中国', '西方', '媒体', '关税', '制裁', '广告', '欧盟', '美国', '新加坡', '日本', '妥协', '反制措施', '全球化', '去全球化', '经济寒冬'] word_list_dict = {} for item in word_list: try: similarity = model.similarity(item, '印度') word_list_dict[item] = similarity except KeyError: word_list_dict[item] = '词不在词汇表中'
cw2vec: Learning Chinese Word Embeddings with Stroke n-gram Information阅读笔记
yang_daxia的博客
01-07 1594
作者提出了一种基于n元笔画的中文词嵌入，可以有效的刻画中文的语义特征以及形态学特征。相对于现存的word2Vec，Glove,CWE,JWE以及GWE，cw2vec在语义分析，文本分类，命名实体识别任务中表现更好。 1.引言 与onehot词表征不同，低维的词嵌入可以更好的刻画自然语言的语义特征，广泛应用于词性分类，命名实体识别，机器翻译等领域。现存的方法主要是词级别的基于上下文信息学习发词表...
1.7使用Word Embedding实现中文自动摘要《深入浅出Embedding》
勇气与行动
02-28 1008
本节通过一个实例讲解如何使用Word Embedding实现中文自动摘要，这里使用Gensim中的word2vec模型来生成Word Embedding. 1.7.1 背景说明 使用Word Embedding方法提取关键字，主要步骤如下： 1）导入一个中文语料库 2）基于这个中文语料库，搭建word2vec模型，训练得到各单词词向量 3）导入一个文档，包括各主题及其概要描述信息，预处理该文档，并转换为词向量 4）用聚类的方法，生成各主题的若干个关键词 1.7.2 预处理中文语料库 利用ji
Word Embedding的通俗解释
https://blog.datasource.space
07-27 4786
**Word Embedding是NLP中最频繁出现的词了，关于word embedding，其实很简单。 word embedding的意思是：给出一个文档，文档就是一个单词序列比如 “A B A C B F G”, 希望对文档中每个不同的单词都得到一个对应的向量(往往是低维向量)表示。 比如，对于这样的“A B A C B F G”的一个序列，也许我们最后能得到：A对应的向量为[0.1 0.6 -0.5]，B对应的向量为[-0.2 0.9 0.7] （此处的数值只用于示意） 之所以希望把每个单词变成一个
Embedding入门必读的十篇论文
qq_42189083的博客
05-29 1110
第一部分 Word2vec基础 1.[Word2Vec] Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space (Google 2013) Google的Tomas Mikolov提出word2vec的两篇文章之一，这篇文章更具有综述性质，列举了NNLM、RNNLM等诸多词向量模型，但最重要的还是提出了CBOW和Skip-gram两种word2vec的模型结构。虽然词向量的研究早已有之，但不得不说还是Google的word2vec的提.
NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）
陈宸的博客
08-30 4120
文本表示分类（基于表示方法） 离散表示 one-hot表示 词袋模型与TF-ID 分布式表示 基于矩阵的表示方法 降维的方法 聚类的方法 基于神经网络的表示方法 NNLM CBOW Skip-gram GloVe ELMo GPT BERT 目录 一、文本离散表示 1.1 文本离散表示：one-hot ...
腾讯词向量下载链接（Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt）
m0_59113542的博客
02-09 3684
真实有效
Tencent_AILab_ChineseEmbedding使用
热门推荐
zhylhy520的博客
10-25 1万+
腾讯AI Lab近日宣布开源大规模、高质量的中文词向量数据集，该数据包含800万中文词汇。 此次公布的中文词向量数据在覆盖率、新鲜度和准确性上有大幅提高，具体的训练及方法在这里不在赘述。 下载地址为https://ai.tencent.com/ailab/nlp/embedding.html，压缩包为6.3G，解压后有15.5G 中文词向量保存在txt文件中，第一行为词汇的总数和词向量维度。...
word embedding是什么，word embedding之前需要做什么？
weixin_44535934的博客
01-22 3631
我们知道自然语言处理是让机器能够看懂并理解人类所说的语言，能够像人类一样进行交互，和人对话。从自然语言的角度看，NLP可以大致分为自然语言处理和自然语言生成这两部分，就是理解文本和文本生成。具体应用领域几乎覆盖日常生活，如提取文章摘要，文本情感分析，淘宝京东上机器人客服的智能问答，实体命名识别，知识图谱，信息检索等等。又比如说现在已经有方言的语音转文字技术。那具体实现起来该怎么样呢？我们总不能直接把一堆文字或者一段英文直接倒给计算机，计算机只能处理数字，那么我们就得把词给转换成可以供计算机计算的数。
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