自然语言处理1（NLP）------NLP--Basic Embedding Model

最新推荐文章于 2025-06-05 16:53:52 发布
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分类专栏： AI程序员 算法 神经网络 机器学习 深度学习 自然语言处理
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这篇博客主要探讨了自然语言处理中的基础嵌入模型，包括NNLM（神经网络语言模型）用于预测下一个词，Word2Vec的Skip-gram模型展示词的嵌入和图形，以及FastText在应用层面进行句子分类的示例。

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NLP–Basic Embedding Model

@Tae Hwan Jung @graykode

import tensorflow as tf
import numpy as np

tf.reset_default_graph
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SpringAI系列 - RAG篇（一） - Embedding Model
罗小爬的技术宝书
02-18 289
我们亦可以通过HTTP接口调用的方式对EmbeddingMode发起调用，我们将文本发送给EmbeddingModel，然后EmbeddingModel将向量化后的多维浮点数数组返回给我们。加载到向量数据库的过程中，最重要的转换之一是将原始文档拆分成较小的部分。考虑到模型的令牌限制，我们需要具备过滤相关数据的能力，并将过滤出的数据填充到在模型交互的上下文窗口中，这种方法俗称。这种将高维数据映射到低维空间的技术在机器学习中非常有用，因为它可以将复杂的数据表示为简单的向量，从而便于计算和分析。
自然语言处理之文本摘要：使用PyTorch实现Sequence-to-Sequence模型
zhubeibei168的博客
05-31 486
序列模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），是处理序列数据（如文本、时间序列等）的神经网络模型。它们能够记住序列中的历史信息，这对于理解文本的上下文至关重要。编码器-解码器架构是Seq2Seq模型的核心，它通过将输入序列转换为固定长度的向量，然后使用这个向量来生成输出序列。这种架构特别适用于序列生成任务，如文本摘要、机器翻译等。在开始构建Seq2Seq模型之前，首先需要准备和加载数据集。文本摘要任务通常涉及大量的文本数据，包括新闻文章及其对应的摘要。
深入理解RAG中的嵌入模型Embedding Model，收藏这一篇就够了！！
bugyinyin的博客
04-04 1236
在学习嵌入模型之前，我们需要先了解什么是Embedding。简单来说，Embedding是一种将离散的非结构化数据（如文本中的单词、句子或文档）转换为连续向量的技术。 在自然语言处理（NLP）领域，Embedding通常用于将文本映射为固定长度的实数向量，以便计算机能够更好地处理和理解这些数据。每个单词或句子都可以用一个包含其语义信息的向量来表示。
深入理解Embedding Models（嵌入模型）：从原理到实战（上）
博客虽小，世界尽在其中
05-08 3027
本文系统性地介绍了嵌入模型（Embedding Models）的基本原理、主要类型及其在各类实际场景中的广泛应用。从词向量如 Word2Vec、GloVe，到文本、图结构、跨模态嵌入模型，再到与大模型（LLM）融合的最新趋势，文章不仅解析了嵌入模型在构建语义理解、特征压缩、相似性计算等任务中的核心价值，还结合检索系统、推荐系统、知识图谱等工程实践，剖析了嵌入模型的训练方法、评估方式与落地策略。适合希望深入理解嵌入技术、构建语义驱动系统的开发者和研究者阅读。
深入理解RAG：什么是Embedding Model？Embedding Model的作用，RAG引擎中的工作流
老皮的博客
03-06 723
在学习嵌入模型之前，我们需要先了解什么是Embedding。简单来说，Embedding是一种将离散的非结构化数据（如文本中的单词、句子或文档）转换为连续向量的技术。在自然语言处理（NLP）领域，Embedding通常用于将文本映射为固定长度的实数向量，以便计算机能够更好地处理和理解这些数据。每个单词或句子都可以用一个包含其语义信息的向量来表示。Embedding常用于将文本数据映射为固定长度的实数向量，从而使计算机能够更好地处理和理解这些数据。每个单词或句子都可以用一个包含其语义信息的实数向量来表示。
Spring AI Embedding模型概念、源码分析和使用示例
2401_85378759的博客
06-21 1941
Embedding模型是指将高维度的数据（例如文字、图片、视频）映射到低维度空间的过程。简单来说，embedding向量就是一个N维的实值向量，它将输入的数据表示成一个连续的数值空间中的点。嵌入就相当于给文本穿上了“数字化”的外衣，目的是让机器更好的理解和处理。
大模型 | 一文读懂 RAG 中的 Embedding Model
star_nwe的博客
03-14 1135
在当今人工智能的浪潮中，RAG（检索增强生成）技术大放异彩，像是 RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT 等 RAG 引擎，逐渐走进大家的视野。在这些强大的 RAG 引擎背后，有一个关键组件起着不可或缺的作用，它就是嵌入模型（Embedding Model）。
2、embedding模型
weixin_44986037的博客
05-18 3466
NLP
langchain教程-7.Embedding/文本向量化
the_3rd_bomb的博客
02-06 1032
两个向量。
智能金融的三驾马车之自然语言处理NLP
m0_37848449的博客
11-26 6741
什么是自然语言处理NLP 用通俗的话来讲，自然语言处理NLP的目标是让机器能够理解人类的语言，NLP就是人和机器进行交流的技术。用专业语言来讲，自然语言处理有狭义和广义之分。狭义的自然语言处理是使用计算机来完成以自然语言为载体的非结构化信息为对象的各类信息处理任务，比如文本的理解、分类、摘要、信息抽取、知识问答、生成等的技术。广义的自然语言处理技术也包含自然语言的非数字形态（如语音、文字、手语等）与数字形态之间的双向转换（识别与合成）环节。 NLP的历史发展 自然语言处理是人工智能的一个分支。伴随着人工智能
ChatGPT背后的技术：自然语言处理(NLP)原理揭秘
最新发布
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
06-05 645
你可能每天都在用ChatGPT：问它“今天吃什么”，让它写一篇情书，甚至让它帮忙调试代码。但你知道吗？这些看似“智能”的对话背后，是自然语言处理（NLP）技术几十年的积累。本文将聚焦ChatGPT依赖的NLP核心技术，解释其底层原理，帮助你从“使用ChatGPT”到“理解ChatGPT”。用“小明和ChatGPT的对话”故事引出NLP解释NLP的核心概念（词嵌入、注意力机制、Transformer）用“班级讨论”比喻讲解概念间的关系用公式和代码拆解Transformer核心算法。
Embedding 模型的选择和微调
kk的博客
05-20 2681
评估机器生成摘要的质量。
深度模型（五）：Embedding
Jony0917的专栏
08-03 3035
Embedding NLP领域通常用语言模型来做预训练，得到单词的Embedding向量，用于其他NLP下游任务的输入。 语言模型 什么是语言模型？就是某种语言中，一个句子SSS出现的概率： P(S)P(S)P(S) 自然语言的基本构成元素是词，那么语句SSS的概率可以表示为： P(S)=P(w1,w2,...,wn)P(S)=P(w_1,w_2,...,w_n)P(S)=P(w1​,w2​,.....
【AI大模型】一文读懂 RAG 中的 embedding model，建议收藏起来慢慢看！！
datian1234的博客
03-19 603
在当今人工智能的浪潮中，RAG（检索增强生成）技术大放异彩，像是 RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT 等 RAG 引擎，逐渐走进大家的视野。在这些强大的 RAG 引擎背后，有一个关键组件起着不可或缺的作用，它就是嵌入模型（Embedding Model）。今天，就让我们一起深入了解一下这个神秘的嵌入模型吧！
大模型RAG（二）向量化（embedding）
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qq_43243579的博客
04-11 1万+
大模型RAG的文本embedding、向量数据库
LLM的基础模型5：Embedding模型
鲁班模锤
06-05 1785
经过编码之后，所有单词对应的编码向量能够反应单词之间的关系。理解和搞清楚Embedding的原理是必须的，它是一切的基石，某种意义也是深度神经网络的灵魂，其实它就是人类所谓的抽象思维。大模型模拟人类解决了将海量的信息进行高效的压缩编码。
Embedding模型和大语言模型
chen的博客
06-20 1153
总的来说，Embedding模型和大语言模型在自然语言处理中扮演着不同的角色，Embedding模型更多地用于特征表示，而大语言模型则用于执行具体的语言理解或生成任务。两者可以根据具体需求结合使用，以提高任务的性能和效果。
embed_model和llm_model
liweiweili126的博客
06-21 762
目的不同：Embedding Model 旨在将文本或数据映射到低维稠密向量空间，以便计算机更好地理解语义；而Language Model 则专注于理解和生成自然语言文本序列。使用场景不同：Embedding Model 主要用于NLP任务中的特征提取和表示学习；Language Model 则用于生成文本、理解上下文等更高层次的语言处理任务。在某些情况下，这两个术语可能会有重叠或交叉，特别是在涉及到深度学习和NLP中使用预训练模型时。因此，具体的区别还需根据具体的上下文和使用情景来分析。
Embedding models
数字人生
06-29 1701
嵌入模型是专门训练以生成向量嵌入的模型：这些是代表给定文本序列语义含义的长数组：生成的向量嵌入数组可以存储在数据库中，该数据库会进行比较以搜索语义相似的数据。
Transformer NLP
04-24
### Transformer架构在自然语言处理中的应用与实现 Transformer 架构通过其独特的机制，在自然语言处理领域取得了显著的成功。它利用自注意力机制（self-attention mechanism），能够并行化序列操作，从而高效地...
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