使用skip-thoughts提取句子特征

最新推荐文章于 2025-08-22 11:48:35 发布
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#nlp #skip-thoughts #深度学习 #文本特征提取

本文介绍了两种实现skip-thoughts提取句子特征的方法。方法一基于theano，涉及下载代码、安装依赖、数据准备等步骤，适合提取少量句子特征；方法二基于tensorflow，简化了GPU使用，适合大量文本特征提取。详细步骤包括下载代码、安装库、放置预训练模型及运行测试文件。

我搜集了两种方法来实现，一种方法基于theano，另一种方法基于tensorflow。

方法一参考：

【1】https://github.com/ryankiros/skip-thoughts

【2】https://blog.youkuaiyun.com/qq_33373858/article/details/83928249

方法二参考：

【3】https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/skip_thoughts#encoding-sentences

方法一详解：

  1. 从github【1】上下载skip-thoughts的代码。
  2. 根据【1】中要求安装依赖库。（theano不用必须是Theano 0.7，我的1.0.4也可以）
  3. 在下好的文件目录下添加data文件夹。
  4. 根据作
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使用 skip-thoughts 提取句子特征
阿里武的技术博客
11-10 1737
文章目录1. 原理2. 使用2.1 环境要求2.2 步骤3. 结果 1. 原理 参考以下博客学习原理， https://blog.youkuaiyun.com/liujh845633242/article/details/102572241 可以理解为， 此模型能够将一个句子 提取其特征， 与word2vec类似， 相当于一个 sentence2vec 是16年的Skip-Thought Vectors 论文提出的 2. 使用 2.1 环境要求 首先我们需要用以下环境，注意容易搞错的点就是 NLTK == 3,
Skip-Thought词向量模型实现Sent2Vec
黄鑫的博客
11-10 3952
一、原理 skip-thought模型结构借助了skip-gram的思想。在skip-gram中，是以中心词来预测上下文的词；在skip-thought同样是利用中心句子来预测上下文的句子，其数据的结构可以用一个三元组表示(st−1,st,st+1) ，输入值st，输出值(st−1,st+1)，具体模型结构如下图： 　　　　 二、实践 使用预训练好的Skip-Thought提取文本特...
安装skip-thoughts提取句子特征
qq_42283621的博客
08-23 837
链接：https://pan.baidu.com/s/12x_6hrEX-rWw1TluQO5UdQ?从下方百度网盘中下载2个压缩包，解压后进入skip-thoughts-master目录。运行data目录下的main.py。
[sentence encoder] 使用Skip-Thought Vectors在自己的数据集上训练一个sentence encoder
EwanRenton
07-31 3849
Skip-Thought Vectors Skip-Thoughts 模型是一个句子编码器。它学习将输入的句子编码成固定维度的向量表示，这些向量表示能够对许多任务有用，例如检测释义，或对产品评论进行积极或消极的分类等等。 有关模型架构和更多示例应用的详细信息，可以参阅Ryan Kiros 等人的 NIPS 论文 Skip-Thought Vectors。 用法 Skip-Tho...
Skip-Thought Vector学习笔记
潘多拉星系的专栏
10-22 3802
文章目录一、skip-thought思想及结构二、模型（encoder-decoder）1、编码器：2、解码器：3、损失函数：三、 词汇扩展：四、训练模型技巧参考资料 一、skip-thought思想及结构   skip-thought模型结构借助了skip-gram的思想。在skip-gram中，是以中心词来预测上下文的词；在skip-thought同样是利用中心句子来预测上下文的句子，其数据的...
skip-thoughts.torch：将The Skip-Thoughts预训练模型从Theano移植到PyTorch＆Torch7
02-26
编码器使用循环神经网络（RNN），如GRU（门控循环单元），来处理输入的句子，提取其语义特征。解码器同样基于RNN，负责预测给定句子的前后句。整个模型训练过程中，损失函数是预测句子的前后句的交叉熵损失。 移植...
关于句子embedding的一些工作简介（四）---- Quick Thoughts
triplemeng的博客
08-13 2651
Quick Thoughts(以下简称QT 论文)可以理解为升级版本的Skip-thought，方法简单很多，但是在效果上可以和InferSent比较，成为state-of-art的算法。 Skip-thought 了解QT绕不开Skip-thought(论文)。Skip-thought顾名思义，可以理解为句子版本的Skip-gram(word2vec论文)。在word2vec算法的skip...
PyTorch实战（1）---- 用Skip-thought模型训练词向量
gpx33333的博客
01-15 631
用Skip-thought模型训练词向量 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.utils.data as tud from collections import Counter import numpy as np import random import math im...
探索文本理解新境界：Skip-Thoughts.torch深度解析与应用指南
gitblog_00041的博客
06-13 513
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Skip-Thought Vectors阅读笔记
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08-11
PyTorch 中的 Skip-Thought Vector 实现
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1、常见文本相似度计算方法　 　　常见的短文本相似度计算方法目前有很多中，但这些短文本相似度计算方法都只是提取了短文本中的浅层特征，而无法提取短文本中的深层特征。目前常见的文本相似度计算方法有： 　　1）简单共有词。对文本分词之后，计算两本文本中相同词的数量，然后除以更长的文本中词的数量。 　　2）编辑距离。简单理解就是指两个字符串之间，由一个字符串转成另一个字符串所需的最少编辑操作次数。 ...
Skip-Thought Vector —— 跳跃思维句表示
然后就去远行
07-31 1556
目录《Skip-Though Vector》 —— 跳跃思维句表示1、句表示简介1.1 基于词袋模型的句表示1.1.1 词袋模型1.1.2 词表示加权 -> 句表示1.2 基于神经网络的句表示1.2.1 语言模型1.2.2 doc2vec1.2.3 基于复述句匹配的句表示2、论文动机2.1 Skip-gram模型3、Skip-Thought模型3.1 Skip-Thought具体原理3.2 Skip-Thought模型损失函数3.3 未登录词处理4、实验结果4.1 语义相似性度量：两个句子的语义相似性
人工智能-深度学习：句表示学习方法：Skip Thought模型、Quick thoughts模型(A kind of Encoder-Decoder)
u013250861的博客
12-28 466
参考资料： Skip-Thought Vector学习笔记 一种传统的句表示学习方法——Skip-Thought Vectors
基于skip_thoughts vectors 的sentence2vec神经网络实现
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05-29 558
1、论文摘要 我们描述了一种通用、分布式句子编码器的无监督学习方法。使用从书籍中提取的连续文本，我们训练了一个编码器-解码器模型，试图重建编码段落周围的句子。语义和语法属性一致的句子因此被映射到相似的向量表示。我们接着引入一个简单的词汇扩展方法来编码不再训练预料内的单词，令词汇量扩展到一百万词。在训练模型后，我们用线性模型在8个任务上提取和评估我们的向量，包括：语义相关性，释义检测，图像句子排序，...
从Theano到PyTorch＆Torch7：移植Skip-Thoughts预训练模型
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weixin_26850469的博客
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Skip-Thoughts模型是由Kiros等人在2015年提出的一种基于编码-解码框架的无监督学习模型，主要用于学习句子的向量表示。该模型的核心思想是通过编码器捕捉句子的上下文信息，并通过解码器预测上下文句子，从而使得相同语义的句子具有相近的向量表示。在复杂的模型中，往往会遇到自定义层和函数。在Theano中实现的自定义层或函数可能没有现成的PyTorch等效实现。在这种情况下，需要对这些自定义组件进行适配或重写。
cips2016+学习笔记︱简述常见的语言表示模型（词嵌入、句表示、篇章表示）
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