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RSS订阅原创 NLP 中加载预训练词向量（GloVe）的实现与关键步骤详解
在自然语言处理任务中，加载预训练词向量是为模型提供语义化文本表示的关键环节。以下结合模块内容，从数据处理、词向量加载与词表构建两个核心维度，总结代码实现与关键步骤。
2025-10-21 22:48:08
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原创 LTSM计算整理过程
LSTM 隐藏单元的更新计算过程遗忘旧信息（遗忘门作用）：遗忘门 ft 决定 “上一时刻细胞状态 ct−1 中哪些信息需要被遗忘”。它将当前输入 xt 和上一时刻隐藏状态 ht−1 作为输入，通过 sigmoid 激活生成 0~1 的权重（0 表示完全遗忘，1 表示完全保留）。输入新信息（输入门 + 候选细胞状态）输入门 it 决定 “当前输入 xt 中哪些新信息需要被纳入细胞状态”，同样通过 sigmoid 生成 0~1 的权重。
2025-10-16 09:26:32
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空空如也
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