在《（一）理解word2vec：原理篇》中，我已经介绍了word2vec的相关应用和原理。在这篇博客中，我主要介绍word2vec的实践。本篇博客的基础实践代码仍然参考刘新建老师的博客，在他文章的基础上，我又扩展了一些功能。我用的实现word2vec的包是gensim（官方github）。gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向
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2024-05-28 19:44:21
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以谷歌开源google news（bin）为例。下载地址：https://code.google.com/p/word2vec更多模型下载地址：https://github.com/xgli/word2vec-api之前被这个问题困扰了挺长时间，一直找不到有效的方法，可能是我太菜……在网上找资料也只找到了一种把bin转换成txt 文件的方式，但是效率出奇的低，无法想象，本地一运行程序就死机，服务器
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2024-07-04 20:04:37
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前言阿正在某一天丢给我了几个预训练模型，有现在比较热门的，也有已经老得不行的然而还没有深入的，对就是那个word2vec。反正这一堆模型都没有细致接触过，主要的用途就是训练词向量，然后把这些词向量作为下一个任务的输入。趁着最近要需要预训练这个步骤做个任务，顺势把这些模型撸一遍吧。哎，kkkk，主要是学妹也在撸，喵主不得不拿鞭子抽自己啊，当然也没有这么可怕。毕竟还没有找到工作，ps：争取28岁之前撸
项目实训（七）bert初体验目录项目实训（七）什么是bert官方代码和预训练模型结构预训练Masked Language ModelNext Sentence Prediction优缺点优点缺点参考什么是bertBERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模
在COCO检测上高达54.3% AP！在PASCAL分割上，高达90.5% mIOU！（超越DeepLabV3+，目前排名第一）Rethinking Pre-training and Self-training
https:// arxiv.org/abs/2006.0688
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预训练是计算机视觉中的主要范式。例如，受监督的Image
BERT1.预备知识1.1 word2vec(词向量模型)word2vec可以分为两部分：模型与通过模型获得的词向量。在Word2vec出现之前，文本表示一般只用one-hot独热编码或者直接用整数编码，这种做法太拉跨了。word2vec是用一个一层的神经网络(即CBOW)把one-hot形式的稀疏词向量映射称为一个n维(n一般为几百)的稠密向量的过程。为了加快模型训练速度，其中的tricks包括
word2vec的经验总结1. word2vec 是word embedding 最好的工具吗？2. word2vec 训练结果的差异主要来自什么因素？2.1 语料影响最大2.2 为什么会出现这种情况呢？2.3 算法参数的影响。3 word2vec 影响速度的因素有哪些？4 怎样评估word2vec训练的好坏？5. 注意点： 1. word2vec 是word embedding 最好的工具吗？
三次讲到了BERT。第一次是nlp中的经典深度学习模型(二)，第二次是transformer & bert &GPT，这是第三次。 文章目录1 关于预训练模型1.1预训练概念1.2 再谈语言模型1.3 ELMo1.4 GPT2 BERT2.1 BERT特点2.2架构2.3 预训练任务2.3.1 masked language model2.3.2 next sentence pre
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2024-04-05 21:24:56
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架构：skip-gram（慢、对罕见字有利）vs CBOW（快）· 训练算法：分层softmax（对罕见字有利）vs 负采样（对常见词和低纬向量有利） 负例采样准确率提高，速度会慢，不使用negative sampling的word2vec本身非常快，但是准确性并不高·&n
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2024-08-11 22:55:46
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计算机等级《二级JAVA》预测试卷（一）一、单项选择题(共40题，合计40分)1下列运算结果为l的是（ ）。 A. 8>>1 B. 4>>>2 C. 8<<1 D. 4<<<2 [正确答案]B试题解析: 符号>>是按位右移运算符，<<是按位左移运算符，>>>是添零右移运算符，没有<<
1、论文名称：Objects365: A Large-scale, High-quality Dataset for Object Detection关键词：物体检测、数据集在本文中，我们介绍了一个新的大型对象检测数据集Objects365，它拥有超过600,000个图像，365个类别和超过1000万个高质量的边界框。由精心设计的三步注释管道手动标记，它是迄今为止最大的对象检测数据集合（带有完整注
一、应用场景假设你有一个商品的数据库，比如： 现在通过用户的输入来检索商品的价格。方法一：直接匹配法 最简单的方法就是通过字符串进行匹配，比如，用户输入“椅子”，就用“椅子”作为关键字进行搜索，很容易找到椅子的价格就是200元/个。方法二：语义相似法但有时用户输入的是“凳子”，如果按照字符串匹配的方法，只能返回给用户，没有此商品。但实际上可以把“椅子”的结果返回给用户参考。这种泛化的能力，通过简
一、《GPT: Improving Language Understanding by Generative Pre-Training1、尽管大型未标记文本语料库很丰富，但用于学习这些特定任务的标记数据很少，这使得模型很难得到充分的训练。本文证明通过在大量无标注不同的语料中进行generative pre-training，然后在每个特定任务上进行discriminative fine-tunin
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2024-10-08 11:52:38
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词向量编码：1、独热码：one-hot code2、word2vec：文本生成词向量模型，该方法提出目的就是解决独热码无法体现词语之间的差异性与相似性、丢失了语序信息；产生的数据高维且稀疏。而词向量主要有以下一些特点1、如果单词量为N，那么可以用一个n维的向量来表示每一个单词，并且n远远小于N，常见的n为100到300，也可以更具具体和需求问题设定2、词向量每一个
文章目录词的相似性和类比任务1 - 加载预训练词向量2 - 应用预训练词向量词相似度词类比3 - 小结 词的相似性和类比任务在14.4节中，我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型，并使用它为为一个输入词寻找语义相似的词。实际上，在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务，这将在后面的15节中讨论。为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义，让我们将预训练词向量
编辑：学姐视频链接：https://ai.deepshare.net/detail/p_5ee62f90022ee_zFpnlHXA/6文章标题：Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space基于向量空间中词表示的有效估计作者：TomasMikolov（第一作者）单位：Google发表会议及时间：ICLR20131 研究背景
Word2vec模型介绍一下Word2vec模型以及在Lee Evaluation语料库上进行使用import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s',level=logging.INFO)Word2vec是一种基于神经网络的而且被广泛使用的算法，也可以看成“深度学习”的一种算法，
nlp之 word2vec 训练细节引言单词组合高频词抽样抽样率 也即是删除概率负采样如何选择negative words参考文献 引言举个栗子，我们拥有10000个单词的词汇表，我们如果想嵌入300维的词向量，那么我们的输入-隐层权重矩阵和隐层-输出层的权重矩阵都会有 10000 x 300 = 300万个权重，在如此庞大的神经网络中进行梯度下降是相当慢的。更糟糕的是，你需要大量的训练数据来调
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2024-04-19 05:58:33
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利用 Intel OpenVINO 预训练模型进行推演
OpenVINO 系列软件包预训练模型介绍本文翻译自 Intel OpenVINO 的 "Overview of OpenVINO Toolkit Pre-Trained Models"原文链接： https://docs.openvinotoolkit.o
高频词在训练中可能不是那么有用。我们可以对他们进行下采样，以便在训练中加快速度。为了提高计算效率，我们以小批量方式加载样本。我们可以定义其他变量来区分填充标记和非填充标记，以及正例和负例。我们可以使用嵌入层和二元交叉熵损失来训练带负采样的跳元模型。词嵌入的应用包括基于词向量的余弦相似度为给定词找到语义相似的词。目录1.用于预训练词嵌入的数据集1.1读取数据集1.2下采样1.3中心词和上下文词的提取
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2024-05-08 08:24:39
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