最近在做一个问答系统，看了很多论文，主要学习作者是如何进行做问答的，大都是这个过程： 1、构建语料库； 2、训练词向量； 3、问题间和问答间的相似度对比； 4、在线搜索答案。 5、信息抽取； 6、生成答案。 网上大都是对wiki百科开源的中文语料进行训练的，很多作者都会对自己构建的语料进行向量模型计算，因此，我也需要进行训练，可供选择的两种算法一种是word2vec算法，一种是Glove算法，但是
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2024-04-05 14:51:17
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作者丨玩人@博客已经看了很久的word2vec，但是发现了很多不同版本的解释，再加上原始论文没有提到太多的细节，所以打算直接看一遍源码，一方面可以加深自己理解；另一方面，以后也可以做适当的改进！先给出源码中执行的流程图，按照流程图对代码进行详细的解读，流程图如下:训练部分的流程图如下：讲解将会按照这个训练过程来！一、训练参数注意，这些参数都是「全局参数」，包括以下参数:size: 对应代码中lay
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2024-08-05 12:38:37
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Skip-gram 和 CBOW 模型如果是用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文，那这个模型叫做『Skip-gram 模型』而如果是拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身，则是 『CBOW 模型』Skip-gram 和 CBOW 的简单情形我们先来看个最简单的例子。上面说到， y 是 x 的上下文，所以 y 只取上下文里一个词语的时候，语言模型就变成：用当前词 x 预测它的下一个词 y
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2023-11-27 15:18:52
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这篇文章主要是对Word2Vec模型的两篇英文文档的翻译、理解和整合，这两篇英文文档都是介绍Word2Vec中的Skip-Gram模型。 原文英文文档请参考链接： - Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model - Word2Vec (Part 1): NLP With Deep Learning with Tensorflow (Skip-
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
基于word2vec的文档向量模型的应用word2vec的原理以及训练过程具体细节就不介绍了，推荐两篇文档：《word2vec parameter learning explained》、和《word2vec中的数学》。在《word2vec中的数学》中谈到了训练语言模型的一些方法：比如n-gram和神经网络。在使用神经网络训练语言模型时得到的"副产物"，就是word2vec词向量。基于神经网络训练
word2Vec 概述、算法实现过程一、word2Vec 是什么，作用什么背景自然语言处理中，比如翻译，问答系统，都需要一个基础：如何用数据表示单个的词呢？只有很好的表征单个词以后，才能后续输入到模型中去训练。这样的表征能使每个词不一样，最好能反映出词更多的自身特性。二、有哪些词向量表示方法one-hot vector这种是比较容易想到的表示方法： 每个单词表示成一个 V*1 维的向量，V 为整个
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2024-07-11 07:00:56
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这次的分享主要是对Word2Vec模型的两篇英文文档的翻译、理解和整合，这两篇英文文档都是介绍Word2Vec中的Skip-Gram模型。下一篇专栏文章将会用TensorFlow实现基础版Word2Vec的skip-gram模型，所以本篇文章先做一个理论铺垫。 原文英文文档请参考链接： - Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model http://t.cn/Rc
1 简介本文我们主要介绍词嵌入中一种非常经典的算法，Word2Vec,早期Word2Vec主要被用在文本类的问题中,但是现在做比赛的朋友应该都发现了,几乎一半的传统数据竞赛都会用到Word2Vec,所以这边我们必须得好好看看Word2Vec究竟在学习什么,这样今后也可以举一反三更好地使用这些技术。本文我们先简单介绍词嵌入模型，然后详细介绍Word2Vec,包括Word2Vec
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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一、Word2vec简介 WordW2vec是google在2013年的论文《Efficient Estimation of Word Representations inVector Space》中提出的。顾名思义，是一个词向量模型，也就是将字词转为向量表示。 &nbs
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2024-05-17 22:58:40
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已经看了很久的word2vec，但是发现了很多不同版本的解释，再加上原始论文没有提到太多的细节，所以打算直接看一遍源码，一方面可以加深自己理解；另一方面，以后也可以做适当的改进！先给出源码中执行的流程图，按照流程图对代码进行详细的解读，流程图如下: 训练部分的流程图如下： 讲解将会按照这个训练过程来！一、训练参数注意，这些参数都是「全局参数」，包括以下参数:size: 对应代码中layer
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2024-04-23 15:45:43
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系列所有帖子 自己动手写word2vec (一):主要概念和流程 自己动手写word2vec (二):统计词频 自己动手写word2vec (三):构建Huffman树 自己动手写word2vec (四):CBOW和skip-gram模型 CBOW和skip-gram应该可以说算是word2vec的核心概念之一了。这一节我们就来仔细的阐述这两个模型。其实这两个模型有很多的相通之处，所以这里就以阐
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2024-07-03 14:07:22
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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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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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什么是LoRA模型LoRA的全称是LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models，可以理解为stable diffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物，实现定制化需求，所需的训练资源比训练SD模要小很多，非常适合社区使用者和
嗨，好久不见啊！今天我们来完成一个word2vec模型训练，学习笔记有挺多人写的，不瞒您说，小白也是看别人的博客学习的。所以这次，小白就直接上手实例啦，一起嘛？ 首先介绍一下模型参数然后去网上找一个喜欢的文学作品，把它的txt下载下来。啊啊，其实你可以找几个拼在一起。我先是下载了一个《小王子》后来发现太小了就又下载了《时生》（顺便安利一下东野圭吾的《时生》），以utf-8编码的形式保存成xwz_s
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2024-01-28 15:31:11
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深入浅出理解word2vec模型 (理论与源码分析)文章源码下载地址：点我下载http://inf.zhihang.info/resources/pay/7692.html对于算法工程师来说, Word2Vec 可以说是大家耳熟能详的一种词向量计算算法，Goole在2013年一开源该算法就引起了工业界与学术界的广泛关注。一般来说，word2vec 是基于序列中隔得越近的word越相似的基础假设来训
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2024-05-12 11:41:55
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训练网络时往往会对全部的神经元参数进行微调，从而让训练结果更加准确。但在这个网络中，训练参数很多，每次微调上百万的数据是很浪费计算资源的。那么Negative Sampling方法可以通过每次调整很小的一部分权重参数，从而代替全部参数微调的庞大计算量。词典D中的词在语料C中出现的次数有高有低，对于那些高频词，我们希望它被选为负样本的概率比较大，对于那些低频词，我们希望它被选中的概率比较小，这是我们
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2024-10-12 17:51:23
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1.回顾DNN训练词向量上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量，这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量。回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型：DNN模型中我们使用CBOW或者Skip-gram模式结合随机梯度下降，这样每次都只是取训练样本中几个词训练，每完成一次训练就反向传播更新一下神经网络中W和W’。我们发现其中DNN模型仍存在两个缺点：首先，每次我们只是使用了几个单词进行训练，
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2024-09-17 15:44:18
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