职场办公，我们经常要和什么办公软件打交道呢？当然是Word了。相信大家都会在Word里面打字，但是光会这个还不够，想要进一步提高我们的工作效率，还要掌握一些好用的Word技巧。今天和大家分享7个非常好用的Word技巧，下面就一起来看看吧~一、一键选择格式相同的文本大家在进行排版的时候，有时候是不是要选择一些格式相同的文本进行设置啊？其实啊，这个时候无需一个一个的选择，我们直接点击菜单栏中
主要介绍了解著名的词向量(Word Embedding)模型−word2vec。采用Word2vec模型，利用相关模型组生成词向量(Word Embedding)入。Word2vec模型采用纯c语言实现，并手动计算梯度。下面的步骤解释了PyTorch中word2vec模型的实现。 原文地址：PyTo ...
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2021-07-23 07:29:00
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1、Embedding函数从前面的定义，我们期望在隐层中找到一个/组嵌入函数W（这里采用lookup table的方式），使得![][3]具体的，假设指定固定的向量维度，W("篮球")=(0.2, -0.4, 0.7, ...),W("苹果")=(0.0, 0.6, -0.1, ...)，W初始化时可以赋值给每个维度一个随机数，并通过与output层连接建立学习模型/任务后得到有意义的向量。..
原创
2022-09-09 00:26:49
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word embedding 是文本表示的一类方法。跟 one-hot 编码和整数编码的目的一样，不过他有更多的优点。可以将文本通过一个低维向量来表达，不像 one-hot 那么长。语意相似的词在向量空间上也会比较相近。通用性很强，可以用在不同的任务中。目前有两种主流的 word embedding 算法
原创
2024-02-27 12:11:15
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文章目录1.词向量模型通俗解释1.1Word2Vec1.2如何训练词向量1.3构建训练数据2.CBOW与Skip-gram模型对比2.1CBOW模型2.2Skip-gram模型2.2.1如何对Skip-gram模型进行训练2.2.2负采样方案2.2.3词向量训练过程 1.词向量模型通俗解释1.1Word2Vec自然语言处理-词向量模型-Word2Vec在自然语言处理(NLP)过程中，每个字中间有
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2024-04-02 10:22:30
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13年 Word2vev 横空出世，开启了基于 word embedding pre-trained 的 NLP 技术浪潮，6年过去了，embedding 技术已经成为了 nn4nlp 的标配，从不同层面得到了提升和改进。今天，我们一起回顾 embedding 的理论基础，发现它的技术演进，考察主流 embedding 的技术细节，最后再学习一些实操案例。
从实战角度而言，现在一般把 fastT
原创
2021-06-29 14:50:27
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之前汇报时看到过词嵌入这部分，这里把自己看到过的总结在这里，尽可能写的全一点。 word2vec( 把词映射为实数域向量的技术也叫做词嵌入（word embedding）)由来 为什么要引入word2vec：之前都是用one-hot编码表示结点信息，当然也可以用one-hot来表示词。虽然one-hot词向量构造起来很容易，但通常并不是⼀个好选择。⼀个主要的原因是，one-hot词向量⽆法准确表达
查找与替换功能是Word软件中比较常用的编辑处理方法，我们不但可以用它来替换文字，还可以替换特殊字符，比如去除文档中不需要的多余符号等。其实格式类元素也是Word查找与替换功能中不可或缺的重要因子，如果能方便地对文档格式也进行查找与替换，可以让我们的工作轻松不少。下面介绍两种具体应用。
快速改变图片格式
把特殊符号类元素转换为格式类元素，这种替换形式的目
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2024-09-04 09:04:00
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多思考也是一种努力，做出正确的分析和选择，因为我们的时间和精力都有限，所以把时间花在更有价值的地方。
原创
2021-08-25 14:29:35
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【前沿重器】栏目主要给大家分享各种大厂、顶会的论文和分享，从中抽取关键精华的部分和大家分享，和大家一起把握前沿技术。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。之前在小布助手的文章（原文来自OPPO互联网技术：基于深度学习的短文本相似度学习与行业测评，我的记录在：前沿重器[7] | 小布助手登顶百度千言短文本相似度的秘诀）里，其实能注意到一个细节，就是在损失函数的设计上借鉴了人
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2024-07-30 16:47:59
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title: 机器学习模型优缺点 tags: 机器学习,分类,回归 grammar_cjkRuby: true1 机器学习分类模型1.1 朴素贝叶斯的优缺点 NBM1.1.1 优点算法逻辑简单,易于实现分类过程中时空开销小对缺失数据不太敏感，适合文本分类对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练朴素贝叶斯对结果解释容易理解1.1.2 缺点对输入数据的表达形式很敏感(离散、连续，值极
一、Word Embedding定义 Embedding是指某个对象 X 被嵌入到另外一个对象 Y 中，映射 f : X → Y ，例如有理数嵌入实数。 Word Embedding 是NLP中一组语言模型和特征学习技术的总称，把词汇表中的单词或者短语映射成由实数构成的向量上(映射)二、One-Hot 最简单的Word Embedding，是指将所有词排成一列，对于词A，只有在它的位置置1，其他位
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2024-03-26 06:42:00
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对于办公司人员来说，Microsoft office办公软件应该如何最经常使用的办公软件之一，而在Microsoft office办公软件里面还包含了Word，Excel，Powerpoint，Access，Pictore Manager等，那么这次小编就来跟大家聊聊Word，为大家详细介绍Word的常用快捷键大全。一、常按的快捷键【可复制文本区域】Ctrl+O 打开Word文档Ctrl+S 保存
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2024-06-04 06:14:55
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01 ...
原创
2023-05-01 07:57:21
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探索Doc2Vec：实现文档相似度计算的新里程去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个数字化时代，理解和处理大量的文本数据变得至关重要。为此，是一个强大的工具，它基于自然语言处理技术，可以帮助我们有效地挖掘和理解文本信息。本文将深入探讨该项目的原理、应用及其独特之处。项目简介Doc2Vec是Google的Tomas Mikolov在Word2Vec基础上提出的一种词向
Word embedding 一、总结 一句话总结： a)、单词对应数字，数字对应编码的向量 b)、这里是用二维来表示，实际情况语言表达能力比较丰富，可以用100维、1000维来表示 c)、keras中，直接layer.Embedding(10,4)表示调用Embedding来编码，10表示10个单
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2020-09-25 05:44:00
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条件语句if, else, 和 elif 三个关键字可以让你运行不同的代码分支。a = int(input("输入一个数字: ")) # 1️⃣if a > 3: # 2️⃣ print("比3大")elif a == 3: # 3️⃣ print("等于3")else: # 4️⃣ print("小于3")1.用户输入一个数字，Python 把用户输入转换为 int 存入
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2024-08-05 09:51:21
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http://blog..net/joshuaxx316/article/details/54926924 最近一直在调研文本摘要，主题，图像标注和视频摘要方面的基础和相关论文，所以mark一下，积累知识的同时，也便于日后进行分析和总结，毕竟不是搞这个的，有点跨方向了，不过好歹也是机器学习。
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2017-12-07 20:27:00
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一.简介本文主要是在我读过论文《How to Generate a Good Word Embedding?》后进行的总结，一下就是我总结的内容。二.综述文中指出几乎所有的词向量训练方法都基于分布式假说：在近似文本中出现的词语倾向于有着近似的意思。因此，目前存在的词向量训练方法在模型结构上分为两个方面，第一是目标词与输入文本之间的关系，第二是输入文本的表示。如下图所示： p(w|c)p(w|c)的
word embedding的意思是：给出一个文档，文档就是一个单词序列比如 “A B A C B F G”, 希望对文档中每个不同的单词都得到一个对应的向量(往往是低维向量)表示。比如，对于这样的“A B A C B F G”的一个序列，也许我们最后能得到：A对应的向量为[0.1 0.6 -0.5]，B对应的向量为[-0.2 0.9 0.7] （此处的数值只用于示意）
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2017-03-27 14:12:00
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