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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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
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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一.基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点上篇说了Hierarchical Softmax ，使用霍夫曼树结构代替了传统的神经网络，可以提高模型训练的效率。但是如果基于Hierarchical Softmax的模型中所以词的位置是基于词频放置的霍夫曼树结构，词频越高的词在离根节点越近的叶子节点，词频越低的词在离根节点越远的叶子节点。也就是说当该模型在训练到生僻词时
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2024-06-25 21:55:03
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什么是WMD？WMD算法采用了运输指派EMD(Earth Mover's Distance) 的方法来进行词与词之间的相似度计算。 EMD运输指派范例
为什么需要WMD算法当两个短文本的词的位置都对齐时，我们可以直接评估两个短文本的词与词之间的相似度。但是许多时后两个短文本的词的位置并不是完全对齐，我们如何将不同长度的两个短文本中的主要词进行聚类呢？传统的文本相似度评估方法B
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2024-07-12 15:28:36
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本文旨在向您介绍 Doc2Vec 模型，以及它在计算文档之间的相似性时如何提供帮助。
目录
前言
一、Word2Vec
1.Skip-Gram
2.Continuous Bag-of-Words (CBOW)
二、Doc2Vec
1.Distributed Memory version of Paragraph Vector (
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2024-04-01 00:02:39
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1.Doc2vec模型介绍Doc2Vec模型基于Word2vec模型，并在其基础上增加了一个段落向量。 以Doc2Vec的C-BOW方法为例。算法的主要思想在以下两个方面：训练过程中新增了paragraph id，即训练语料中每个句子都有一个唯一的id。paragraph id和普通的word一样，也是先映射成一个向量，即paragraph vector。paragraph vector与word
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2024-04-12 13:31:29
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全文共
7812字，预计学习时长
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你注意过亚马逊的“为你推荐”功能吗？事实上，此功能是由机器学习驱动的，精准无比。网飞、谷歌、亚马逊、Flipkart等公司斥巨资完善推荐引擎是有原因的。推荐引擎是强大的获客渠道，并能增强用户体验。举个例子：登录一个常用的网上商城买躺椅，商城会展示出几百种躺椅。从传统的两座躺椅到回压躺椅；从可升降躺椅到靠墙躺椅。
在spark中RowMatrix提供了一种并行计算相似度的思路，下面就来看看其中的奥妙吧！相似度相似度有很多种，每一种适合的场景都不太一样。比如：欧氏距离，在几何中最简单的计算方法夹角余弦，通过方向计算相似度，通常在用户对商品评分、NLP等场景使用杰卡德距离，在不考虑每一样的具体值时使用皮尔森系数，与夹角余弦类似，但是可以去中心化。比如评分时，有人倾向于打高分，有人倾向于打低分，他们
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2024-06-20 05:48:06
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Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的灵活，功能强大的开源，分布式实时云搜索和分析引擎，可提供全文搜索功能。 它是面向文档且无架构的。 Asciidoctor是一个纯Ruby处理器，用于将AsciiDoc源文件和字符串转换为HTML 5 ， DocBook 4.5和其他格式。 除了Asciidoctor Ruby部分之外，还有一个Asciidoctor-java-
任何一门语言，都是由一堆的词组成，所有的词，构成了一个词汇表。词汇表，可以用一个长长的向量来表示。词的个数，就是词汇表向量的维度。那么，任何一个词，都可以表示成一个向量，词在词汇表中出现的位置设为1，其它的位置设为0。但是这种词向量的表示，词和词之间没有交集，用处不大。Word2Vec 的训练模型，看穿了，是具有一个隐含层的神经元网络（如下图）。它的输入是词汇表向量，当看到一个训练样本时，对于样本
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2024-09-17 13:19:57
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1. BERT 语义相似度BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Predictio
1人类的语言在计算机中是无法直接被识别的，只能换算成二进制代码组成的机器语言计算机才能识别，并对其进行相关操作。因此要实现对语言文本的处理，首要条件就是对文本建立模型以使得机器能够识别处理。1986年，Hinton首次提出了分布式表达（Distributed Representation，DR）概念，简称词向量（Word Embedding）[30]。词向量是将大量的文本集中进行训练并统计，之后将
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2024-04-15 15:48:26
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一、模型训练1、安装gensimpip install gensimgensim中封装了包括word2vec、doc2vec等模型，word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型。2、模型训练from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec(sentences,sg=
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2024-05-30 09:57:21
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训练语料格式语料需要处理为可迭代的列表见word2vec教程 语料处理,形成我们的参数“sentences”模型训练1.安装gensimpip3.6 install gensimgensim中封装了包括了word2vec, doc2vec等模型，word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words，连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型。2.模型训练from gens
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2024-03-15 12:00:44
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文章目录一、简介二、两种模型1、CBOW2、Skip-Gram三、Trick1、hierarchical softmax2、negative sampling四、比较五、最佳实践 一、简介Word2Vec并非指一个模型，而是2013年Google开源的一个获取词向量的工具包，由于简单高效，大大降低了词向量在工业界的应用门槛。我们先来看下Word2Vec能够取得的效果：相似词：通过向量间距离的远近
word2vec相关基础知识、下载安装參考前文：word2vec词向量中文文本相似度计算文件夹：
word2vec使用说明及源代码介绍1.下载地址2.中文语料3.參数介绍4.计算相似词语5.三个词预測语义语法关系6.关键词聚类1、下载地址官网C语言下载地址：http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/执行 make 编译word2vec工具：Makefile的
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2024-01-17 23:04:48
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初学NLP，尝试word2vec模型第一次学这种，查阅了很多的博客，克服了些些问题，记录一下第一次探索的历程和相关代码，文中借鉴多篇优秀的文章，连接会在文章中给出。1.实验样本在我最开始寻找实验头绪的时候，了解做这个需要实验样本，但是大部分博主没有提供他的实验样本，所以我在网络上下载了《倚天屠龙记》的文本。 在下面这篇博客中我了解到可以运用文本进行分割自己生成词的实验样本，以及如何运用jieba的
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2024-07-08 20:14:33
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前面介绍过了word2vec的原理以及生成词向量神经网络模型的常见方法，word2vec基于分布假说理论可以很好的提取词语的语义信息，因此，利用word2vec技术计算词语间的相似度有非常好的效果。同样word2vec技术也用于计算句子或者其他长文本间的相似度，其一般做法是对文本进行分词后，提取其关键词，用词向量表示这些关键词，接着对关键词向量相加求平均或者将其拼接，最后利用词向量计算文本间的相似
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2024-06-10 10:20:46
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