句向量 Sentence Embedding摘要本文主要对句向量的发展和relate work介绍一下，可以看作一个简单的综述内容，句向量在NLP中有着很重要的作用，同时在许多NLP实际任务中会类似得到word embedding一样得到中间产物句向量 sentence embedding。下面将从最开始的dec2vec，以及word embedding组合的到的句向量分析，到sentence b
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2023-09-14 12:28:12
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Java.util.Vector提供了向量(Vector)类以实现类似动态数组的功能。在Java语言中是没有指针概念的，但如果能正确灵活地使用指针Java.util.Vector提供了向量(Vector)类以实现类似动态数组的功能。在Java语言中是没有指针概念的，但如果能正确灵活地使用指针又确实可以大大提高程序的质量，比如在C、C++中所谓“动态数组”一般都由指针来实现。为了弥补这点缺陷，Jav
# Python句子向量化的实现
## 1. 简介
在自然语言处理中，将句子转换为向量的过程被称为句子向量化。句子向量化可以将句子表示为数字向量，从而方便进行机器学习、文本分类等任务。在本文中，我们将讨论如何使用Python实现句子向量化。
## 2. 实现步骤
下面是实现句子向量化的步骤，我们将使用Python中的一些库来完成这些步骤。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-09-18 18:05:22
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doc2vec基本原理A distributed memory model训练句向量的方法和词向量的方法非常类似。训练词向量的核心思想就是说可以根据每个单词的上下文预测，也就是说上下文的单词对是有影响的。那么同理，可以用同样的方法训练doc2vec。例如对于一个句子i want to drink water，如果要去预测句子中的单词want，那么不仅可以根据其他单词生成feature， 也可以根据
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2024-01-11 21:51:00
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对于算法开发人员来说，MATLAB是常用的一个工具，但是由于历史原因以及传统认识的偏差，我们很多人只是把MATLAB当成一个高级计算器或者算法验证工具。很多人在编写MATLAB程序的时候，没有发挥MATLAB的优势，或者生硬的应用向量化编程，导致MATLAB程序运行效率很低，进而得出MATLAB只适合做预研，不适合产品部署的结论。&nb
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2023-07-08 17:40:08
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文本最流行的结构化表示就是向量空间模型，它把文本表示为一个向量，其中该向量的每个元素表示为文本中出现的单词。这会导致极高维的空间；通常，文本文档的集合中出现的每一个不同的字符串都是一个维度，包括常用英语词和其他类型字符串，如电子邮件地址和URL。对于合理大小的文本文件集合，向量很容易就包含数十万个元素。对于那些熟悉数据挖掘和机器学习的读者，向量空间模型可以被看作是一个传统的特征向量，其中的词和字符
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2024-07-21 08:51:14
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1.对词用独热编码进行表示的缺点向量的维度会随着句子中词的类型的增大而增大，最后可能会造成维度灾难2、任意两个词之间都是孤立的，仅仅将词符号化，不包含任何语义信息，根本无法表示出在语义层面上词与词之间的相关信息，而这一点是致命的。2.用向量代表词的好处3.词嵌入的由来在上文中提过，one-hot 表示法具有维度过大的缺点，那么现在将 vector 做一些改进：1、将 vector 每一个元素由整形
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2023-11-03 10:41:06
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昨天电话面试问到了这两个问题，感觉回答的不是很好，来此总结一下：1.Word2Vec 怎么将得到的词向量变成句子向量1）平均词向量：平均词向量就是将句子中所有词的word embedding相加取平均，得到的向量就当做最终的sentence embedding。这种方法的缺点是认为句子中的所有词对于表达句子含义同样重要。2）TF-IDF加权平均词向量：TFIDF加权平均词向量就是对每个词按照 TF
这篇文章主要介绍了用Python给文本创立向量空间模型的教程,比如文中举例将文本中的词频转为量化的矩阵,需要的朋友可以参考下我们需要开始思考如何将文本集合转化为可量化的东西。最简单的方法是考虑词频。我将尽量尝试不使用NLTK和Scikits-Learn包。我们首先使用Python讲解一些基本概念。基本词频首先，我们回顾一下如何得到每篇文档中的词的个数：一个词频向量。mydoclist =
['Ju
# Java NLP 向量化实战指南
自然语言处理（NLP）是让计算机理解、分析和生成语言的技术。在NLP中，将文本转化为向量（即向量化）是其基础。同时，Java有很多库可以帮助我们完成这项任务。在本篇文章中，我们将通过一个具体的流程来实现Java中的文本向量化，并提供详细的代码示例和注释。
## 流程展示
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录Word VectorSkip-grams model with negative samplingContinuous Bag of WordsDocument Vector Word Vector词向量模型可表示为含有一层隐藏层的前向神经网络，词向量为输入层到隐藏层的参数，即参数矩阵的行向量.语料库总词数为|V|embedding后的单词维度为n输入层为n维向量输入层到隐藏层参数矩阵
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2024-08-13 11:06:37
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文章目录前言Sentence-Bert（EMNLP 2019）核心思路BERT-flow（EMNLP 2020）核心思路BERT-whitening核心思路ConSERT（ACL 2021）核心思路正例构建方式负例构建方式SimCSE（EMNLP 2021）核心思路正例构建方式负例构建方式ESimCSE（COLING 2022）核心思路正例生成方式负例生成方式DiffCSE（NAACL2022）
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2024-10-18 13:45:12
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什么是词（字）向量？ 将单词（apple、吃饭）用向量的形式进行表示，比如将单词“吃饭”表示为一个三维向量x=[x1,x2,x3]。一个词语或者一个字在NLP中被称为一个token。one-hot来编码字典 比如一个汉语字典有3个单词“(index:0)吃饭”、“(index:1)睡觉”、“(index:2)打牌”构成，则one-hot编码结果如下：单词one-hot编码吃饭001睡觉010打牌1
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2024-04-20 20:36:47
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向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程实时语义分割ENet算法，提取书本/票据边缘在自然语言处理中，文本向量化（Text Embe热编码（One-...
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2024-08-18 14:54:40
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计算机的理解模式向量化思维在机器学习中也非常常见，我们可以认为，一张图片是一个向量，一篇文章是一个向量，一句话也可以是一个向量。 这样的向量化表示优点也很明显，就是能被计算机计算，是计算机能够理解的模式。转成词向量有什么用把这些对词语理解的向量通过特定方法组合起来，就可以有对某句话的理解了；可以在向量空间中找寻同义词，因为同义词表达的意思相近，往往在空间中距离也非常近；词语的距离换算。比如可以拿词
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2024-08-22 21:40:58
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在上一部分中，我们简单介绍了完全句法分析的概念，并详细介绍了句法分析的基础：Chomsky形式文法（自然语言处理NLP（7）——句法分析a：Chomsky（乔姆斯基）形式文法）。 在这一部分中，我们将对完全句法分析进行详细介绍。回顾一下，句法分析共有三种类型：完全句法分析、局部句法分析、依存关系分析。对于完全句法分析，还是NLP领域中常用的三种解决方法：规则法、概率统计法、神经网络方法。 下面我们
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2024-05-16 19:23:36
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词向量技术是NLP领域中一种基础的技术，词向量将一个词语转换为固定维度的向量，通过处理向量关系让NLP中语义计算的任务得以实现。 我们都知道句子是由一个个词语组成的，词向量技术只是将单个词语转成固定维度的向量，那么怎么得到多个词语组成的句子的向量了？这是一个好问题，毕竟实际环境中需要处理的文本是一个个句子，而非一个个词语。
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2019-08-05 08:42:00
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AI落地项目一：量化交易（基于机器视觉）开发记神经网络模型成品效果程序设置后记 开发记自从看了《Attention is all you need》后，看到了注意力机制对神经网络带来的巨大提升，就目前来说Transformer及其变体网络在NLP、机器视觉等领域处于霸主地位，虽不确定"money is all you need"还是"attention is all you need"，但是不可
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2023-11-24 06:45:30
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文本表示是自然语言处理中的基础工作，文本表示的好坏直接影响到整个自然语言处理系统的性能。文本向量化是文本表示的一种重要方式。文本向量化就是将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量。无论是中文还是英文，词语都是表达文本处理的最基本单元。当前阶段，对文本向量化大部分的研究都是通过词向量化实现的。与此同时，也有相当一部分研究者将文章或者句子作为文本处理的基本单元，于是产生了doc2vec 和str2ve
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2024-01-18 21:32:02
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2018-06-26 10:40:00
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