一直以来感觉好多地方都吧Word Embedding和word2vec混起来一起说，所以导致对这俩的区别不是很清楚。 其实简单说来就是word embedding包含了word2vec，word2vec是word embedding的一种，将词用向量表示。1.最简单的word embedding是把词进行基于词袋（BOW）的One-Hot表示。这种方法，没有语义上的理解。把词汇表中的词排
这一节我们来聊聊不定长的文本向量，这里我们暂不考虑有监督模型，也就是任务相关的句子表征，只看通用文本向量，根据文本长短有叫sentence2vec, paragraph2vec也有叫doc2vec的。这类通用文本embedding的应用场景有很多，比如计算文本相似度用于内容召回, 用于聚类给文章打标等等。前两章我们讨论了词向量模型word2vec和Fasttext，那最简单的一种得到文本向量的方法
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2023-12-17 11:23:55
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本篇博客是Gensim的进阶教程，主要介绍用于词向量建模的word2vec模型和用于长文本向量建模的doc2vec模型在Gensim中的实现。Word2vecWord2vec并不是一个模型——它其实是2013年Mikolov开源的一款用于计算词向量的工具。在Gensim中实现word2vec模型非常简单。首先，我们需要将原始的训练语料转化成一个sentence的迭代器；每一次迭代返回的senten
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2024-04-08 11:09:50
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TF-IDF原理概述在一份给定的文件里，词频(term frequency, TF)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化（分子一般小于分母区别于IDF），以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频，而不管该词语重要与否）逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) 是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语
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2024-05-20 20:23:38
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2019-09-09 15:36:13 问题描述：word2vec 和 glove 这两个生成 word embedding 的算法有什么区别。 问题求解： GloVe (global vectors for word representation) 与word2vec，两个模型都可以根据词汇的 "
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2019-09-09 16:16:00
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word2vec和word embedding有什么区别?我知道这两个都能将词向量化，但有什么区别？这两个术语的中文是什么？ 个人理解是，word embedding 是一个将词向量化的概念，来源于Bengio的论文《Neural probabilistic language models》，中文译名有"词嵌入"。word2vec是谷歌提出一种word embedding 的工具或者算法
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2023-06-01 13:35:25
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目录：1、词向量2、Distributed representation词向量表示3、word2vec算法思想4、doc2vec算法思想5、Doc2Vec主要参数详解总结： 目录：1、词向量自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。 NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation，这种方法把每个词
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2024-11-02 11:38:56
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1.one-hot vector：基于规则或基于统计的自然语言处理。通过将单词看做一个原子符号，用向量索引进行表示。 例如：一篇文档有10个词（x=[1:10]），每个词使用一维向量进行表示，没有重复词。 星巴克 [1 0 0 0 0（总共9个0）] 哈士奇 [0 0 1 0 0（总共9个0）] 问题： （1）体现不了词与词之间的关系：计算词相似。，余弦相似度 cos（A*B）/|A||B|由于正
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2024-04-19 17:06:11
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1 word2vec结构LDA计算复杂，不太适应大数据量计算。word2vec将词投射到向量上，使得词之间的远近程度易于计算，很容易表示同义词、近义词。1.1 skip-gram以1个词为输入，通过D维投射层，以及分类器(softmax或log-linear)，让该词分到前后若干个词之间。前后词个数越多，模型的准确性越高，但计算量也越大。具
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2024-02-29 16:36:52
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8U类型的 RGB 彩色图像可以使用 <Vec3b> 3 通道 float 类型的矩阵可以使用 <Vec3f>对于 Vec 对象，可以使用[]符号如操作数组般读写其元素，如：Vec3b color; //用 color 变量描述一种 RGB 颜色color[0]=255; //0通道的B 分量color[1]=0; //1通道的G 分量color[2]=0; //2通道的R
原创
2022-01-25 11:28:04
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word2vec中的CBOW模型简介word2vec是Google与2013年开源推出的一个用于获取word vecter的工具包，利用神经网络为单词寻找一个连续向量看空间中的表示。word2vec有两种网络模型，分别为：Continous Bag of Words Model （CBOW）Skip-Gram Model ＣBOW网络模型使用上下文的词汇来同时预测中间词滑动时使用双向上下
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2024-03-16 08:14:23
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文本分类任务框架：文本→特征工程（决定着模型分类的上界）→分类器（逼近模型的上限）→类别文本特征提取：1.经典的文本特征（前人的研究的成熟理论）2.手工构造新的特征（手工提取，看数据集中是否有好的性特征）3.用神经网络提取（神经网络仅作为特征提取器来用）经典的文本特征：TF、TFIDF、Doc2vec、Word2vecTF词频TFIDF：词频－逆向文件频率（TF-IDF）是一种在文本挖掘中广泛使用
Word2VecWord2Vec 是 google 在2013年提出的词向量模型，通过 Word2Vec 可以用数值向量表示单词，且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性。简述我们知道，在使用神经网络处理数据的时候，神经网络只能处理数字向量或者矩阵，他不可能理解文本、图像本身。那么，图像是用像素表示的，这个在最早显示图像的时候就已经和神经网络的使用不谋而合，但是文本是人类自然产生的，没有办法直
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2024-04-18 14:15:49
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文本分类的挑战个人理解文本分类方法即面临的挑战可以分为以下两大类传统机器学习方法 1.1 判别式模型 如SVM 1.2 生成式模型 如朴素贝叶斯等面对的挑战： 特征的选择，即特征工程，如何表示文本。一种解决方法是使用启发式方法如it-idf深度学习 2.1 预训练方法+后接模型或知识蒸馏等面临的挑战： 文本的表示，一种方法是如这篇论文使用的Word2vec词向量表示方法研究对象研究中文微博文本的情
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2024-08-08 11:38:04
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词袋模型（Bag of Word Model） 将所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独立的。例如如下2个例句：Jane wants to go to Shenzhen.Bob wants to go to Shanghai.就可以构成一个词袋，袋子里包括{ Jane，wants，to，go，Shenzhen，Bob，Shangh...
原创
2021-07-16 09:34:22
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一、背景 1、文本向量化的最初方法（one_hot）
[“male”, “female”]
[“from Europe”, “from US”, “from Asia”]
[“uses Firefox”, “uses Chrome”, “uses Safari”, “uses Internet Explorer”]将它换成独热编码后，应该是：
feature1=[01,10]
featu
参考文档：https://docs.opencv.org/3.4.11/d6/d6e/group__imgproc__draw.html参考教程：https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-fpo82ccc.html0.准备工作Point 表示一个2D坐标点Point pt;
pt.x = 10;
pt.y = 8;
Point pt=Point(10,8);R
获取语料库# define the corpus
# 处理方法1
import re
text = 'natural language processing and machine learning \
is fun and exciting'
corpus = re.split('[\n]|\s+', text)
# 处理方法2
from gensim.utils import simple_
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2023-09-28 14:13:04
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若想知道每一个子网上的主机数最多多少 则需要调出此子网的子网掩码 将子网掩码转换为二进制 前面有多少个1就说明网络号是多少位 后面多少个0就说明主机位有多少位 最后2的多少位次减二 得出最大主机数
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2024-09-08 23:30:55
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CBOW 和 Skip-gram Word2Vec、DM 和 DBOW Doc2VecDoc2Vec 是一种无监督算法，可从可变长度的文本片段（例如句子、段落
原创
2024-05-20 10:49:56
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