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
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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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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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 =
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# 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 |
|------|----
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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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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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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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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TextCNNTextCNN模型的结构比较简单，由输入表征 --> 卷积层 --> 最大池化 --> 全连接层 --> 输出softmax组成我们从某电商网站中拿到了50000条评论数据，这些数据中好评和差评数据各占25000条，其中的一条好评数据是“质量好，做工也不错，而且尺码标准。”。拿到这些数据后，我们进行的第一步处理是数据预处理过程，即对这50000条数据中的每一条
文本向量化文本向量化表示就是用数值向量来表示文本的语义。我们人类在读一段文本后立刻就能明白它要表达的内容，如何让机器也能拥有这样的能力呢？文本分类领域使用了信息检索领域的词袋模型，词袋模型在部分保留文本语义的前提下对文本进行向量化表示。One-Hot表示法 TF表示法 TF-IDF表示法 Word2vec BERT下面根据一个案例分别讲解各向量化方法的思想：说明：id：表示文章的数量；假设文档已经
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2023-12-08 14:22:42
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本项目链接：基于Ernie-3.0 CAIL2019法研杯要素识别多标签分类任务 本项目将介绍如何基于PaddleNLP对ERNIE 3.0预训练模型微调完成法律文本多标签分类预测。本项目主要包括“什么是多标签文本分类预测”、“ERNIE 3.0模型”、“如何使用ERNIE 3.0中文预训练模型进行法律文本多标签分类预测”等三个部分。1. 什么是多标签文本分类预测文本多标签分类是自然语言处理（NL
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2024-11-01 12:02:20
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基于HMM（隐马尔可夫模型）的分词方法基本部分状态值序列B：Begin；M：Middle；E：End；S：Single；观察值序列待切分的词；初始化概率BMES这四种状态在第一个字的概率分布情况；状态转移矩阵HMM中，假设当前状态只与上一状态相关，则此关系可用转移矩阵表示；条件概率矩阵HMM中，观察值只取决与当前状态值（假设条件），条件概率矩阵主要建模在BMES下各个...
原创
2021-09-01 15:06:49
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段落调整和修饰是计算机一级WPS Office考试中的必考内容，如何能够快速的调整出整齐又美观的段落结构呢?在WPS Office 2012中这个问题可以轻松解决。WPS Office 2012中有一个可视化的调节按钮─段落布局，俗称“文字八爪鱼”，有了它，只要拖放鼠标就可以轻松地完成这些工作，让文档变得更为漂亮和专业，这真是一个神奇的按钮。一、准备使用“文字八爪鱼”如图1所示，当我们在WPS O
#pragma simd该编译指示(SIMD)是12.0编译器最新提供的功能。他可以强制性的让编译器做自动并行化。 对于其他编译指示比如#pragma ivdep来说， 如果编译器编译时发现用户提供的编译指示条件不满足， 那么编译器是不会根据编译指示来进行自动向量化的。也就是说， 编译器实际上还是会进行编译时的依赖关系检查。 而对于#pargam simd来说， 无论编译时条件如何， 编译器总是会
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2023-10-26 20:22:37
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# NLP段落分割的科普文章
在自然语言处理（NLP）领域，段落分割是文本处理的一个重要步骤，它有助于提高文本分析、机器翻译和信息检索等任务的效果。段落分割指的是将长文本拆分成较小的段落，以便于理解和后续处理。本文将介绍段落分割的基本概念、常用方法及应用，并给出相应的代码示例。
## 段落分割的基本概念
段落通常由多个句子组成，表示文本中的一个完整思想或主题。在机器学习和深度学习的助手下，我
