word2Vec 概述、算法实现过程一、word2Vec 是什么，作用什么背景自然语言处理中，比如翻译，问答系统，都需要一个基础：如何用数据表示单个的词呢？只有很好的表征单个词以后，才能后续输入到模型中去训练。这样的表征能使每个词不一样，最好能反映出词更多的自身特性。二、有哪些词向量表示方法one-hot vector这种是比较容易想到的表示方法： 每个单词表示成一个 V*1 维的向量，V 为整个
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2024-07-11 07:00:56
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一、Word2vec简介 WordW2vec是google在2013年的论文《Efficient Estimation of Word Representations inVector Space》中提出的。顾名思义，是一个词向量模型，也就是将字词转为向量表示。 &nbs
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2024-05-17 22:58:40
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基于word2vec的文档向量模型的应用word2vec的原理以及训练过程具体细节就不介绍了，推荐两篇文档：《word2vec parameter learning explained》、和《word2vec中的数学》。在《word2vec中的数学》中谈到了训练语言模型的一些方法：比如n-gram和神经网络。在使用神经网络训练语言模型时得到的"副产物"，就是word2vec词向量。基于神经网络训练
这次的分享主要是对Word2Vec模型的两篇英文文档的翻译、理解和整合，这两篇英文文档都是介绍Word2Vec中的Skip-Gram模型。下一篇专栏文章将会用TensorFlow实现基础版Word2Vec的skip-gram模型，所以本篇文章先做一个理论铺垫。 原文英文文档请参考链接： - Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model http://t.cn/Rc
1 简介本文我们主要介绍词嵌入中一种非常经典的算法，Word2Vec,早期Word2Vec主要被用在文本类的问题中,但是现在做比赛的朋友应该都发现了,几乎一半的传统数据竞赛都会用到Word2Vec,所以这边我们必须得好好看看Word2Vec究竟在学习什么,这样今后也可以举一反三更好地使用这些技术。本文我们先简单介绍词嵌入模型，然后详细介绍Word2Vec,包括Word2Vec
Skip-gram 和 CBOW 模型如果是用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文，那这个模型叫做『Skip-gram 模型』而如果是拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身，则是 『CBOW 模型』Skip-gram 和 CBOW 的简单情形我们先来看个最简单的例子。上面说到， y 是 x 的上下文，所以 y 只取上下文里一个词语的时候，语言模型就变成：用当前词 x 预测它的下一个词 y
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2023-11-27 15:18:52
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前言阿正在某一天丢给我了几个预训练模型，有现在比较热门的，也有已经老得不行的然而还没有深入的，对就是那个word2vec。反正这一堆模型都没有细致接触过，主要的用途就是训练词向量，然后把这些词向量作为下一个任务的输入。趁着最近要需要预训练这个步骤做个任务，顺势把这些模型撸一遍吧。哎，kkkk，主要是学妹也在撸，喵主不得不拿鞭子抽自己啊，当然也没有这么可怕。毕竟还没有找到工作，ps：争取28岁之前撸
生成词向量是自然语言处理中的基本过程，此前对此只知道使用但是一直不知道其原理。最近补课，仔细学习了word2vec，上网查资料的时候发现很多博客资料上讲到的主要是理论，不好全面理解；而对于介绍应用的文章又偏重于某个工具的使用而不是训练的细节，所以特别参考了Tensorflow上的实现写下本篇文章，以防忘记。其中Tensorflow实现word2vec请点击这里 正文：对于word2vec的原理这里
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2024-03-25 08:50:28
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作者丨玩人@博客已经看了很久的word2vec，但是发现了很多不同版本的解释，再加上原始论文没有提到太多的细节，所以打算直接看一遍源码，一方面可以加深自己理解；另一方面，以后也可以做适当的改进！先给出源码中执行的流程图，按照流程图对代码进行详细的解读，流程图如下:训练部分的流程图如下：讲解将会按照这个训练过程来！一、训练参数注意，这些参数都是「全局参数」，包括以下参数:size: 对应代码中lay
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2024-08-05 12:38:37
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这篇文章主要是对Word2Vec模型的两篇英文文档的翻译、理解和整合，这两篇英文文档都是介绍Word2Vec中的Skip-Gram模型。 原文英文文档请参考链接： - Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model - Word2Vec (Part 1): NLP With Deep Learning with Tensorflow (Skip-
前言 之前写过的一篇博客提到过Word2Vec，但也只是草草说了一下基本的认识。最近在看自然语言处理相关书籍时，发现Word2Vec是个很重要的东西，且原理也并没有以为的那么难以理解，所以在此再梳理一下。 目前中文词向量的训练主要有下面三种方法：① Google的word2vec ② Stanford的Glove ③ Fac
在word2vec原理中讲到如果每个词向量由300个元素组成，并且一个单词表中包含了10000个单词。回想神经网络中有两个权重矩阵——一个在隐藏层，一个在输出层。这两层都具有300 x 10000 = 3,000,000个权重！使用梯度下降法在这种巨大的神经网络下面进行训练是很慢的。并且可能更糟糕的是，你需要大量的训练数据来调整这些权重来避免过拟合。上百万的权重乘以上十亿的训练样本，意味着这个模型
什么是LoRA模型LoRA的全称是LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models，可以理解为stable diffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物，实现定制化需求，所需的训练资源比训练SD模要小很多，非常适合社区使用者和
架构：skip-gram（慢、对罕见字有利）vs CBOW（快）· 训练算法：分层softmax（对罕见字有利）vs 负采样（对常见词和低纬向量有利） 负例采样准确率提高，速度会慢，不使用negative sampling的word2vec本身非常快，但是准确性并不高·&n
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2024-08-11 22:55:46
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以谷歌开源google news（bin）为例。下载地址：https://code.google.com/p/word2vec更多模型下载地址：https://github.com/xgli/word2vec-api之前被这个问题困扰了挺长时间，一直找不到有效的方法，可能是我太菜……在网上找资料也只找到了一种把bin转换成txt 文件的方式，但是效率出奇的低，无法想象，本地一运行程序就死机，服务器
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2024-07-04 20:04:37
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训练自己的Word2vec模型为了能够训练自己的Word2vec模型，你需要有一些数据，这里用Lee Evaluation 语料库来进行训练。这个语料库足够小（一共300条数据），而且可以完全加载进内存当中，但是！在实际的应用中你往往不能够直接加载很大的语料库进内存，所以首先来实现一个迭代器来逐行的读取文件：from gensim.test.utils import datapath
from g
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2024-05-04 10:07:44
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文章目录预训练word2vec1 - 跳元模型嵌入层定义前向传播2 - 训练二元交叉熵损失初始化模型参数定义训练阶段代码3 - 应用词嵌入4 - 小结 预训练word2vec我们将实现跳元语法模型，然后，我们将在PTB数据集上使用负采样预训练word2vec。首先，让我们通过调用d2l.load_data_ptb函数来获得该数据集的数据迭代器和词表import math
import torch
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2024-06-30 10:41:12
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嗨，好久不见啊！今天我们来完成一个word2vec模型训练，学习笔记有挺多人写的，不瞒您说，小白也是看别人的博客学习的。所以这次，小白就直接上手实例啦，一起嘛？ 首先介绍一下模型参数然后去网上找一个喜欢的文学作品，把它的txt下载下来。啊啊，其实你可以找几个拼在一起。我先是下载了一个《小王子》后来发现太小了就又下载了《时生》（顺便安利一下东野圭吾的《时生》），以utf-8编码的形式保存成xwz_s
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2024-01-28 15:31:11
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深入浅出理解word2vec模型 (理论与源码分析)文章源码下载地址：点我下载http://inf.zhihang.info/resources/pay/7692.html对于算法工程师来说, Word2Vec 可以说是大家耳熟能详的一种词向量计算算法，Goole在2013年一开源该算法就引起了工业界与学术界的广泛关注。一般来说，word2vec 是基于序列中隔得越近的word越相似的基础假设来训
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2024-05-12 11:41:55
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以下是我训练word2vec中的代码，主要包括： 1、模型数据的生成， 2、模型训练，两种训练方式 （1）处理成这样的格式： 二维列表，外边的列表将所有的句子token， 里边每个列表是一个句子的token(过滤掉停用词的词列表) [[w1, w2], [w1,w2]]#vocab就是上述的二维列表
model = word2vec.Word2Vec(vocab, size=200, windo
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2024-04-01 16:59:24
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