在CNN模型中，卷积就是拿**kernel**在图像上到处移动，每移动一次提取一次特征，组成feature map， 这个提取特征的过程，就是卷积。 接下来，我们看看Yoon Kim的paper：[Convolutional Neural Networks for Sentence Classification]([1408.5882] Convolutional Neural Networ
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2024-10-09 15:08:31
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# Python输入词生成词向量
作为一名经验丰富的开发者，我来教会你如何使用Python实现“输入词生成词向量”。本文将分为以下几个步骤来指导你完成这个任务。
## 整体流程
我们首先来看一下整个流程，以便你能够清楚地理解每个步骤的目标和顺序。
```mermaid
journey
title 输入词生成词向量流程
section 数据准备
step 1: 收集
原创
2023-12-05 10:13:12
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# Python 词向量库的实现流程
## 引言
Python 词向量库是一种文本处理工具，可以将文本中的词语映射为高维向量，用于计算词语之间的相似度、文本分类等任务。本文将介绍如何实现一个简单的 Python 词向量库，并教会刚入行的小白如何搭建这个库。
## 实现步骤概述
下表展示了实现 Python 词向量库的整个流程。我们将按照以下步骤一步步实现词向量库。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-09-07 11:10:20
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为什么使用向量表示词但是在NLP中，传统方法通常是把词转换为离散的不可分割的符号，这导致很难利用不同的词之间的关系（所有的单词之间的距离都一样），例如dog：id143，cat：id537，这使得我们需要更多的数据来训练模型，而使用向量的表达的话可以克服这一缺点，例如在向量中可以利用cat和dog之间的相似性。使用向量表示词也叫word embeddingps：上面说的都是使用连续的向量空间中的点
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2024-05-27 16:38:22
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# 使用Python和BERT生成词向量的全面指南
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，词向量是将单词或短语转换为数字表示的重要工具。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，广泛应用于各种NLP任务。本文将介绍如何使用Python生成BERT词向量，并通过代
## Java生成词向量的指南
在自然语言处理（NLP）领域，词向量是一种重要的表示技术，它能够将单词转换为数字形式，使得计算机能够理解文本的语义。在Java中生成词向量通常包含以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-30 03:26:52
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问题背景给定一组特定的语法规则、语料单词，而后依此，不断替换所有概念词，直到生成一句具体的句子。概念词包括：句子、主语、主语s、代号等，这些指向某一个语法概念，实际不应出现在最终句子中的词。 具体词包括：苹果、小狗、喜欢、吃掉、漂亮、一个、但是、而且等，这些构成最终句子的词。算法思路确定语法规则、语料单词。“=”左边，是一个概念词；“=”右边，是这个概念词，对应可能的情况，各种情况之间用“|”隔开
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2024-10-11 19:33:08
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词向量：是一种表示自然语言中单词的方法，把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量。通过这种做法，把自然语言计算转换为向量计算。 有的时候词向量会写作：word2vec、word2vectors这里面的2并不是er，而是使用了英语读音的to。word to vectors 词转换为向量。分词对于人类的思维方式来说，人类喜欢将零零散散的词汇拼凑在一起形成一个语句或是一幅篇章。比如一首
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2024-03-14 11:33:12
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一、词向量 词向量的表示方法： 1、one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小，向量的分量只有一个 1，其他全为 0， 1 的位置对应该词在词典中的位置。但这种词表示有两个缺点：（1）容易受维数灾难的困扰，尤其是将其用于 Deep Learning 的一些算法时；（2
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2023-07-04 15:50:21
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一、概述词向量的学习对于自然语言处理的应用非常重要，词向量可以在空间上捕获词之间的语法和语义相似性。但是词向量机制中的词和词之间是独立的，这种独立性假设是有问题的，词之间形式上的相似性会一定程度造成功能的相似性，尤其是在形态丰富的语言中。但是这种形态和功能之间的关系有不是绝对的，为了学习这种关系，本文在字符嵌入上使用双向LSTM来捕捉这种关系。C2W模型能够很好地捕捉词之间的语法和语义相似度，并且
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2023-11-07 01:42:21
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一. 概念1 . 词的表示 在自然语言处理任务中，首先需要考虑词如何在计算机中表示。通常，有两种表示方式：one-hot representation和distribution representation。1.1 离散表示（one-hot representation） 传统的基于规则或基于统计的自然语义处理方法将单词看作一个原子符号被称作one-hot representation。one-h
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2023-12-18 23:19:11
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问题一：在NLP任务中，词向量维度（embedding size）是否一定要等于LSTM隐藏层节点数（hidden size）？词向量（Word Embedding）可以说是自然语言处理任务的基石，运用深度学习的自然语言处理任务更是离不开词向量的构造工作。在文本分类，问答系统，机器翻译等任务中，LSTM的展开步数（num_step）为输入语句的长度，而每一个LSTM单元的输入则是语句中对应单词或词
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2024-01-02 14:06:51
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Time series on TransformerTransformer InputTransformer输入是一个序列数据，以"Tom chase Jerry" 翻译成中文"汤姆追逐杰瑞"为例： Encoder 的 inputs就是"Tom chase Jerry" 分词后的词向量。可以是任意形式的词向量，如word2vec，GloVe，one-hot编码。假设上图中每一个词向量都是一个512
说明通过NER的应用（识别公司名、人名、地名和时间），已经将BERT和Electra进行大规模的计算，以下梳理下其他的应用方向。BERT:BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊
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2024-06-09 00:52:08
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2024-01-31 15:49:16
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今天北京大学举行的“争做数一数二的保安员”评选会中，20名来自各岗位的保安员进行了现场汇报。其中，保安小哥许文龙单词量达到一万五，能用英文与留学生对话；焦森则自学Python编程，大幅提高了工作效率……外表是其貌不扬的保安小哥，然其内里藏着文化，叫很多学生都自愧不如。在钦佩之余，我们不得不回到现实。根据《大学英语教学大纲》的要求，大学英语词汇的学习大致可以分为三个重要阶段：即四级，六级，六级后阶段
# Python词向量的实现流程
## 1. 确定词向量模型
在Python中，有多种实现词向量的模型可供选择，如Word2Vec、GloVe等。首先需要确定使用哪种词向量模型，根据需求选择适合的模型。
## 2. 数据预处理
在使用词向量模型之前，需要对原始文本数据进行预处理。常见的预处理步骤包括：
- 分词：将文本拆分成一个个词语或短语，可以使用jieba等分词工具进行分词操作。
-
原创
2023-10-18 03:30:51
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# 如何在Python中实现词向量
## 一、引言
词向量是自然语言处理（NLP）中的一种重要技术，它将单词表示为高维空间中的向量，使得机器能够理解语义上的相似性。本文将带领刚入行的小白通过简单的步骤，实现词向量的生成。我们将使用`gensim`库，这是一种流行的Python库，用于处理语料和生成词向量。
## 二、实现流程
下面的表格列出了实现词向量的主要步骤：
| 步骤 | 描述
词向量介绍一句话概括词向量用处：就是提供了一种数学化的方法，把自然语言这种符号信息转化为向量形式的数字信息。这样就把自然语言问题要转化为机器学习问题。最常用的词向量模型无非是 one-hot Representation模型和 distributed representation 模型。One-hot RepresentationOne-hot Representation 即用一个很长的向量来表
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2023-12-13 09:34:24
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引言自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于语言模型的假设——“一个词的含义可以由它的上下文推断得出“，提出了词的Distri
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2024-01-26 09:30:04
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