对于word2vec的解释为基础，同时参考了其他相关博客的分析并加入了自己的理解，希望站在巨人的肩膀上进行一定的学习输出。至于本片文章的属性，个人认为是伪原创吧，有需要的同学可以自行转到相应的链接。 word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。有兴趣可以看看word2vec在githu
6.array的合并生存array数组 vstack方法，实现垂直合并(即按行合并)arr1=np.array([1,2,3])
arr2=np.array([4,5,6])
arr3=np.vstack((arr1,arr2))#垂直合并
print(arr3)
print(arr3.shape)
[[1 2 3]
[4 5 6]]
(2, 3)hstack方法，实现水平合并（即按列合并）
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2024-03-07 12:20:46
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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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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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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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# Python拼接向量的实现
## 一、整体流程
在Python中，实现拼接向量的步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个空的向量 |
| 2 | 遍历需要拼接的向量列表 |
| 3 | 逐个向量拼接到空向量中 |
| 4 | 返回拼接后的结果向量 |
下面我们将逐一介绍每个步骤的具体实现。
## 二、步骤详解
### 1. 创建一个空
原创
2023-11-08 13:12:53
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## Python向量拼接
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要对向量进行拼接操作。向量拼接是将两个或多个向量按照一定的规则合并成一个更长的向量的过程。Python提供了各种方法来实现向量拼接，并且这些方法在处理大量数据时非常高效。
### 1. 使用"+"运算符进行向量拼接
最简单的向量拼接方法是使用"+"运算符。当我们对两个向量执行"+"运算时，它们会按照元素的顺序进行合并，并返回一个
原创
2023-07-22 18:02:53
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前向传播结构图 在推导反向传播之前，首先我们需要了解深度神经网络的模型图，我简单的画个模型图： 这是模型的最后两层，L代表输出层，假设有两个输出 ， ，拼成一个输出列向量 L-1层有三个节点，有三个输出 ， ， ，拼成一个输出列向量 ，这个输出也相当于是对第L层的输入，第L-1层和第L层满足
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2024-01-09 11:15:09
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向量之间的乘法torch.dot点乘，相同维度的两个向量对应元素相乘再相加torch.mul对应元素相乘，结果同a*b 例子如下：矩阵与向量的乘法要求：矩阵的列数=向量的维数 结果：矩阵乘法 函数：torch.mv(A,a)a = torch.tensor([1,2,3])
A = torch.arange(12).reshape(4,3)
torch.mv(A,a)结果：tensor([ 8,
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2023-08-14 12:55:34
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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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pytorch简介Pytorch的两个操作对象1. Tensor Tensor就是张量的英文，表示多维的矩阵，比如一维就是向量，二维就是一般的矩阵等等，Pytorch里面处理的单位就是一个一个的Tensor。2.Variable Variable提供了自动求导功能，也就是可以自动给你你要的参数的梯度。 本质上Variable和Tensor没有区别，不过Variabel会放入一个计算图，然后进行前向
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2023-11-29 10:20:03
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词向量就是要用某个固定维度的向量去表示单词。也就是说要把单词变成固定维度的向量，作为机器学习（Machine Learning）或深度学习模型的特征向量输入。from gensim.models import Word2Vec
import jieba
# 先导入 Gensim 中的 Word2Vec 和 jieba 分词器，再引入黄河和长江的语料
# 定义停用词、标点符号
punctuatio
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2024-02-26 12:57:14
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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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1. 词向量技术词向量（word2vec）是一种表示自然语言中单词的方法，即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，通过这种方法，把自然语言计算转换为向量计算。词向量的基本内容包括：问题引入基于统计方法的词向量基于语言模型的词向量2 问题引入2.1 向量空间分布的相似性在计算机中表示词语时，当词语转换为向量之后，应保持词语之间在空间中具有相似性。2.2 向量空间子结构和目标词语
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2024-01-02 10:13:09
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