最近做完UNIT一个小项目后，结合同时期看KBQA的文章，对NLP/NLU方向产生了比较大的兴趣，想深入学习一下，结合一篇综述Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing（参考文献[5]为其阅读笔记）的阐述顺序，把相关的知识补一补，本文即第一部分Word Embedding。主要参考文献：[1] word2vec
前言
如果用户希望直接访问类似ERP数据库之类的数据源，他们将面临下列一些很大的挑战： ·数据源的内容通常很难理解，因为它们是面向系统和开发者设计的，而没有考虑到一般用户。 ·用户感兴趣的信息通常分布在多个异构数据源上。即使仅仅是处理多个不同的关系型数据库也需要用户了解它们的不同之处(例如不同的SQL语法)。更糟糕的是这些数据源可能属于不同的类型，不仅包括关系型数据库甚至还包括文件和We
最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。Keras中embedding层做一下介绍。中文文档地址：https://keras.io/zh/layers/embeddings/参数如下：其中参数重点有input_dim,output_dim,非必选参数input_length.初始化方法参数设置后面会单独总结一下。 demo使用预训练（使用百度百科（w
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2024-04-19 15:27:29
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学习 Transformer 该从那里起步呢？首先，当然是膜拜CV大佬，向大佬学习，这位大佬分析细致入理，写文幽默风趣，本文也是从这位大佬这里搬过来的（侵删）。这是大佬的知乎号：目录1. One-Hot Encoding2. Word Embedding3. Position Embedding为何使用三角函数呢？为何使用这种方式编码能够代表不同位置信息呢？End去繁就简，咱们直接开始！1. On
1. Lambda简介一个Lambda Expression (译为Lambda式) 就是一个包含若干表达式和语句的匿名函数。可以被用作创建委托对象或表达式树类型。 所有的Lambda式都使用操作符“=>“，表示“goes to (转变为)”。
民宿越来越成为旅游消费的新热潮，作为国内最大的民宿平台，途家在应用 AI 技术进行个性化商品推荐方面进行了不少探索。民宿行业的数据，具有用户消费频次低，用户兴趣点不好描述等特点，基于内容和普通协同过滤的方法效果都不明显，受 graphic embedding ，word2vec 的启发， 我们运用 Embedding 技术有效建立了商品之间的相似关系，运用在物物相似推荐场景通过 AB 测试效果明显
Word2Vec算法原理：skip-gram: 用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文cbow: 拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身Skip-gram 和 CBOW 的简单情形：当上下文只有一个词时，语言模型就简化为：用当前词 x 预测它的下一个词 y V是词库中词的数量，$x$ 是one-hot encoder 形式的输入，$y$ 是在这 V 个词上输出的概率。
词嵌入向量WordEmbedding的原理和生成方法 WordEmbedding词嵌入向量(WordEmbedding)是NLP里面一个重要的概念，我们可以利用WordEmbedding将一个单词转换成固定长度的向量表示，从而便于进行数学处理。本文将介绍WordEmbedding的使用方式，并讲解如何通过神经网络生成WordEmbedding。WordEmbedding的使用
其实Embedding技术发展相对比较早，随着深度学习框架的发展，如tensorflow，pytorch，Embedding技术显得越来越重要，特别在NLP和推荐系统领域应用最为广泛。下面主要讲讲我认识的Embedding技术。本文目录：一、Embedding技术发展时间轴关键点二、word2vec补充：fastText算法三、Item2Vec四、Youtube基于Embedding的召回算法五、
作者 | strongerHuang为什么说 IDE 也卷了？随后（在上周），微软也发布了基于 VS Code 的嵌入式开发插件（Embedded Tools），支持Azure RTOS、FreeRTOS操作系统。地址：https://devblogs.microsoft.com/cppblog/vscode-embedded-development/（基于 VS Code 嵌入式 ID
想要做语义检索，迫切需要embedding模型来做文本的嵌入。也就是转向量。huggingface上那么多text embedding模型，
原创
2024-01-18 11:28:52
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3.2 Embedded嵌入法嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性，比如决策树和树的集成模型中的feature_importances_属性，可以列出各个特征对树的建立的贡献，我们就可以基于
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2024-04-25 14:54:25
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1.Transformer为何使用多头注意力机制？（为什么不使用一个头）多头注意力直觉上的解释，其实类似cnn中的多核，关注到不同子空间的信息，捕捉到更加丰富的特征信息，当然从代码实现上不是类似于cnn的多核，因为keyi, queryi 并没有去关注其他子空间j!=i的值 但目前并没有一个好的解释，https://www.zhihu.com/question/341222779，但确
文本表示就是将文本转化成数学上的向量表示，怎么把字符串转化为向量，就是文本表示的核心问题。离散表示1.One-hot这种编码格式首先建立一个全局的完备的词典，该词典包含所有文本中的词，因此该方式表示后的形式为一个很大的vector，vector中只在该词出现的位置设置为1，表示该词出现，其余全部为0。 例：小明喜欢看电影，小红喜欢听歌。 小张喜欢打篮球。这两个句子中包含的词去重后构建一个词典，（需
最近看到一篇关于poi的论文，把poi各个类别通过邻接关系利用Word-embedding训练成了词向量，这样原本属于不同大类下的子类但是功能很相近的类别就在词向量空间里显得比较近，更符合实际情况。相比于之前的分开看各种poi类别比例，这样可以更好地表达出城市内的poi配置情况。论文提要Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI
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2024-07-28 13:31:15
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Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
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2024-08-21 11:31:19
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要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
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2024-04-08 19:22:14
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之前在开发中遇到一个问题，vue项目结合 element ui 使用。但是 element ui 的样式不一定符合我们的需求，这时我们就需要改变它的样式。比如博主使用到了element ui 的对话框，我想要改变这个对话框标题的颜色，所以我需要在页面中审查元素找到对应的标签。但是当我找到并且复制，然后试图去改变它的样式时，怎么都没办法改变。我以为是权重的问题，所以我加 ! important，但是
词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
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2024-04-29 09:50:36
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经常有一些图像任务需要从一张大图中截取固定大小的patch来进行训练。这里面常常存在下面几个问题：patch的位置尽可能随机，不然数据丰富性可能不够，容易引起过拟合如果原图较大，读图带来的IO开销可能会非常大，影响训练速度，所以最好一次能够截取多个patch我们经常不太希望因为随机性的存在而使得图像中某些区域没有被覆盖到，所以还需要注意patch位置的覆盖程度基于以上问题，我们可以使用下面的策略从
