https://www.faxiang.site/ 转近年来，从计算机视觉到自然语言处理再到时间序列预测，神经网络、深度学习的应用越来越广泛。在深度学习的应用过程中，Embedding 这样一种将离散变量转变为连续向量的方式为神经网络在各方面的应用带来了极大的扩展。该技术目前主要有两种应用，NLP 中常用的 word embedding 以及用于类别数据的 entity e
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2023-07-24 18:04:13
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文章目录使用词嵌入层（Embedding 层）利用Embedding层学习词嵌入6-5 将一个Embedding层实例化6-6 加载IMDB数据，准备用于Embedding层6-7 在IMDB数据上使用Embedding层和分类器写在最后 使用词嵌入层（Embedding 层）将单词和向量关联还存在着一种强大的方法，就是使用更为密集的词向量（word vector），也叫词嵌入（word emb
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2023-09-25 17:14:04
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Graph Embedding需要提供和序列采样出的类似的关系样本数据，只不过现在高了一个维度，于是整个样本构建的流程就变成了先按照业务关系构造图，然后从图采样到序列，再从序列采样到样本，才能作为Embedding训练模型的输入Item2Vec 也通过商品的组合去生成商品的 Embedding，这里商品的组合也是序列式的，我们可以称他们为“Sequence Embedding”更多场景下，数据对象
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2023-09-20 15:51:08
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字符串操作在程序中的出现频率相当高，包括分割，替换，拼接等等，这篇文章介绍五个最常遇到的问题，希望给你带来一些思考。1、使用多个界定符分割字符串分割字符串属于字符串最基本的操作了，直接用 split() 即可。 In [88]: a = 'a,b,c,c'
In [89]: a.split(',')
Out[89]: ['a', 'b', 'c', 'c'] 如果一个字符串包含多个不
# 构建离线Embedding的流程
在机器学习和自然语言处理领域，Embedding是一个重要的技术，它能有效地将高维离散数据（如词汇）映射为低维稠密向量。在这里，我将介绍如何实现一个“Python离线Embedding”的过程。我们将分成几个主要步骤来完成这项任务。
## 流程概述
以下是整个离线Embedding的实现流程：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-17 11:29:10
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# 教你如何实现"Python Paddle Embedding"
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现"Python Paddle Embedding"。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步进行操作。
### 流程图
```mermaid
journey
title 整个流程
section 步骤
开始 --> 下载PaddlePadd
原创
2024-02-27 07:15:22
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# Python 训练 Embedding 的探索
在深度学习和自然语言处理（NLP）中，embedding（嵌入）是一种把稀疏的、高维的离散变量映射到低维稠密的连续向量空间的技术。Embedding 的主要用途是从文本、图像和其他数据中提取特征。本文将讨论如何使用 Python 训练 embedding，并通过代码示例展示整个过程。
## 什么是 Embedding？
Embedding
在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 实现 Ollama 的 embedding 功能。随着 AI 发展，embedding 成为文本表示的重要技术，我们将分享这个过程中的关键挑战与解决方案。
从一开始，面临的一个首要技术痛点是 **高效地处理文本数据**，以生成准确的嵌入向量。随着数据量的迅速增长，传统方法难以满足性能需求，因此我们需不断优化和调整技术架构。
```mermaid
# 如何实现 Embedding 比较：新手指南
在自然语言处理（NLP）中，embedding 是将文本转换为向量表示的重要技术。此文将教会你如何在 Python 中进行 embedding 比较。我们将使用一些流行的库，比如 `gensim` 和 `numpy`，并逐步进行实现。
## 流程概述
以下是实现 embedding 比较的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
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目录 一、下载并配置Python环境1、下载Python 2、安装Python3、验证是否安装成功 二、下载并安装Pycharm1、下载Pycharm2、安装Pycharm3、启动Pycharm 一、下载并配置Python环境1、下载Python 首先进入Python下载官网：https://www.python.org/点击Downloads进入
# 单词 Embedding in Python
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域中，单词嵌入（Word Embedding）是一种将文本中的单词映射到实数向量的技术。通过将单词表示为向量，我们能够在计算机中更好地处理和理解自然语言。Python是一种广泛使用的编程语言，提供了许多工具和库来进行单词嵌入。本文将介绍如何使用Python进行单词嵌入，并提供相应的代码示例。
## 什么是
原创
2023-08-14 15:44:01
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迁移学习和预训练模型不仅在计算机视觉应用广泛，在NLP领域也逐渐成为主流方法。近来不断在各项NLP任务上刷新最佳成绩的各种预训练模型值得我们第一时间跟进。本节对NLP领域的各种预训练模型进行一个简要的回顾，对从初始的Embedding模型到ELMo、GPT、到谷歌的BERT、再到最强NLP预训练模型XLNet。梳理NLP预训练模型发展的基本脉络，对当前NLP
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2024-07-09 09:02:49
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首先我们打开 Python 的解释器，在里面输入如下内容： >>> a = 1024>>> b = 1024>>> a is bFalse>> a = 1024>>> b = 1024>>> a is bFalse当 a 和 b 的值皆为 1024 的时候，a is b 为 False，
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2024-10-28 20:29:50
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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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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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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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词向量嵌入在NLP中，一个最基本的问题就是如何在计算机中表示一个单词。一般我们用含有N个单词的词汇表来对单词进行编码，例如词表{“hello”: 0, “world”: 1, “nice”:2, “to”:3, “see”:4, “you”:5 }中只有6个单词，那么nice的编码就是2，但是一篇文章有成百上千甚至更多的词汇时，这就需要embedding操作将词向量进行压缩，用更小的维度去表示大量
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2023-10-06 20:12:06
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【论文夜读】【随笔】一切皆embedding(向量嵌入)python中一切皆对象，深度学习里几乎一切皆可embedding。自从word2vec横空出世，似乎一切东西都在被embedding。知识图谱、社交网络可以被embedding，句子、段落可以被embedding，图像的主题或者部分可以被embedding。。。总体地来说，embedding也是构建一个映射f:X→Y
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2023-11-03 20:28:38
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输入是什么样子，输出是什么样子？ nn.Embedding（），用来实现词与词向量的映射，通俗来讲就是将文字转换为一串数字，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。下面会通过实例来解释，比较直观，看到最后。格式：torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None,
max_norm=None, norm_ty
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2023-10-12 21:56:33
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最近需要用langchain搭建一个embdding检索服务，我这里分享一下我的实现。
