FastReport 使用笔记1.在脚本中使用变量在Script脚本方法中中定义变量和Delphi 一样，不做说明，这里主要说一下在报表中定义的变量如何在脚本中读写：（1） 定义变量类型 vars 在 vars 类别下增加变量 v1在Memo1 上使用 memo1.text:=[v1]在Script 中读取 get('v1') 或者 在Script 中写，只能用 set('v1',10)示例在D
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2024-07-25 17:46:05
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1. Word2Vec 概述Word2vec 是用于表示语料库 C. Word2Vec （W2V） 中用于表示单词的分布式表示的模型的组合，它是一种接受文本语料库作为输入并输出每个单词的矢量表示的算法，如下图所示：我们用于表示单词的向量称为 neural word embeddings。有一件事描述了另一件事，尽管这两件事情完全不同。正如埃尔维斯·科斯特洛说的："写音乐就像跳舞一样。“Word2v
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2024-03-19 16:39:00
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"""本系列尝试用最浅显的语言描述机器学习核心思想和技术在工业级推荐系统中的应用场景。有兴趣的童鞋可以自行搜索相应的数学材料深度理解。不定期更新 & 佛系推荐学习材料 & 建议欢迎私信"""word2vec 通过训练产生目标(内容/用户/etc) 的向量表示(embeddings)，并且相似目标的向量表示距离相近，入下图所示: 语义相近的词，投影到二维平面上后距离
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2024-04-27 19:18:51
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前言做自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）这个领域的小伙伴们肯定对word2vec这个模型很熟悉了，它就是一种最为常见的文本表示的算法，是将文本数据转换成计算机能够运算的数字或者向量。在自然语言处理领域，文本表示是处理流程的第一步，主要是将文本转换为计算机可以运算的数字。最传统的文本表示方法就是大名鼎鼎的One-Hot编码，就是用一个很长的向量来表示一个词
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2024-02-21 16:30:04
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```python
# region 加载库,基础参数配置
# 运行前下载数据集
# wget http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz
# tar xvf simple-examples.tgz
# 下载PTB，借助reader读取数据内容，将单词转为唯一的数字编码
# git clone https://github
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2024-06-18 08:10:07
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用一个普通的向量表示一个词，将所有这些向量放在一起形成一个词向量空间，而每一向量则为该空间中的一个点，在这个空间上的词向量之间的距离度量也可以表示对应的两个词之间的“距离”。所谓两个词之间的“距离”，就是这两个词之间的语法，语义之间的相似性。 只介绍基于Hierarchical Softmax的CBOW模型，其他模型参考文章的参考链接。原理语言模型的目标函数一般为对数似然函数 C为所有语料 针对
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2024-05-05 15:22:27
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word2vec是google 推出的做词嵌入（word embedding）的开源工具。 简单的说，它在给定的语料库上训练一个模型，然后会输出所有出现在语料库上的单词的向量表示，这个向量称为"word embedding"。基于这个向量表示，可以计算词与词之间的关系，例如相似性(同义词等)，语义关联性（中国 - 北京 = 英国 - 伦敦）等。NLP中传统的词表示方法是 one-hot repre
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2024-06-07 14:13:35
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word2vec要解决问题： 在神经网络中学习将word映射成连续（高维）向量，这样通过训练，就可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。一般来说， word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关的工作，比如聚类、找同义词、词性分析等等。另外还有其向量的加法组合算法。官网上的例子是 ：vector('Paris') - ve
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2023-07-29 19:09:18
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这篇文章主要讲应用，不讲原理。通俗的说，word2vec是一种将『词』变成向量的工具，在nlp的场景中『词』是显而易见的，但是在有些时候，什么可以看做『词』和『文档』就不那么容易了。文章目录前东家工作的时候，有一个个性化推荐的场景，给当前用户推荐他可能关注的『大V』。对一个新用户，此题基本无解，如果在已知用户关注了几个『大V』之后，相当于知道了当前用户的一些关注偏好，根据此偏好给他推荐和他关注过大
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2024-07-12 16:15:54
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word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。一、理论概述（主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客）1.词向量是什么自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。 NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方
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2024-05-24 22:30:34
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目录 目录1.读写数据集2.重采样3.建立datasetLoader4.搭建skip-gram模型5.训练1.读写数据集使用的是一份英文数据集。其网盘地址如下：实现工具：Jupyter提取码：7m14 之前看了许多博主和教学视频都是训练中文词向量，但是中文词向量有一个很麻烦的事情就是分词。他们几乎都毫不犹豫的选择jieba分词，然而jieba分词是基于1阶马尔科夫随机场分词，这
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2023-12-06 11:31:41
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一、基本概念word2vec是Google在2013年开源的一个工具，核心思想是将词表征映
射为对应的实数向量。目前采用的模型有一下两种CBOW(Continuous Bag-Of-Words，即连续的词袋模型)Skip-Gram项目链接：https://code.google.com/archive/p/word2vec二、背景知识词向量词向量就是用来将语言中的词进行数学化的一种方式，顾名思义，
一、语料库的下载我下载是zhwiki-20180720-pages-articles.xml.bz2文件，1.5G左右是一个压缩包，下载的时候需要注意文件的名称。二、语料库文章的提取下载完成之后，解压缩得到的是一个xml文件，里面包含了许多的文章，也有许多的日志信息。所以，我们只需要提取xml文件里面的文章就可以了。我们通过WikiExtractor来提取xml文件中的文章，它是一个意大利人写的一
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2024-06-17 12:04:28
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#1.word2vec相关概念 单词转成词向量表示，便于神经网路模型的训练。有2种训练模型： 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』 Word2vec 本质上是一种降 ...
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2021-08-03 23:47:00
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word2vec是常用的word embedding方法
在自然语言处理领域中，很多问题需要将单词映射到实数向量空间再进行计算。最经典的方法就是one-hot编码，但是其假设默认两个词之间是独立无关的，并且具有稀疏性，会带来维度灾难。向量空间模型 Vector space models 将语义近似的词汇被映射为相邻的数据点，它基于一种分布假设，其核心思想
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2024-06-11 21:21:14
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有个用心的读者最近做了一篇论文，想知道Word2Vec的相关理论和应用方法，作为一个有强迫症的我，去翻查了大量的文献资料，决定从Word2Vec的上下文来温习一下这个NLP的基础以及做相关的知识体系的基本构建，为做Word2Vec的朋友提供一个参考。内容目录：Word2Vec可以做什么用？Word2Vec定义？为什么需要他？Word2Vec是如何工作的？Word2Vec的知识大纲CBOW模型Pyt
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2024-05-23 16:12:09
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word2vec要解决问题： 在神经网络中学习将word映射成连续（高维）向量，这样通过训练，就可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。一般来说， word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关的工作，比如聚类、找同义词、词性分析等等。另外还有其向量的加法组合算法。官网上的例子是 ：vector('Paris') - ve
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2024-04-25 22:51:18
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本文关于在gensim中如何使用word2vec 准备输入(Preparing the Input) 从一开始，gensim的word2vec把语句序列作为它的输入（即文本）；每一个语句就是一个单词序列；# import modules & set up logging
import gensim, logging
logging.basicConfig(format='%(asctim
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2024-04-18 13:43:01
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本部分为数据预处理部分word2Vec是一种将单词表示为低维向量的模型；Continuous Bag-of-Words Model 连续词袋模型；该模型根据一个单词的上下文来预测该单词；Continuous Skip-gram Model 该模型是根据一个单词来预测该单词的上下文。Skip-gram和negative sampling举例：The wide road shimmered in th
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2024-04-05 22:30:35
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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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