引言前几天的一篇文章自然语言处理入门里提到了一个词嵌入工具GloVe，今天我们花点时间介绍下它的工作原理。不管是英文还是中文，网上关于GloVe的介绍并不多，所以本文的内容主要来自于Stanford NLP Group的Jeffrey Pennington, Richard Socher, Christopher D. Manning在2014年的Empirical Methods in Natu
glove - 必应词典 glove - 必应词典 美[ɡlʌv]英[ɡlʌv] 美[ɡlʌv]英[ɡlʌv] v.给戴手套；作…的手套 n.（分手指的）手套 网络分指手套；拳套；棒球之爱 v.给戴手套；作…的手套 n.（分手指的）手套 网络分指手套；拳套；棒球之爱 v.给戴手套；作…的手套 n.（
原创
2022-08-13 00:51:55
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NLP ——GloVeglove是一个全局对数双线性回归模型（global log bilinear regression model）。顾名思义，该模型用到了语料库的全局特征，即单词的共现频次矩阵，并且，其优化目标函数是对数线性的，并用回归的形式进行求解。本质上是对共现矩阵进行降维。首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量。 对于中心词：中心词变换： 现在我们已
# 如何实现"Glove nlp"
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何实现“Glove nlp”。Glove是一种用于自然语言处理（NLP）的算法，它能够将单词表示为向量，以便计算机能够更好地理解和处理语言。
我们将按照以下步骤来实现Glove nlp：
1. 数据预处理
2. 构建共现矩阵
3. 计算词向量
4. 应用词向量
在每一步中，我将提供所需的代码，并对代码进行注释，以便你更
原创
2023-08-24 17:16:32
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一、概述GloVe：Global Vectors。模型输入：语料库 corpus模型输出：每个词的表示向量二、基本思想要讲GloVe模型的思想方法，我们先介绍两个其他方法：一个是基于奇异值分解（SVD）的LSA算法，该方法对term-document矩阵（矩阵的每个元素为tf-idf）进行奇异值分解，从而得到term的向量表示和document的向量表示。此处使用的tf-idf主要还是term的全
前两天怒刷微博，突然发现了刘知远老师分享的微博，顿时眼前一惊。原Po例如以下：
http://weibo.com/1464484735/BhbLD70wa
因为我眼下的研究方向是word2vec。暗自折服于它在word analogy task上狂暴吊炸天的能力，对于glove这样能够击败word2vec的大牛，也必定会产生好奇心。
于是便对它做了初步分析，便有了本文，希望能够抛砖引玉。
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2016-02-18 14:42:00
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initialize_parameterslong long W_size = 2 * vocab_size * (vector_size + 1); // +1 to allocate space for biassrc/glove.c:185for (b = 0; b < vector_size; b++) diff += W[b + l1] * W[b + l2]; // dot product of word and context word vectordiff += W[
原创
2021-08-04 10:27:06
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GloVe模型的理解。
原创
2022-09-23 17:05:28
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Word2VecWord2Vec 是 google 在2013年提出的词向量模型，通过 Word2Vec 可以用数值向量表示单词，且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性。简述我们知道，在使用神经网络处理数据的时候，神经网络只能处理数字向量或者矩阵，他不可能理解文本、图像本身。那么，图像是用像素表示的，这个在最早显示图像的时候就已经和神经网络的使用不谋而合，但是文本是人类自然产生的，没有办法直
import hashlibimport gensim#原文件加上一行成为gensim可读的格式def prepend_slow(infile, outfile, line): "
原创
2022-07-19 11:46:04
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Python中模块’glm’的vec3属性不存在在Python中，在使用第三方模块’glm’的时候，有时会遇到错误提示“module ‘glm‘ has no attribute ‘vec3‘”。这个错误提示通常说明在尝试访问属性vec3时，Python无法在该模块中找到此属性。要正确使用这个模块，我们需要了解更多有关它的信息。首先，让我们看一下glm模块是什么。glm模块是一个针对OpenGL图
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2023-10-07 13:41:00
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具体的转化操作见b站https://www.bilibili.com/video/BV1Ny4y1z7QXimport gensimfro
原创
2021-11-20 16:06:43
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作者 | Peng Yan编译 | VK来源 | Towards Data Science作为NLP数据科学家，我经常阅读词向量、RNN和Transformer的论文。阅读论文很有趣，给我...
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2022-06-02 20:45:04
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文本嵌入预训练模型Glove1.词嵌入预训练模型2.Glove3.求近义词和类比词1.文本嵌入预训练模型虽然 Word2Vec 已经能够成功地将离散的单词转换为连续的词向量，并能一定程度上地保存词与词之间的近似关系，但 Word2Vec 模型仍不是完美的，它还可以被进一步地改进：子词嵌入（subword embedding）：FastText 以固定大小的 n-gram 形式将单词更细致地表示为了
Python简介： Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 它由著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言，于 1991 正式年发布，是纯粹的自由软件、源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。 Python 2.0 于 2000
一、概述GloVe与word2vec GloVe与word2vec，两个模型都可以根据词汇的“共现co-occurrence”信息，将词汇编码成一个向量（所谓共现，即语料中词汇一块出现的频率）。 两者最直观的区别在于，word2vec是“predictive”的模型，而GloVe是“count-ba
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2020-11-11 14:29:00
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GloVe 模型介绍GloVe的推导GloVe是基于共现信息来获得词的分布表示的，所以需要统计词的共现对信息。在设定的窗口内，统计中心词\(k\)与其上下文词\(i\)的共现次数\(X_{i,k}\)。那么有 \[P_{i,k} = \dfrac{X_{i,k}}{X_i} \] 其中 \[X_i = \sum_{j}X_{i,j} \] 作者发现对于任意三个词\(i,j,k\), $$
rati
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2018-11-07 12:07:00
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这篇文章是我的笔记分享，内容主要来自吴恩达老师的深度学习课程。^AI中国官网全球领先的线上AI教育、实践平台(deeplearningai.net)(https://www.deeplearningai.net/classroom/Sequence_Models"DeepLearning)前边讲了怎么学习embeddingmatrix，这小节了解一下GloVe^Glove:GlobalVector
原创
精选
2022-02-21 17:14:12
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如果要在一个函数内修改全局变量，就使用 global 语句。如果在函数的顶部有 global eggs 这样的代码，它就告诉Python：“这个函数中，eggs 指的是全局变量，所以不要用这个名字创建一个局部变量。”示例代码： sameName2.pydef spam():
global eggs
eggs = 'spam'
eggs = 'global'
spam()
prin
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2023-07-11 22:03:36
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零、Introduction类似于word2vec，GloVe也是一种词向量训练方法，改进如下:能够更好的利用全局统计量，训练速度更快仍然保留了局部窗口共现信息，语义效果略好于word2vec接下来，我会简要介绍GloVe模型的推导、PyTorch实现、使用方法一、推导原文提到了两种推导思路：一是【用词向量点积去拟合共现概率比】，二是【逐步改良SkipGram】；分别介绍如下直接拟合概率比首先定义
原创
2020-12-14 16:29:10
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