# Python实现GloVe：词嵌入的基础
## 1. 什么是GloVe？
GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种用于创建词嵌入的模型，旨在将词语映射到一个连续的向量空间中。GloVe通过分析全局词共现矩阵（即在文本中词语之间的共现关系）来捕捉词之间的语义关系。这种方法使得词语嵌入不仅能够保留词义的相似性，还能维持一定的数学结构。
20210331 glove实例 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ wiki语料列表 https://wiki.apertium.org/wiki/Wikipedia_Extractor https://github.com/18106574249/WikiExtractor python3 WikiExtractor.py --infn dump.xml.
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...
转载
2022-06-02 20:45:04
1036阅读
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
转载
2023-07-11 22:03:36
152阅读
# 使用Python实现GloVe：文本嵌入的实际应用
## 引言
GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种用于词嵌入的算法，它利用全局词频统计信息来捕捉词与词之间的关系。与Word2Vec不同，GloVe通过构建一个词汇的共现矩阵，然后通过矩阵的分解来获得词的嵌入向量。本篇文章将详细探讨如何用Python实现GloVe，并应用于一个实际
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现GloVe（Global Vectors for Word Representation）。GloVe是一种用于生成词向量的有效方法，可以捕捉词汇之间的语义关系。随着深度学习的广泛应用，利用PyTorch实现GloVe成为一个有趣而重要的项目。
## 背景描述
在自然语言处理领域，词向量模型已经成为了最重要的工具之一。GloVe是斯坦福大学提
使用了下thrift，出现了一些路径问题。原来是glob.glob函数捣的鬼。所以扒了下英文文档，有些收获。下面分享。函数功能：匹配所有的符合条件的文件，并将其以list的形式返回。 一.glob.glob的介绍和一些实现细节 这个字符串的书写和我们使用linux的shell命令相似，或者说基本一样。也就是说，只要我
转载
2023-07-24 10:52:27
132阅读
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
转载
2023-12-06 17:05:29
63阅读
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
转载
2024-01-16 07:13:21
46阅读
# 使用GloVe实现词嵌入的Python代码实战
GloVe（全球词向量）是一个用于生成词向量的有效工具。本文将指导你如何在Python中实现GloVe，帮助你理解和实践这一过程。我们将分步进行，下面是整个流程的概述。
| 步骤 | 描述 |
|------------|----------------
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
105阅读
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
转载
2023-10-07 13:41:00
93阅读
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
转载
2023-12-17 10:29:20
65阅读
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
转载
2024-01-15 09:34:40
51阅读
# 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
51阅读
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
10000+阅读
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
302阅读
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 16:29:07
1194阅读
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。
转载
2016-02-18 14:42:00
147阅读
2评论
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
转载
2024-01-17 19:12:46
117阅读
