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
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2024-01-16 07:13:21
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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
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2024-01-15 09:34:40
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# 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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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.
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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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
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2024-01-17 19:12:46
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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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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
# 如何在 PyTorch 中集成 GloVe
在自然语言处理（NLP）中，词嵌入是一种重要的技术，用于将词语转换为向量形式以便于模型处理。GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种常用的词嵌入方法。本文将教你如何在 PyTorch 中集成 GloVe，帮助你将其与深度学习模型结合使用。我们将通过一系列步骤详细讲解这个过程。
## 流程概述
# 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。
# 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 |
|------------|----------------
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
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2024-04-18 14:15:49
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# 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
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
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2023-12-06 17:05:29
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