one_hot apple=[0,0,0,…,1,0,0,0] oriange=[0,0,1,0,…,0,0,0] 这种方法首先对进行单词进行词频排序，让后对每个单词建立一个和词库大小的向量，这种犯法无法表达单词的重要程度，并且每个维度很大，与词库大小相等。tfidf tf:文档中词出现的词频 idf:词在所有文旦中出现的频率的倒数，主要用于降低所有文档中一些常见词对文档影响的作用,比如(a,an
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2024-08-27 22:46:41
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## PaddleNLP词向量构建Skip-gram算法实现
### 引言
在自然语言处理任务中，词向量是非常重要且常用的工具。词向量可以将文本中的单词映射为实数向量，从而表示单词之间的语义关系。PaddleNLP提供了丰富的工具和模型来支持词向量的构建和应用。本文将介绍如何使用PaddleNLP构建Skip-gram模型来生成词向量。
### Skip-gram模型简介
Skip-gram是
原创
2023-07-28 12:14:29
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在许多自然语言处理任务中，许多单词表达是由他们的tf-idf分数决定的。即使这些分数告诉我们一个单词在一个文本中的相对重要性，但是他们并没有告诉我们单词的语义。Word2Vec是一类神经网络模型——在给定无标签的语料库的情况下，为语料库的单词产生一个能表达语义的向量。 word2vec是Google开源的一款用于词向量计算 的工具，可以很好的度量词与词之间的相似性； word2vec建模是
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2023-05-30 16:34:30
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1. 词向量技术词向量（word2vec）是一种表示自然语言中单词的方法，即把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量，通过这种方法，把自然语言计算转换为向量计算。词向量的基本内容包括：问题引入基于统计方法的词向量基于语言模型的词向量2 问题引入2.1 向量空间分布的相似性在计算机中表示词语时，当词语转换为向量之后，应保持词语之间在空间中具有相似性。2.2 向量空间子结构和目标词语
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2024-01-02 10:13:09
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最近深度学习技术有了突飞猛进的发展，为语音识别、图像识别、自然语言处理（NLP）提供了强大的工具，为这些领域今后的快速发展提供了新的契机。 深度学习为自然语言处理带来的最令人兴奋的突破是词向量（word embedding）技术。词向量技术是将词转化成为稠密向量，并且对于相似的词，其对应的词向量也相近。 在自然语言处理应用中，词向量作为深度学习模型的特征进行输入。因此，最终模型的效果很大程度上
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2023-07-21 15:15:12
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人工智能基础总目录 词向量模型一 One hot编码缺点PCA/SVD后的问题二 Word2vec1.1 目标函数2.1 主流计算方法1 Skip gram2 CBOW2.2 计算方面的优化方法1 Tree softmax2 Negative Sampling （NEG）三 Glove 模型四 句子向量 Word embedding 是自然语言处理中的重要环节，它是一种文本表示方法，并不具体指某
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2024-05-03 14:49:17
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什么是GloVeGloVe（Global Vectors for Word Representation）是一个基于全局词频统计（count-based & overall statistics）的词表征（word representation）工具，它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量，这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性，比如相似性（similarity）、类比性（analogy
关键字： 文档 句子 词语 单词 上下文单词 上下文窗口 向量 相似性 类比性 欧几距离 余弦距离 余弦相似度 相似度
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2024-05-27 15:07:54
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在前面几讲中笔者对 word2vec 词向量进行了相对详细的介绍，并在上一讲给出了 skip-gram 模型的训练示例。除了 word2vec 之外，常用的通过训练神经网络的方法得到词向量的方法还包括 Glove（Global Vectors for Word Representation）词向量、fasttext 词向量等等。本节笔者将对 Glo
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2024-01-02 12:16:10
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一、词向量 词向量的表示方法： 1、one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小，向量的分量只有一个 1，其他全为 0， 1 的位置对应该词在词典中的位置。但这种词表示有两个缺点：（1）容易受维数灾难的困扰，尤其是将其用于 Deep Learning 的一些算法时；（2
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2023-07-04 15:50:21
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一、概述词向量的学习对于自然语言处理的应用非常重要，词向量可以在空间上捕获词之间的语法和语义相似性。但是词向量机制中的词和词之间是独立的，这种独立性假设是有问题的，词之间形式上的相似性会一定程度造成功能的相似性，尤其是在形态丰富的语言中。但是这种形态和功能之间的关系有不是绝对的，为了学习这种关系，本文在字符嵌入上使用双向LSTM来捕捉这种关系。C2W模型能够很好地捕捉词之间的语法和语义相似度，并且
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2023-11-07 01:42:21
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词向量：是一种表示自然语言中单词的方法，把每个词都表示为一个N维空间内的点，即一个高维空间内的向量。通过这种做法，把自然语言计算转换为向量计算。 有的时候词向量会写作：word2vec、word2vectors这里面的2并不是er，而是使用了英语读音的to。word to vectors 词转换为向量。分词对于人类的思维方式来说，人类喜欢将零零散散的词汇拼凑在一起形成一个语句或是一幅篇章。比如一首
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2024-03-14 11:33:12
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中文词向量训练二1. Gensim工具训练中文词向量1.1 中文词向量过程源程序：train_word2vec_model.py执行方法：在命令行终端执行下列代码.python train_word2vec_model.py wiki.zh.text.seg wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vectorwiki.zh.text.seg为输入文件，wiki.zh.te
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2024-06-18 21:24:50
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最近做自然语言处理算法，需要根据词向量判断两个词汇的相似度。面临两个选择：欧氏距离和余弦相似度。选择哪一个好呢？一、概念图解为便于理解这个问题，假设词向量是二维的。我们分析一下这两种方法计算词向量相似度的方法的特点。假设两个词向量 和 ：【欧氏距离】：【余弦相似度】：参见下图：其中，欧氏距离是线段 XY 的长度，余弦相似度是单位元弧长X’Y’对应角度的余弦。显而易见，我们也很容易定义一个单元圆（
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2023-07-14 16:47:05
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作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R/Python），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言高效数据处理指南》、《文本数据挖掘——基于R语言》（《文本数据挖掘 基于R语言》(黄天元)【摘要 书评 试读】- 京东图书）。知乎专栏：R语言数据挖掘 前文参考：Hope
一、词向量 词向量的表示方法：
1、one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小，向量的分量只有一个 1，其他全为 0， 1 的位置对应该词在词典中的位置。但这种词表示有两个缺点：（1）容易受维数灾难的困扰，尤其是将其用于 Deep Learni
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2023-08-01 15:43:02
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一、为什么要做词嵌入1、假设：在文本任务中，vocabulary_size = 10000，则，如果将word用one-hot表示的话，word向量维度将高达10000，这种高维表示将降低模型性能（如：RNN模型）。而利用“词嵌入向量”可以有效降低“词向量维度”。 2、one-hot表示法，平均化了vocabulary_set中的所有单词，无法显示word之间的相关关系。利用“词嵌入”能够挖掘更多
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2024-04-02 13:10:40
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词---->向量: 叫做【词向量化】， 文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程 多种实现方法：将文本分割为单词，并将每个单词转换为一个向量。将文本分割为字符，并将每个字符转换为一个向量。提取单词或字符的 n-gram（n元），并将每个 n-gram 转换为一个向量。n-gram 是多个连续单词或字符的集合（n-gram 之间
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2023-09-23 21:04:03
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词向量 几个概念 词嵌入（word embedding)：把文本转换成数值形式，或者说——嵌入到一个数学空间里，而 词向量：一个单词所对应的向量，向量之间的数学关系可以表示单词之间的语义关系 词的离散式表示 ***one-hot *** Bag of Words(词袋模型) 没有表达单词在原来句子中 ...
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2021-04-14 08:53:00
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