民宿越来越成为旅游消费的新热潮，作为国内最大的民宿平台，途家在应用 AI 技术进行个性化商品推荐方面进行了不少探索。民宿行业的数据，具有用户消费频次低，用户兴趣点不好描述等特点，基于内容和普通协同过滤的方法效果都不明显，受 graphic embedding ，word2vec 的启发， 我们运用 Embedding 技术有效建立了商品之间的相似关系，运用在物物相似推荐场景通过 AB 测试效果明显
作者 王喆今天我们不分析论文，而是总结一下Embedding方法的学习路径，这也是我三四年前从接触word2vec，到在推荐系统中应用Embedding，再到现在逐渐从传统的sequence embedding过渡到graph embedding的过程，因此该论文列表在应用方面会对推荐系统、计算广告方面有所偏向。第一部分 Word2vec基础1. [Word2Vec] Distribut
导读：向量化在业界的运用越来越广，近期也有许多文章分享过相关的主题。严选于18年下半年开始探索向量化在搜索推荐场景中的运用，从最开始基于商品召回用户的任务到后续的搜索召回、搜索个性化排序、搜索底纹、搜索发现词、搜索建议词、跨类目推荐、推荐召回、多兴趣召回、通用排序、端智能重排等等，我们不断拓宽向量体系在严选的运用，在这过程中一点点迭代与沉淀。本文将从模型算法和落地运用等角度做简要介绍，希望能给读者
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2024-10-18 15:45:34
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哎，经过小半个月的模型构造，我得到了一令人悲伤的结果，按照我的想法创建模型之后，根本不work，我甚至不知道为什么softmax会分配出两个0的结果，按理说分出的东西的和肯定是1，哪怕全是10我都接受了，为什么会是两个0的结果，我很难过。接下来我想用时序网络实验实验了。就算是失败按理我也写一下吧，当成是实验记录了，大佬们要是有什么指导的地方也可以直接告诉我，谢谢各位了。从上次开发记录开始，我们从T
想要做语义检索，迫切需要embedding模型来做文本的嵌入。也就是转向量。huggingface上那么多text embedding模型，
原创
2024-01-18 11:28:52
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一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力，引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种
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2024-07-25 08:22:00
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最近做完UNIT一个小项目后，结合同时期看KBQA的文章，对NLP/NLU方向产生了比较大的兴趣，想深入学习一下，结合一篇综述Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing（参考文献[5]为其阅读笔记）的阐述顺序，把相关的知识补一补，本文即第一部分Word Embedding。主要参考文献：[1] word2vec
从C端视角来看，58商业将Embedding作为广告的一种理解方式，使我们精确理解C端用户意图，同时理解B端推广提供的能力，使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文本语义、用户行为进行向量化，通过数学计算表达广告和用户关系，具备易表示、易运算和易推广的特点。今天将从以下几方面来介绍Embedding技术在58商业搜索和推荐场景的实践：58商业流量场景主流Embedding算法介
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2024-06-07 22:05:41
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前言
如果用户希望直接访问类似ERP数据库之类的数据源，他们将面临下列一些很大的挑战： ·数据源的内容通常很难理解，因为它们是面向系统和开发者设计的，而没有考虑到一般用户。 ·用户感兴趣的信息通常分布在多个异构数据源上。即使仅仅是处理多个不同的关系型数据库也需要用户了解它们的不同之处(例如不同的SQL语法)。更糟糕的是这些数据源可能属于不同的类型，不仅包括关系型数据库甚至还包括文件和We
Embedding技术概览：1. Graph Embedding简介Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘，在这样的背景下，Graph Embedding成了新的研究方向，并逐渐
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2024-04-22 13:14:42
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导读：我们都知道在数据结构中，图是一种基础且常用的结构。现实世界中许多场景可以抽象为一种图结构，如社交网络，交通网络，电商网站中用户与物品的关系等。目前提到图算法一般指：经典数据结构与算法层面的：最小生成树 (Prim,Kruskal,...) ，最短路 (Dijkstra,Floyed,...) ，拓扑排序，关键路径等概率图模型，涉及图的表示，推断和学习，详细可以参考 Koller 的书或者公开
1.基本概念 Lora，英文全称“Low-Rank Adaptation of Large Langurage Models”，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术2.作用只要是图片上的特征都可以提取并训练 （1）对人物/物品的脸部特征进行复刻 （2）生成某一特定风格的图像 （3）固定动作特征3.embedding和Lora的区别 embedding
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2024-08-01 16:43:44
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PowerDesigner的程序破解： 将破解文件pdflm15.dll复制到PowerDesigner的安装路径下。覆盖已有文件。PowerDesigner的类库的导入：将类库解压，然后打开文件夹将里面的所有类库复制到PowerDesigner的安装路径下。-----------------------------------介绍PowerDesigner的五种模型--------
在现代科技发展中，Ollama 模型及其嵌入（Embedding）模型成为自然语言处理领域的一个热点。最近许多工程师和研究者对如何优化这些嵌入模型进行了探讨，意图提升模型性能并解决潜在的问题。本文将详细记录如何解决“ullama 模型Embedding 模型”的过程，涵盖从背景描述到技术原理、架构解析、源码分析等多个维度的内容。
我们首先来看一下背景信息。Ollama 模型通常通过将复杂的文本映
2019年03月24日15:23:32更新： 由于图片经常显示不出来，本文最新链接请点击：://fuhailin.github.io/Embedding/ 博主所有博客写作平台已迁移至：://fuhailin.github.io/ ，欢迎收藏关注。这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇在深度学习实验中经常会遇Embedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比
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2024-07-29 19:06:14
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最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。Keras中embedding层做一下介绍。中文文档地址：https://keras.io/zh/layers/embeddings/参数如下：其中参数重点有input_dim,output_dim,非必选参数input_length.初始化方法参数设置后面会单独总结一下。 demo使用预训练（使用百度百科（w
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2024-04-19 15:27:29
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前言预训练语言模型在目前的大部分nlp任务中做个微调都能取得不错的一个结果，但是很多场景下，我们可能没办法微调，例如文本聚类，我们更需要的是文本的向量表示；又亦如文本匹配，特别是实时搜索场景，当候选集数量较多时，直接使用ptm做匹配速度较慢。那么如何优雅的使用预训练模型生成文本embedding呢？本文将会从不同的预训练模型与不同的优化方法去介绍文本embedding的生成方式，如有理解错误，欢迎
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2024-05-13 10:34:05
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跨入transformer时代，看看抛开CNN和RNN，如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取。这里选取WMT的英翻中任务，我们来一边聊模型insight一边看代码实现
无所不能的Embedding6 - 跨入Transformer时代～模型详解&代码实现上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CN
ELMO原理介绍一、引言1.1 从Word Embedding到ELMO二、ELMO2.1 ELMO原理2.2 ELMO 训练2.2.1 第一阶段 语言模型进行预训练2.2.2 第二阶段 接入下游NLP任务2.3 ELMO效果 一、引言1.1 从Word Embedding到ELMOWord Embedding：词嵌入。最简单粗劣的理解就是：将词进行向量化表示，实体的抽象成了数学描述，就可以进行
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2024-07-10 01:16:41
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ollama Embedding 模型的不断发展，为自然语言处理和机器学习领域带来了新的可能性。然而，在使用这些模型时，用户往往会遇到一些挑战，特别是在模型的嵌入过程中。理解这些问题并掌握解决方案将对业务产生显著影响，这篇博文将为您详细解析如何应对“ollama Embedding 模型”的相关问题。
### 背景定位
在现代的数据驱动业务中，文本数据的处理愈发重要。通过使用“ollama E
