文章目录Word2Vec说明环境准备常用的API实践GloVe说明环境准备实践 在处理NLP任务时，首先要解决的就是词（或字）在计算机中的表示问题。优秀的词（或字）表示要求能准确的表达出semantic（语义） 和syntactic（语法）的特征。目前常用的词嵌入（word embedding）训练方法有两种：word2vec;glove;本文旨在介绍如何使用 word2vec 和 glove 算
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2024-02-12 19:53:51
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但凡谈及自然语言处理，我们都会想到词向量，那么怎么快速地获得词向量呢？最简单的方法就是word2vec。本文不深究word2vec的原理，网上很多细致深入的解读，大家可以自行搜索。今天总结一下如何快速训练自己的词向量，作为参考个人的手册。1、 语料丰富、高质量的语料是词向量成功第一步。前两天学到一个名词，叫自监督学习，word2vec就是其中一种。自己监督自己，很容受到噪声的干扰，如果数据不干净，
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2024-04-16 22:03:27
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作者|ARAVIND PAI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 理解预训练词嵌入的重要性
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2020-09-16 23:24:00
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gensim训练词向量# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2020/7/7 12
原创
2022-11-16 19:44:13
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词向量训练一、 实验目的掌握课堂所讲词向量的基本概念和训练方法。加强对pytorch、tensorflow等深度学习框架的使用能力。二、 实验要求任选课上讲的一种词向量模型进行实现即可，如是其他模型则请写明模型结构，作业压缩文件中也提供给大家相关的一些论文来进行参考。三、实验内容1.数据读取及预处理中文语料已经分好词了，还需要去掉停用词。def load_stopwords():
with
作者 | 陈孝良责编 | 胡永波 目前来看，语音识别的精度和速度比较取决于实际应用环境，在安静环境、标准口音、常见词汇上的语音识别率已经超过95%，完全达到了可用状态，这也是当前语音识别比较火热的原因。随着技术的发展，现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态，但是对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升。当然，多人语音识别和离线语音识别也是当前
fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，在文本分类任务中，fastText（浅层网络）往往能取得和深度网络相媲美的精度，却在训练时间上比深度网络快许多数量级。在标准的多核CPU上， 能够训练10亿词级别语料库的词向量在10分钟之内，能够分类有着30万多类别的 ...
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2021-10-13 09:42:00
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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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介绍我们如何让机器理解文本数据？我们知道，机器在处理数字数据方面非常擅长，但如果我们把原始的文本数据提供给它们，它们的效果会很差。我们的想法是创建一个词的表征，捕捉它们的含义、语义关系和它们使用的不同类型的语境。这就是词语嵌入–文本的数字表示。而预训练的词嵌入是当今自然语言处理（NLP）领域的一个关键齿轮。但是，问题仍然存在–预训练的词嵌入是否给我们的NLP模型带来了额外的优势？这是一个你应该知道
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2024-06-19 00:20:04
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最近在家听贪心学院的NLP直播课。都是比较基础的内容。放到博客上作为NLP 课程的简单的梳理。本节课程主要讲解的是词向量和Elmo。核心是Elmo，词向量是基础知识点。
Elmo 是2018年提出的论文 《Deep contextualized word representtations》,在这篇论文中提出了很重要的思想Elmo，Elmo 是一种基于特征的语言模型，用预训练的语言模型，生成更好的特
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2024-06-20 18:31:20
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前文理论介绍完毕，接下来进入实战环节。实践中向量化应用的场景常有不同，但向量文本化的训练和使用方式大同小异。在这里我将采用两种方法：gensim库以及tensorflow来完成词向量实战训练。一、word2vec之gensim工具包实现1、gensim工具包中详细参数：在gensim中，word2vec相关的API都在包gensim.models.word2vec中。和算法有关的参数都在类gens
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2023-12-15 06:02:09
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语言是人与人相互沟通的途径，而计算机语言则是人和计算机沟通的途径。就算是任何再完美的自然语言都会有歧义，但是又是什么让人和计算计算机间产生了歧义呢？（原文：http://cocre.com/?p=830）
原创
2009-05-18 15:39:18
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原文：http://cocre.com/?p=830语言是人与人相互沟通的途径，而计算机语言则是人和计算机沟通的途径。就算是任何再完美的自然语言都会有歧义，但是又是什么让人和计算计算机间产生了歧义呢？下面这篇文章来自Gowri
Kumar的Puzzle
C一文。我做了一些整理，挑选了其中的一些问题，并在之后配上相应的答案(这些答案是我加的，如果需要原版的答案可以直接和本文作者Gowri
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精选
2012-12-03 14:09:19
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1. 同音多形
我姓ōu： 欧
区
2. 同字多意
澳： 澳门 ⇒ 简称 澳
澳大利亚 ⇒ 简称澳洲
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2016-09-03 09:35:00
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# NLP语义歧义的科普知识
自然语言处理（NLP）是计算机科学和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解析和生成自然语言。语义歧义是NLP中常见的难题之一，它指的是同一词语或短语在不同上下文中可能具有多种意义。在本文中，我们将探讨语义歧义的定义、原因，并通过代码示例展示如何应对这种情况。
## 什么是语义歧义？
语义歧义是指同一词语或表达在不同上下文中可能有不同的解释。举个例子，词语“银
第一种情况 直接将文件传入文件内容应该是有空格或 其他风格符 分割好的import gensimsentences = gensim.models.
原创
2022-11-17 00:01:51
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1.3 训练词向量学习目标了解词向量的相关知识.掌握fasttext工具训练词向量的过程.词向量的相关知识:
用向量表示文本中的词汇(或字符)是现代机器学习中最流行的做法, 这些向量能够很好的捕捉语言之间的关系, 从而提升基于词向量的各种NLP任务的效果.使用fasttext工具训练词向量的过程第一步: 获取数据第二步: 训练词向量第三步: 模型超参数设定第四步: 模型效果检验第五步: 模型
1、简介 对于tensorflow.contrib这个库，tensorflow官方对它的描述是：此目录中的任何代码未经官方支持，可能会随时更改或删除。每个目录下都有指定的所有者。它旨在包含额外功能和贡献，最终会合并到核心Tensorflow中，但其接口可能仍然会发生变化，或者需要进行一些测试，看是否可以获得更广泛的接受。所以slim依然不属于原生tensorflow。那么什么是slim? sli
前言 skip-gram简要说明skip-gram核心思想可以通过下图来看，假设我们的窗口大小为2，则对于文本"The quick brown fox jumps over the lazy dog."，随着窗口的滑动将产生训练样本。比如刚开始是(the,quick)(the,brown)两个样本，右移一步后训练样本为(quick,the)(quick,brown)(quick,fox)，继续右移
词向量，英文名叫Word Embedding，在自然语言处理中，用于抽取语言模型中的特征，简单来说，就是把单词用一个向量来表示。最著名的Word Embedding模型应该是托马斯·米科洛夫（Tomas Mikolov）在Google带领的研究团队创造的Word2vec。词向量的训练原理就是为了构建一个语言模型，我们假定一个词的出现概率是由它的上下问来决定的，那么我们找来很多的语素来训练这个模型
