目录说明理论__init__.py简介修改+注释后代码corpus.py简介preprocess.py准备工作定义tokenize函数preprocess.py完整代码（注释版）examples: hacker_news执行顺序注意事项preprocess.py说明源代码来自：GitHub - cemoody/lda2vec ，此代码发布于四年前，基于Python2.7。不免有很多如今不
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2024-03-05 15:03:57
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数据编码，即将二维码存储的字符转化成二进制。 这些字符可以是数字、字母、中文。 那么数据码编码时，就根据数字模式，混合字母模式，8位字节模式，汉字模式进行编码。 8位字节模式可以描述整个计算机世界的字符，而其他模式是量身打造的，所以所需字节比8位字节模式要少。大致流程图细化步骤1. 选择纠错级别 在对数据进行编码之前，选择一个纠错级别。正如介绍中提到的，二维码使用Reed-Solomon纠错创建纠
VESD防静电监控系统主要功能特点总结深圳斯泰科微成立于2004年，在工业静电防护领域已有18年的经验。我们的ESD接地实时监控系统是按照工业4.0标准而开发，系统中产生的每一条数据都是有效的，能实实在在为企业进行静电防控提供决策依据，相比于市面上已有的同类产品，以下几项是我们软件比较先进的功能。 数据存储：监控数据多维度（时间、空间、人员、产品）实存储，监控状态可达七种(正常、待机、休
特别注意spacy的版本是1.9用preprocess函数进行预处理20newsgroups/train.py:8data = np.load('data.npy') # (1023189, 12)unigram_distribution = np.load('unigram_distribution.npy') # (7460, )word_vectors = np.load('word_vectors.npy') # (7460, 50)doc_weights_init = np.lo
原创
2021-08-04 10:27:08
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目录一：背景二：基本原理2.1:PV-DM2.2:PV-DBOW2.3:和word2vec区别2.4:预测新文本的向量三：代码实战3.1:接口介绍 3.2:主要代码一：背景之前总结了Word2vec训练词向量的细节，讲解了一个词是如何通过word2vec模型训练出唯一的向量来表示的。那接着可能就会想到，有没有什么办法能够将一个句子甚
上个月参加了在北京举办SIGKDD国际会议，在个性化推荐、社交网络、广告预测等各个领域的workshop上都提到LDA模型，感觉这个模型的应用挺广泛的，会后抽时间了解了一下LDA，做一下总结： （一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在
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2024-08-03 16:15:47
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预训练模型发展史1.传统的词向量传统的词向量是每个词用一个向量表示。传统的方法是用One-Hot向量表示，就是给每个词都给一个编号，One-Hot词向量是一个正交向量，每个词给一个编号，编号所对应的位置的值为1，其余为0，但这样表示会导致严重的数据稀疏、离散、正交等问题。词袋模型是每一个词对应一个位置，按照数量不断加一，好处是容易获取和计算，但是忽略了词序信息。上面方法表示的向量不能很好的对词进行
使用LDA主题分析方法，分析短文本，计算文本相似度。
系列之一，综述帖。
目标：针对给定输入文本与文本库，计算得出文本库中与输入文本最相似的文本 对于人类，两句话的相似性一般都从语义上进行考虑，大白话说就是”这两句话说的是同一件事儿/同一个意思“。相似的句子可能会有相似的语法。对于当前的计算机来说，已经用标点符号等区分开了句子与句子，但如何理解
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2024-04-21 15:32:06
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前言继DeepWalk后，我们再来看一种基于随机游走策略的图嵌入方法——Node2Vec，有点像前者的升级版本，有了前者的基础，理解起来会快很多。核心方法Node2Vec与DeepWalk最大的不同(甚至是唯一的不同)就是在于节点序列的生成机制。DeepWalk在每一步探索下一个节点时，是在其邻居节点中进行随机选择，然后基于深度优先策略生成一个固定长度的节点序列。而Node2Vec在生成节点序列时
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2023-08-21 10:50:44
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这里，我们不讲word2vec的原理（其实是还了解不透彻，以后明白了再写，大家在阅读本文之前，可以先简单了解一下其推理过程），就只了解其参数和输入输出。网上还有对word2vec用tensorflow进行的实现，以后再说吧。1.Word2vec作用：表达不同词之间的相似和类比关系2.安装方法：pip install --upgrade gensim #因为Gensim开发了一套工具箱叫做gensi
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2023-12-27 20:53:30
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word2vec原理也很简单，这里简单介绍下，不细讲。word2vec有两种训练模式： 1.CBOW(Continuous Bag-of-Words Model) 2.Skip-gram (Continuous Skip-gram Model) 其实它们两都是单个隐藏层的模型，然后最后模型训练好后（也是用反向传播更新模型参数）。输入一个词，得到的隐藏层向量就是词嵌入的结果。1.CBOW 根
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2024-01-15 22:30:38
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目录 目录1.读写数据集2.重采样3.建立datasetLoader4.搭建skip-gram模型5.训练1.读写数据集使用的是一份英文数据集。其网盘地址如下：实现工具：Jupyter提取码：7m14 之前看了许多博主和教学视频都是训练中文词向量，但是中文词向量有一个很麻烦的事情就是分词。他们几乎都毫不犹豫的选择jieba分词，然而jieba分词是基于1阶马尔科夫随机场分词，这
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2023-12-06 11:31:41
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word2vec要解决问题： 在神经网络中学习将word映射成连续（高维）向量，这样通过训练，就可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。一般来说， word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关的工作，比如聚类、找同义词、词性分析等等。另外还有其向量的加法组合算法。官网上的例子是 ：vector('Paris') - ve
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2023-07-29 19:09:18
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## **使用Doc2Vec进行文档向量化**
#### *摘要：本文将介绍Python中的Doc2Vec模型，以及如何使用它将文档转化为向量表示。首先，我们将概述Doc2Vec的背景和原理，然后给出一个具体的代码示例，帮助读者理解如何实现和应用这个模型。最后，我们将总结Doc2Vec的优缺点，并讨论一些应用场景。*
### **1. 引言**
在自然语言处理（Natural Languag
原创
2023-09-14 22:25:48
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# 导入包
import collections
import math
import random
import time
import os
import numpy as np
import torch
from torch import nn
import sys
import torch.utils.data as Data1.处理数据集# 打开并读取数据集ptb
dataset_pat
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2023-11-07 01:16:11
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最近仔细看了一下Node2vec，这里汇总一下相关知识点。首先Node2vec和Deepwalk都是NLP中的word2vec在图中的拓展应用，其中Node2vec又是在Deepwalk基础上的拓展，主要有以下两个方面的改进：在图中随机游走生成序列时，Node2vec从Deepwalk的无偏进阶到参数可控的有偏。
Node2vec采用Negtive Sampling代替了Deepwalk中的Hie
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2024-03-25 08:58:25
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word2vec理解及pytorch实现word2vec优点1.低维稠密2.蕴含语义信息Skip-gram模型1.训练样本2.skip-gram负采样 negative sample欠采样 subsamplepytorch实现 word2vec是Google研究团队的成果之一，它作为一种主流的获取分布式词向量的工具，在自然语言处理、数据挖掘等领域有着广泛的应用。本文首先会介绍一些预备知识，比如
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2023-11-24 22:39:56
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一、前言一开始看到word2vec环境的安装还挺复杂的，安了半天Cygwin也没太搞懂。后来突然发现，我为什么要去安c语言版本的呢，我应该去用python版本的，然后就发现了gensim，安装个gensim的包就可以用word2vec了，不过gensim只实现了word2vec里面的skip-gram模型。若要用到其他模型，就需要去研究其他语言的word2vec了。 二、语料准备有了ge
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2023-11-11 01:43:15
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Word2vec 论文由 Google 的研究团队发布于 2013 年，它的发布，很大程度上改变了 NLP 技术的发展，不仅如此，在使用神经网络来解决各个领域的问题时，谈必离不开 Embedding，而 Embedding 究竟是什么？了解 Word2vec 的同学都知道，它其实是 Word2vec 的另一个名字，或广义的 Word2vec，是一种使用稠密向量来表示特征的表示学习方法。例如在搜索
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2024-06-28 07:27:39
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1.one-hot vector：基于规则或基于统计的自然语言处理。通过将单词看做一个原子符号，用向量索引进行表示。 例如：一篇文档有10个词（x=[1:10]），每个词使用一维向量进行表示，没有重复词。 星巴克 [1 0 0 0 0（总共9个0）] 哈士奇 [0 0 1 0 0（总共9个0）] 问题： （1）体现不了词与词之间的关系：计算词相似。，余弦相似度 cos（A*B）/|A||B|由于正
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2024-04-19 17:06:11
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