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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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
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
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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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 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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对word2vec的理解及资料整理无他，在网上看到好多对word2vec的介绍，当然也有写的比较认真的，但是自己学习过程中还是看了好多才明白，这里按照自己整理梳理一下资料，形成提纲以便学习。0一、什么是Word2Vec？简单地说就是讲单词word转换成向量vector来表示，通过词向量来表征语义信息。在常见的自然语言处理系统中，单词的编码是任意的，因此无法向系统提供各个符号之间可能存在关系的有用信
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2024-02-17 12:26:09
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目录：1、词向量2、Distributed representation词向量表示3、word2vec算法思想4、doc2vec算法思想5、Doc2Vec主要参数详解总结： 目录：1、词向量自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。 NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation，这种方法把每个词
1 word2vec结构LDA计算复杂，不太适应大数据量计算。word2vec将词投射到向量上，使得词之间的远近程度易于计算，很容易表示同义词、近义词。1.1 skip-gram以1个词为输入，通过D维投射层，以及分类器(softmax或log-linear)，让该词分到前后若干个词之间。前后词个数越多，模型的准确性越高，但计算量也越大。具
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2024-02-29 16:36:52
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这一节我们来聊聊不定长的文本向量，这里我们暂不考虑有监督模型，也就是任务相关的句子表征，只看通用文本向量，根据文本长短有叫sentence2vec, paragraph2vec也有叫doc2vec的。这类通用文本embedding的应用场景有很多，比如计算文本相似度用于内容召回, 用于聚类给文章打标等等。前两章我们讨论了词向量模型word2vec和Fasttext，那最简单的一种得到文本向量的方法
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2023-12-17 11:23:55
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google最近新开放出word2vec项目，该项目使用deep-learning技术将term表示为向量，由此计算term之间的相似度，对term聚类等，该项目也支持phrase的自动识别，以及与term等同的计算。 word2vec（word to vector）顾名思义，这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相
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2024-02-29 15:11:49
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Word2Vec实现 文章目录Word2Vec实现一、Word2Vec原理损失函数-负采样二、主流实现方式1.gensim2.jiabaWord2Vec调参缺点：总结 一、Word2Vec原理 一句话，word2vec就是用一个一层的神经网络(CBOW的本质)把one-hot形式的词向量映射为分布式形式的词向量，为了加快训练速度，用了Hierarch
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2024-04-22 12:33:30
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文章目录一、前言二、 向量化算法word2vec2.1 引言2.2 word2vec原理2.3 词的表示三、神经网络语言模型四、C&W模型五、CBOW模型5.1 CBOW模型结构图5.2 CBOW的输入输出六、Skip-gram模型6.1 Skip-gram模型结构图6.2 Skip-gram模型输入输出七、向量化算法doc2vec/str2vec7.1 doc2vec模型八、文本向量化
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2024-07-01 06:49:14
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在自然语言处理领域中，本文向量化是文本表示的一种重要方式。在当前阶段，对文本的大部分研究都是通过词向量化实现的，但同时也有一部分研究将句子作为文本处理的基本单元，也就是doc2vec和str2vec技术。1. word2vec简介大家很熟悉的词袋(bag of words)模型是最早的以词语为基本处理单元的文本向量化算法，所谓的词袋模型就是借助于词典把文本转化为一组向量，下面是两个简单的文本示例：
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2024-04-05 15:28:25
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最近在面试的时候被问到了word2vec相关的问题，答得不好，所以结束后回顾了一下word2vec的内容，现在把回顾梳理的内容记录一下。有些是自己的想法，可能会有一些谬误。下面进入正题。先来介绍相关的Notation我们定义两个矩阵\[V\in {\mathbb R}^{n\times|{\mathcal V}|}
\]\[U \in {\mathbb R}^{|{\mathcal V}|\tim
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2024-05-08 12:41:24
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