词向量（Word embedding），又叫Word嵌入式自然语言处理（NLP）中的一组语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。 从概念上讲，它涉及从每个单词一维的空间到具有更低维度的连续向量空间的数学嵌入。 生成这种映射的方法包括神经网络，单词共生矩阵的降维，概率模型，可解释的知识库方法，和术语的显式表示 单词出现的背景。 当用作底层输
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2023-09-03 13:12:44
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doc2vec基本原理A distributed memory model训练句向量的方法和词向量的方法非常类似。训练词向量的核心思想就是说可以根据每个单词的上下文预测，也就是说上下文的单词对是有影响的。那么同理，可以用同样的方法训练doc2vec。例如对于一个句子i want to drink water，如果要去预测句子中的单词want，那么不仅可以根据其他单词生成feature， 也可以根据
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2024-01-11 21:51:00
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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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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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1.对词用独热编码进行表示的缺点向量的维度会随着句子中词的类型的增大而增大，最后可能会造成维度灾难2、任意两个词之间都是孤立的，仅仅将词符号化，不包含任何语义信息，根本无法表示出在语义层面上词与词之间的相关信息，而这一点是致命的。2.用向量代表词的好处3.词嵌入的由来在上文中提过，one-hot 表示法具有维度过大的缺点，那么现在将 vector 做一些改进：1、将 vector 每一个元素由整形
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2023-11-03 10:41:06
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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 Learni
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2023-08-01 15:43:02
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1.什么是词向量 在自然语言处理中，面临的首要问题是如何让模型认识我们的文本信息，比如向模型中输入‘我爱北京天安门’，那模型是如何认识文本的？词，是自然语言处理中基本单位，将数据输入到模型中，尽可能的让模型明白其中的含义，那就面临一个问题：如何表示一个词？ &
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2023-10-15 10:23:33
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Word2vec 是一种计算效率特别高的预测模型，用于学习原始文本中的字词嵌入。 它分为两种类型：连续词袋模型 (CBOW) 和 Skip-Gram 模型。 从算法上看，这些模型比较相似，只是 CBOW 从源上下文字词（“the cat sits on the”）中预测目标字词（例如“mat”）， 而 skip-gram 则逆向而行，从目标字词中预测源上下文字词。这种调换似乎是一种随意
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2023-09-28 22:43:00
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# NLP 词向量原理及应用
本文将介绍自然语言处理（NLP）中的词向量原理及其应用。词向量是NLP中一种重要的表示文本的方式，能够将离散的文字转化为连续的向量表示，从而在计算机中进行有效的处理。我们将通过代码示例和图形表示来说明词向量的原理和应用。
## 1. 词向量原理
词向量是一种将词语转换为向量形式的技术。传统的NLP方法中，通常使用独热编码的方式表示词语，即每个词语都表示为一个向量
原创
2023-10-19 17:02:29
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# NLP 分词与词向量的科普
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向，而分词和词向量是NLP中关键的基本技术。本文将介绍什么是分词和词向量，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解这些概念。
## 什么是分词？
分词是将一段连续的文字切分为单独的词语，也叫词条。不同的语言有不同的分词规则。例如，在英语中，空格通常用于分隔单词，而在中文中，句子没有明显的分隔符，因此需
什么是词（字）向量？ 将单词（apple、吃饭）用向量的形式进行表示，比如将单词“吃饭”表示为一个三维向量x=[x1,x2,x3]。一个词语或者一个字在NLP中被称为一个token。one-hot来编码字典 比如一个汉语字典有3个单词“(index:0)吃饭”、“(index:1)睡觉”、“(index:2)打牌”构成，则one-hot编码结果如下：单词one-hot编码吃饭001睡觉010打牌1
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2024-04-20 20:36:47
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文章目录Word VectorSkip-grams model with negative samplingContinuous Bag of WordsDocument Vector Word Vector词向量模型可表示为含有一层隐藏层的前向神经网络，词向量为输入层到隐藏层的参数，即参数矩阵的行向量.语料库总词数为|V|embedding后的单词维度为n输入层为n维向量输入层到隐藏层参数矩阵
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2024-08-13 11:06:37
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词向量的几种典型应用：把这些对词语理解的向量通过特定方法组合起来，就可以有对某句话的理解了； 可以在向量空间中找寻同义词，因为同义词表达的意思相近，往往在空间中距离也非常近； 词语的距离换算。一、Continuous Bag-of-Word（CBOW）原理：挑一个要预测的词，来学习这个词前后文中词语和预测词的关系。# [Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space](https://arxiv.org/pdf
原创
2021-07-09 15:02:15
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# 自然语言处理（NLP）中的分词和词向量
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一项重要研究领域，致力于让计算机能够理解、处理和生成自然语言。在NLP中，分词和词向量是两个基础且重要的概念。
## 1. 分词
分词是将一个句子或一段文本切分成一个个词语的过程。在中文NLP中，分词是一个非常重要的任务，因为中文语言中并没有空格来区分词语。常见的中文分词工具包括jieba、pkuseg等。
原创
2024-03-23 05:30:25
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中文分词简介在汉语中，词是以字为单位的，但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来作为划分的。因此，在处理中文文本时，需要进行分词处理，将句子转化成为词的表示。这个切片过程就是中文分词，通过计算机自动识别出句子的词。规则分词通过构建字典，在切分语句时，将语句中的每个字符串与字典中的词逐一比较，找到则切分，找不到则不切分。正向最大匹配法假定分词字典中的最长词有i个汉字字符，则用被处理文档的当前字串中的前
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2023-10-01 10:00:35
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词向量历史概述提到NLP，总离开不了词向量，也就是我们经常说的embedding，因为我们需要把文字符号转化为模型输入可接受的数字向量，进而输入模型，完成训练任务。这就不得不说这个转化的历史了。 起初用于把文字转化向量，用的是最基础的词袋模型，类似于one-hot，不得不说，这种做法很简单粗暴，现在也还在用，但是维度过高，并且有些词出现多次一般来说更重要，而这种词袋模型无法表示，于是出现了以频率为
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2024-01-21 20:13:19
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词向量，自然语言处理的第一步
原创
2021-08-10 14:28:27
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词嵌入是所有自然语言处理任务所必须要经历的步骤，非常的重要。词向量在网络上已经有了大量的文章，但是，出于我们专栏的完整性系统性的考虑，笔者还是决定加上这样一个专题。计划用3-4次，彻底说清楚在自然语言处理中，词向量的由来，本质和训练。公众号专栏主要讲基本原理，知识星球讲实际的操作。本篇主要讲述词向量的由来及本质。作者&编辑 | 小Dream哥 1 词的向量化首先，我们提出这样一个问题，一
原创
2022-10-12 15:32:55
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词向量简介自然语言是一套用来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。在机器学习中，如何使用向量表示词？顾名思义，词向量是用来表示词的向量，通常也被认为是词的特征向量。近年来，词向量已逐渐成为自然语言处理的基础知识。一种最简单的词向量方式是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
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2023-11-14 13:09:31
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一、词向量基础（一）来源背景 word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。虽然源码是开源的，但是谷歌的代码库国内无法访问，
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2024-01-10 14:04:55
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