什么是Word2VectoWord2vec是一种用于将词语表示为向量的技术，它可以将每个词语映射到一个固定长度的向量空间。这些向量可以用于许多自然语言处理应用程序，如词语相似度计算和分类。Word2vec的主要优势在于它可以将相似的词语映射到接近的向量空间中，因此在许多情况下可以更准确地表示语义相似性。Word2Vector的工作原理Word2vec的工作原理基于神经网络语言模型，它将词语表示为向
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2023-12-15 18:50:59
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一、引入在我们完成基本的句子分词后，我们要把它们输入计算机中，最好要转化成数字形式，即我们可以创建一个数组（矩阵），数组由多个向量组成，每个向量中有一个数字为1，其余数字为0，1在向量所在的位置代表的是单词出现的位置，这个叫做one-hot向量。接下来研究一下如何把语句进行分词并且转为onehot向量：import numpy as np
sentence_example = "I miss yo
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2023-10-28 19:29:08
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nlp之 word2vec 计算机理解的语言图片理解文字理解one -hot 方式分布式词向量分布式词向量求解过程Skip-gramCBOW感悟参考文献： 计算机理解的语言图片理解我们前面 在KNN 中 处理图片 1，将图片变成 灰度图 2，将图片变成 01 文本文件 32*32 上图表示的是 0 。 上图中 0 表示没有像素的地方 1表示 手写过的地方有像素3，将这个图片变成 1*1024 的
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2023-09-04 13:32:39
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# 实现NLP Word文档的完整指南
在自然语言处理（NLP）领域，处理Word文档是一项常见的任务。作为一名刚入行的小白，你可能会对如何实现这一目标感到困惑。本文将帮你理清整个流程，并提供每一步所需的代码。希望通过这篇文章，能让你快速上手。
## 整体流程
以下是创建NLP Word文档的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 自然语言处理中的词重复
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。词重复是NLP中的一个重要概念，指的是在文本中同一个词语出现多次的现象。本文将介绍词重复在NLP中的应用以及如何使用代码来处理词重复。
## 什么是词重复？
词重复是指在文本中同一个词语出现多次的现象。在自然语言处理中，词重复
原创
2023-12-06 05:34:29
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1、简单概述 1.1 NLP概念 NLP(Natural Language Processing)，自然语言处理，又称NLU(Natural Language Understanding)自然语言理解，是语言信息处理的分支，也是人工智能的核心课题，简单来说就是让计算机理解自然语言。 1.2 NLP涉及的内容及技术 自然语言处理研究包含的内容十分广泛，这里只列举出其中的其中的一部分(主要是在移动易
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2023-09-07 12:58:39
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1. 图像领域的预训练我们设计好网络结构以后，对于图像来说一般是 CNN 的多层叠加网络结构，可以先用某个训练集合比如训练集合 A 或者训练集合 B 对这个网络进行预先训练，在 A 任务上或者 B 任务上学会网络参数，然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务 C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层 CNN 结构，网络参数初始化的时候可以加载 A 任务或者 B 任务学习好的参数，
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2023-07-31 17:24:47
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# NLP Word文档切片实现流程
## 简介
在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域中，文档切片是一项常见的任务。当需要处理大型文档时，将文档切分成小片段可以提高处理效率和降低计算成本。本文将为你介绍如何使用Python实现NLP Word文档切片的过程。
## 整体流程
下面的表格概述了实现NLP Word文档切片的整个流程：
| 步骤
原创
2024-01-17 11:52:07
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目的：为了更系统的学习，在这里总结了NLP文本表示的若干方法代码文本表示离散表示：代表：词袋模型，one-hot，TF-IDF, N-gram。分布式表示：词嵌入(word embedding)，经典模型：词向量（word2vec）、Glove、ELMo、GPT、BERT。一. 离散表示One-hot encodedone-hot向量不是一个好的选择，one-hot词向量无法表达不同词之间的相似度
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2023-11-22 18:49:35
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一、自然语言处理1.1 分词简介1.2 分词算法：三大类1.3 词特征表示1.4 分类算法二、案例2.1 Jieba分词2.2 词袋模型（Bag of Words）2.3 TF-IDF（词频-逆文档频率）开发环境jupyter notebook 一、自然语言处理 1.1 分词简介自动文本分类：给定分类体系，...
原创
2022-08-26 10:46:05
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自然语言处理(NLP)作为AI领域皇冠上的明珠，主要涵盖两个过程，自然语言理解和自然语言生成，用一个公式来表达，即可表示为：NLP=NLU+NLG。以机器翻译为例，对于两种语言之间的翻译，机器翻译模型充当一个中间角色，首先模型对其中一种语言进行处理的过程(这里就不谈那些深奥的编码过程和解码过程了)，包括转换成另一种语言之前所做的工作，称之为自
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2024-01-04 16:20:08
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一、什么是自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维也就无从谈起，所以NLP体现了人工智能的最高任务与境界。也就是说，只有当计算机具备了处理自然语言的能力时，机器才算
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2023-08-13 15:02:28
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一.文本预处理作用：文本语料在输送给模型前一般需要一系列的预处理工作，才能符合模型输入的要求，如：将文本转化成模型需要的张量，规范张量的尺寸等，而且科学的文本预处理环节还将有效指导模型超参数的选择，提升模型的评估指标二.文本处理的基本方法1.jieba的使用精确模式分词：试图将句子最精确地切开，适合文本分析import jieba
content = "工信处理干事每月经过下属科室都要亲口交代交换
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2023-08-21 09:55:56
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**数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是无线逼近这个上限。**正是因为数据处理的重要性，在NLP算法的工作中，大部分的时间是与数据打交道，文本预处理更是重中之重！文本预处理方法:文本处理的基本方法分词
作用: 为了更好的进行语言语义的理解(why)工具: jieba 安装: pip install jieb
jieba特性:
多种分
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2023-10-08 12:45:00
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Word Embedding(字嵌入)：把一个单词转化为向量表示。 最经典的做法是使用one-hot表示法。向量中只有一个1，其余全是0.字典有多少单词，向量就有多少维。它的特点是单词之间没有关联。
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2023-11-28 13:01:55
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word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；并且，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习（Deep Learning）在自然语言处理中应用的普及，很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。另外需要强调的一点是，word2vec是一个计算word
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2023-10-10 20:51:05
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深度学习、自然语言处理和表征方法一个感知器网络（perceptron network）。感知器 （perceptron）是非常简单的神经元，如果超过一个阈值它就会被启动，如果没超过改阈值它就没反应。感知器网络的输入和输出都是是二进制的（0和1）。注意可能的输入个数是有限的。对每个可能的输入，我们可以在隐层里面构建一个只对这个输入有反应的神经元（见注解1）。然后我们可以利用这个神经元和输出神经元之
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2017-06-27 10:53:00
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# 使用自然语言处理（NLP）生成词云
词云是一种用于可视化文本数据中单词频率的图形展示方式。通过分析文本，词云能够帮助我们直观地看出某些词汇在整个文档中的重要性。在自然语言处理（NLP）领域，生成词云已成为一种流行的应用。本文将介绍如何利用Python生成词云，并提供示例代码。
## 环境搭建
首先，你需要确保已安装相关的Python库。可以使用以下命令安装所需的库：
```bash
p
一、文本的表示词表示词典：[我们, 去, 爬山, 今天, 你们, 昨天, 跑步]One-Hot representation每个单词的表示：我们： [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]爬⼭： [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]运动: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]昨天： [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0
这个事情很久前想做了，而且也做了一点，但是没有做成我想要的效果，后面一直只是想想，仅仅想想而已。有点可笑了！今天又来研究了，首先在博客园首页找找看中输入“百度地图”，结果出现了如下结果如图：然后点击其中那个说有源码的，然后认真看了一下，跟着它做，结果勉勉强强可以看到效果了，不过不是很理想，只是关键代码，对于一向不怎么喜欢想的人来说，是很难接受的。本也打算像下面评论的人一
