最新的一个kaggle nlp比赛 和大家分享一下baseline和基本的kaggle操作 主要由以下这几个部分构成：1.赛题分析2.数据EDA3.模型选择及训练代码构建4.成绩提交 # 一篇应该讲不完 后面会继续更新1.赛题分析目标：在病人的病例中，找出各个疾病对应的临床表现 简单来说就是QA问题 但是根据实际情况 同一病症会有多个临床表现 所以也可以看成是一个token分类问题&nb
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2024-06-30 12:54:10
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参考博客：https://spaces.ac.cn/archives/4122 (力荐)embedding的作用大体上有两点：降低one-hot编码带来的特征稀疏与维度过大的问题。通过嵌入矩阵将one-hot编码的输入样例转换为非稀疏向量后，可以通过各种方法(余弦等方法)计算样例之间的相似度，便于理解。one-hot编码矩阵的优点与问题：对于由多个词组成的一个句子而言(英文句子)，one-hot编
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2024-05-05 13:31:13
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1.Embedding层的作用 以NLP词嵌入举例，Embedding层就是为了训练一个词嵌入矩阵出来，然后可以获得任意的一个词的词向量。 也就是说对于像一个句子样本X=[1,2,3] (1,2,3表示单词在词典中的索引)这样的输入可以先对它one-hot然后乘上词嵌入矩阵就可得到这个句子的词嵌入向量表示。要想得到好的词向量，我们需要训练的就是这个矩阵W(shape=(input_dim,o
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2024-05-08 19:33:13
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1. 什么是Graph Embedding？Embedding是将目标（文字、图像）降维，并在结果中保留重要信息。而Graph Embedding就是针对于图像信息的提取。 1.）分类：依据不同特点进行分类 a.）图片节点属性 i.） 图片节点属性相同（monopartite graphs），如社交关系网。相关算法：DeepWalk ii.）图片节点属性不同（m
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2024-05-13 20:43:59
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文章目录词向量One-Hot Encoding学习资料要点缺点Word2Vec学习资料要点负采样（negative sampling）与分层softmax（hierarchical softmax）FastText学习资料要点Glove学习资料要点Glove对比Word2VecELMo、GPT、BERT学习资料要点难题一难题二句子、文章的表示BoW、TF-IDF学习资料要点BoWTF-IDFLS
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2023-11-03 18:23:13
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当前，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的发展可谓日新月异，尤其是近些年来层出不穷的预训练模型及其变体更是让人眼花缭乱。对于想要踏入这一领域并想深入了解的人——比如我——来说，可能会想要搞清楚这门技术是如何发展成现在这个样子的，这其中又经历了怎样的波折。 前一段时间，我把NLP技术的发展史做了简略的梳理，并在内部做了分享，现将分享的内容以图文方式整理
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2023-12-26 18:09:16
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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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# 深入理解 NLP 中的词嵌入（Embedding）
自然语言处理（NLP）技术近年来发展迅速，其中一个关键的概念就是词嵌入（Word Embedding）。词嵌入是将词语映射到一个连续的向量空间中，使得具有相似意义的词在向量空间中也较为接近。本文将深入探讨词嵌入的原理、实现方式，以及相关示例代码，最后我们还会用序列图和类图来帮助理解。
## 词嵌入的原理
词嵌入的基本思想是使用向量表示词
原创
2024-10-23 06:47:12
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https://www.faxiang.site/ 转近年来，从计算机视觉到自然语言处理再到时间序列预测，神经网络、深度学习的应用越来越广泛。在深度学习的应用过程中，Embedding 这样一种将离散变量转变为连续向量的方式为神经网络在各方面的应用带来了极大的扩展。该技术目前主要有两种应用，NLP 中常用的 word embedding 以及用于类别数据的 entity e
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2023-07-24 18:04:13
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作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔 在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量
语料库(corpus)语料库(corpus)就是存放语言材料的仓库(语言数据库)，基于语料库进行语言学研究–语料库语言学(corpus linguistics)。语料库语言学研究的内容语料库的建设与编纂语料库的加工和管理技术语料库的使用语料库的类型平衡语料库平衡语料库着重考虑语料的代表性与平衡性。语料采集的七项原则:语料的真实性、可靠性、科学性、代表性、权威性、分布性和流通性。其中，语料的分布性还
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2023-09-22 17:03:46
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文章目录一、认识Transformer二、输入部分三、编码器部分3.1 掩码张量3.2 注意力机制3.3 多头注意力机制3.4 前馈全连接层3.5 规范化层3.6 残差连接3.7 编码器层3.8 编码器四、解码器部分4.1 解码器层4.2 解码器五、输出部分 参考资料：小破站最好的Transformer教程台大李宏毅21年机器学习课程 self-attention和transformer【Tra
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2024-04-19 15:44:41
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什么是Embedding？近年来，NLP自然语言处理、推荐系统，以及计算机视觉已成为目前工业界算法岗的主流方向，无论在哪个领域，对“Embedding”这个词概念的理解都是每个庞大知识体系的基石。今天我们就以诙谐生动的方式来理解一下这个看似高大上的名词吧。“Embedding”直译是嵌入式、嵌入层。看到这个翻译的时候是不是一脸懵圈？什么叫嵌入？意思是牢固地或深深地固定？那么它能把什么嵌入到什么呢？
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2024-02-22 23:13:42
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深度学习中Embedding层有什么用？ 这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇，想查看其他文章请点击下面的链接，人工翻译也是劳动，如果你觉得有用请打赏，转载请打赏:Setting up AWS & Image RecognitionConvolutional Neural NetworksMore on CNNs & Handling Overfitting在深度
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2024-05-27 20:21:19
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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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深入理解深度学习之 Embedding1. 从 one-hot 编码引入 Embedding在正式介绍 Embedding 之前，我们必须先理解它提出的背景，也就是说研究者提出 Embedding 是为了解决什么问题。首先我们有一个 one-hot 编码的概念。我们知道神经网络是不能处理字符数据的，所以在文本预处理中对一句话进行数值编码，比如对于一句话“我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去”，我
2019年03月24日15:23:32更新： 由于图片经常显示不出来，本文最新链接请点击：://fuhailin.github.io/Embedding/ 博主所有博客写作平台已迁移至：://fuhailin.github.io/ ，欢迎收藏关注。这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇在深度学习实验中经常会遇Embedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比
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2024-07-29 19:06:14
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一、背景 凑单作为购物券导购链路的一个重要环节，旨在帮助用户找到商品，达成某个满减门槛（比如满400减50），完成跨店凑单，完善购物券整个链路的体验。满减购物券作为大促中使用最广泛的一种营销手段，优势远大于红包、商品打折等优惠活动，它不仅能给用户带来切实的优惠，而且能让用户买的更多，提升客单价。凑单作为用券的重要链路，旨在帮助消费者找到能使用同门槛优惠券的商品。 今年凑单相比往年，有两个重大突
自从深度学习流行起来，embedding就成为深度学习推荐系统方向最火热的话题之一。什么是Embedding?简单来说Embedding就是用一个数值向量“表示”一个对象的方法，这里的对象可以是一个词、物品、也可以是一部电影等。但是“表示”这个词怎么理解呢？用一个向量表示一个物品，一个物品能被向量表示，是因为这个向量跟其他物品向量之间的距离反应了这个物品的相似性，也就是两个向量间的距离向量甚至能够
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2024-03-29 12:37:31
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在我进行深入探讨 Python 中的 embedding 层作用时，我发现这个主题不仅涉及到机器学习和深度学习中的嵌入技术，还与许多相关概念和背景交织在一起。因此，我决定将这次分享整理成一篇博文，以便更好地理解其背后的机制和应用。
### 协议背景
在深度学习的历史演变过程中，embedding 技术逐渐成为理解和处理高维数据的关键工具。尤其是在自然语言处理（NLP）和推荐系统中，嵌入层的作用
