NLP ——GloVeglove是一个全局对数双线性回归模型（global log bilinear regression model）。顾名思义，该模型用到了语料库的全局特征，即单词的共现频次矩阵，并且，其优化目标函数是对数线性的，并用回归的形式进行求解。本质上是对共现矩阵进行降维。首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量。 对于中心词：中心词变换： 现在我们已
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2024-01-15 09:34:40
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# 如何实现"Glove nlp"
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何实现“Glove nlp”。Glove是一种用于自然语言处理（NLP）的算法，它能够将单词表示为向量，以便计算机能够更好地理解和处理语言。
我们将按照以下步骤来实现Glove nlp：
1. 数据预处理
2. 构建共现矩阵
3. 计算词向量
4. 应用词向量
在每一步中，我将提供所需的代码，并对代码进行注释，以便你更
原创
2023-08-24 17:16:32
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作者 | Peng Yan编译 | VK来源 | Towards Data Science作为NLP数据科学家，我经常阅读词向量、RNN和Transformer的论文。阅读论文很有趣，给我...
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2022-06-02 20:45:04
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GloVe也是一个建立词向量的方法，但是这一篇我不打算自己写了，因为让我感到震撼的是，有强大的数学意识和数学思维是多么重要的一件事儿，当你想去设计一个模型，简化一个模型，以及解决这个模型的问题的时候，怎么使用数学手段去实现，当最终公式写出来的时候，你才会发现没有多么复杂的式子啊，人家是怎么想到的呢，其实是每一项的由来都是内含深厚的数学功底的。我是直接学习如下几个文章搞懂的，推荐给大家（自己可看原文
原创
2022-12-14 16:31:03
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作者 | Kourosh Alizadeh编译 | VK来源 | Towards Data Science在过去，我在为我的一个项目
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2022-07-30 00:40:18
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引言前几天的一篇文章自然语言处理入门里提到了一个词嵌入工具GloVe，今天我们花点时间介绍下它的工作原理。不管是英文还是中文，网上关于GloVe的介绍并不多，所以本文的内容主要来自于Stanford NLP Group的Jeffrey Pennington, Richard Socher, Christopher D. Manning在2014年的Empirical Methods in Natu
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2024-01-16 07:13:21
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glove - 必应词典 glove - 必应词典 美[ɡlʌv]英[ɡlʌv] 美[ɡlʌv]英[ɡlʌv] v.给戴手套；作…的手套 n.（分手指的）手套 网络分指手套；拳套；棒球之爱 v.给戴手套；作…的手套 n.（分手指的）手套 网络分指手套；拳套；棒球之爱 v.给戴手套；作…的手套 n.（
原创
2022-08-13 00:51:55
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本文介绍GloVe词向量、词向量内部与外部评估方法、类比任务中的词向量训练超参数影响、相关度评估任务中词向量与人工表现差异、基于上下文处理一词多义问题和窗分类。
原创
2022-05-01 08:52:22
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20210331 glove实例 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ wiki语料列表 https://wiki.apertium.org/wiki/Wikipedia_Extractor https://github.com/18106574249/WikiExtractor python3 WikiExtractor.py --infn dump.xml.
前两天怒刷微博，突然发现了刘知远老师分享的微博，顿时眼前一惊。原Po例如以下：
http://weibo.com/1464484735/BhbLD70wa
因为我眼下的研究方向是word2vec。暗自折服于它在word analogy task上狂暴吊炸天的能力，对于glove这样能够击败word2vec的大牛，也必定会产生好奇心。
于是便对它做了初步分析，便有了本文，希望能够抛砖引玉。
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2016-02-18 14:42:00
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一、概述GloVe：Global Vectors。模型输入：语料库 corpus模型输出：每个词的表示向量二、基本思想要讲GloVe模型的思想方法，我们先介绍两个其他方法：一个是基于奇异值分解（SVD）的LSA算法，该方法对term-document矩阵（矩阵的每个元素为tf-idf）进行奇异值分解，从而得到term的向量表示和document的向量表示。此处使用的tf-idf主要还是term的全
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2024-01-17 19:12:46
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initialize_parameterslong long W_size = 2 * vocab_size * (vector_size + 1); // +1 to allocate space for biassrc/glove.c:185for (b = 0; b < vector_size; b++) diff += W[b + l1] * W[b + l2]; // dot product of word and context word vectordiff += W[
原创
2021-08-04 10:27:06
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GloVe模型的理解。
原创
2022-09-23 17:05:28
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在这篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现GloVe（Global Vectors for Word Representation）。GloVe是一种用于生成词向量的有效方法，可以捕捉词汇之间的语义关系。随着深度学习的广泛应用，利用PyTorch实现GloVe成为一个有趣而重要的项目。
## 背景描述
在自然语言处理领域，词向量模型已经成为了最重要的工具之一。GloVe是斯坦福大学提
# 如何在 PyTorch 中集成 GloVe
在自然语言处理（NLP）中，词嵌入是一种重要的技术，用于将词语转换为向量形式以便于模型处理。GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种常用的词嵌入方法。本文将教你如何在 PyTorch 中集成 GloVe，帮助你将其与深度学习模型结合使用。我们将通过一系列步骤详细讲解这个过程。
## 流程概述
# Python实现GloVe：词嵌入的基础
## 1. 什么是GloVe？
GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种用于创建词嵌入的模型，旨在将词语映射到一个连续的向量空间中。GloVe通过分析全局词共现矩阵（即在文本中词语之间的共现关系）来捕捉词之间的语义关系。这种方法使得词语嵌入不仅能够保留词义的相似性，还能维持一定的数学结构。
GloVe（Global Vectors for Word Representation）和Word2Vec是两种广泛使用的词嵌入方法，它们都旨在将词语转换为高维向量
I. 复习word2vec的核心思路 1. Skip gram 模型示意图： 2.word vectors的随机梯度 假设语料库中有这样一行句子： I love deep learning and NLP 中心词为 deep ，那么在计算梯度的时候则可以得到如下的梯度向量。 可以很明显地看到该向量非
原创
2021-05-01 19:28:46
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# 使用GloVe实现词嵌入的Python代码实战
GloVe（全球词向量）是一个用于生成词向量的有效工具。本文将指导你如何在Python中实现GloVe，帮助你理解和实践这一过程。我们将分步进行，下面是整个流程的概述。
| 步骤 | 描述 |
|------------|----------------
Word2VecWord2Vec 是 google 在2013年提出的词向量模型，通过 Word2Vec 可以用数值向量表示单词，且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性。简述我们知道，在使用神经网络处理数据的时候，神经网络只能处理数字向量或者矩阵，他不可能理解文本、图像本身。那么，图像是用像素表示的，这个在最早显示图像的时候就已经和神经网络的使用不谋而合，但是文本是人类自然产生的，没有办法直
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2024-04-18 14:15:49
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