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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随着深度学习的发展，自然语言处理领域的难题也得到了不断突破，AlphaGo项目的主要负责人David Silver曾说“深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)”。目前深度学习在自然语言处理上主要有哪些应用？在工程实践中是否会有哪些瓶颈？以下内容是根据达观数据联合创始人高翔在《深度学习与文本智能处理》直播的总结。 一、为什么做文本挖掘 什么是
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2023-12-18 16:09:09
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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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# 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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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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不同分词工具原理解析对各种分词工具的介绍，具体参考：1） jieba具体参考：jieba分词原理解析采用的是Unigram + HMM，Unigram假设每个词相互独立具体参考：先总结一下jieba的分词方法先加载词典（包括自定义词典和自带的词典）生成字典树，对于待分词的句子先通过查字典树，对于那些在字典中出现了的词以此为基础构成一个DAG（有向无环图），具体是通过python中的字典表
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2024-03-14 11:46:33
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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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计算机的理解模式向量化思维在机器学习中也非常常见，我们可以认为，一张图片是一个向量，一篇文章是一个向量，一句话也可以是一个向量。 这样的向量化表示优点也很明显，就是能被计算机计算，是计算机能够理解的模式。转成词向量有什么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。比如可以拿词
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2024-08-22 21:40:58
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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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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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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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昨天电话面试问到了这两个问题，感觉回答的不是很好，来此总结一下：1.Word2Vec 怎么将得到的词向量变成句子向量1）平均词向量：平均词向量就是将句子中所有词的word embedding相加取平均，得到的向量就当做最终的sentence embedding。这种方法的缺点是认为句子中的所有词对于表达句子含义同样重要。2）TF-IDF加权平均词向量：TFIDF加权平均词向量就是对每个词按照 TF
# 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
# Java NLP 向量化实战指南
自然语言处理（NLP）是让计算机理解、分析和生成语言的技术。在NLP中，将文本转化为向量（即向量化）是其基础。同时，Java有很多库可以帮助我们完成这项任务。在本篇文章中，我们将通过一个具体的流程来实现Java中的文本向量化，并提供详细的代码示例和注释。
## 流程展示
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
这篇文章主要介绍了用Python给文本创立向量空间模型的教程,比如文中举例将文本中的词频转为量化的矩阵,需要的朋友可以参考下我们需要开始思考如何将文本集合转化为可量化的东西。最简单的方法是考虑词频。我将尽量尝试不使用NLTK和Scikits-Learn包。我们首先使用Python讲解一些基本概念。基本词频首先，我们回顾一下如何得到每篇文档中的词的个数：一个词频向量。mydoclist =
['Ju
# 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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对于算法开发人员来说，MATLAB是常用的一个工具，但是由于历史原因以及传统认识的偏差，我们很多人只是把MATLAB当成一个高级计算器或者算法验证工具。很多人在编写MATLAB程序的时候，没有发挥MATLAB的优势，或者生硬的应用向量化编程，导致MATLAB程序运行效率很低，进而得出MATLAB只适合做预研，不适合产品部署的结论。&nb
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2023-07-08 17:40:08
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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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句向量应用 语义搜索，通过句向量相似性，检索语料库中与query最匹配的文本 文本聚类，文本转为定长向量，通过聚类模型可无监督聚集相似文本 文本分类，表示成句向量，直接用简单分类器即训练文本分类器句向量模型： 文档向量构建方法优缺点：bag of words而言，有如下缺点：1.没有考虑到单词的顺序，2.忽略了单词的语义信息。因此这种方法对于短文本效果很差，对于长文本效果一般，通常在科研中用来做b
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2024-02-05 11:53:03
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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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