数学上的内积、外积和叉积内积也即是：点积、标量积或者数量积
从代数角度看，先对两个数字序列中的每组对应元素求积，再对所有积求和，结果即为点积。从几何角度看，点积则是两个向量的长度与它们夹角余弦的积。外积也即是：张量积
在线性代数中一般指两个向量的张量积，其结果为一矩阵，也就是矩阵乘法叉积也即是：向量积
叉积axb得到的是与a和b都垂直的向量Numpy中的矩阵乘法np.dot()对于二维矩阵，计算真
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2023-06-03 19:27:20
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embedding词向量的使用
什么是PyTorch?PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它有以下特点:类似于NumPy，但是它可以使用GPU可以用它定义深度学习模型，可以灵活地进行深度学习模型的训练和使用Tensors（高维的矩阵就是Tensor）Tensor类似与NumPy的ndarray，唯一的区别是Tensor可以在GPU上加速运算。这个是两层的神经网络，分
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2023-12-21 09:29:10
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1.矩阵运算NumPy对于多维数组的运算，缺省情况下并不使用矩阵运算，如果你希望对数组进行矩阵运算的话，可以调用相应的函数。1.1 matrix对象numpy库提供了matrix类，使用matrix类创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算。例如： 因为a是用matrix创建的矩阵对象，因此乘法和幂运算符都变成了矩阵运算，于是上面计算的是矩阵a和其逆矩阵的乘积，结果是一个单位矩阵
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2024-04-21 07:00:41
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# 使用PyTorch改变向量长度并填充0
在深度学习中，我们常常需要处理不同长度的数据，例如序列数据、图像数据和文本数据。为了方便模型输入，通常需要统一这些数据的长度。PyTorch为我们提供了许多方法来操作张量（tensor），其中一项常见的处理就是将较短的向量扩展到相同的长度，并用0进行填充。
## 什么是填充？
*填充*是指在数据的前面、后面或两者都添加额外的值（通常是0），以提升其
原创
2024-10-10 03:39:31
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改动向量（Change Vector）：改动向量描述对数据库任何一个数据块所做的一次改动。改动向量中的信息包含版本号、事物操作代码、数据块地址。向量建立时，会从数据块中拷贝版本号；在恢复时，Oracle会读取向量并将改动作用于数据块，同时此数据块版本号加1。 REDO记录：一个REDO记录由一组改动向量组成，描述一个原子操作。 发生一条记录修改时的过程如下：1、找到被修改的数据块A，读入内存2、申
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精选
2015-06-23 14:38:57
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## Python 文本向量化
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域中，将文本转换为机器可理解的向量是非常重要的一步。文本向量化可以将文本数据转换为数值向量，从而方便机器学习算法的使用和处理。Python 提供了多种库和工具，用于实现文本向量化的任务。
本文将介绍一些常用的 Python 文本向量化方法，并提供相关代码示例。
### 1. 词
原创
2023-09-01 07:22:42
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在上一部分中，我们简单介绍了完全句法分析的概念，并详细介绍了句法分析的基础：Chomsky形式文法（自然语言处理NLP（7）——句法分析a：Chomsky（乔姆斯基）形式文法）。 在这一部分中，我们将对完全句法分析进行详细介绍。回顾一下，句法分析共有三种类型：完全句法分析、局部句法分析、依存关系分析。对于完全句法分析，还是NLP领域中常用的三种解决方法：规则法、概率统计法、神经网络方法。 下面我们
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2024-05-16 19:23:36
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## Python 文本转向量
在自然语言处理（NLP）领域中，将文本数据转换为向量表示是一个常见的任务。将文本转换为向量的主要目的是为了能够在机器学习算法中使用文本数据，因为机器学习算法通常只能处理数值型数据。Python 提供了许多工具和库来进行文本转向量的操作，本文将介绍一些常用的方法和示例代码。
### 词袋模型（Bag of Words）
词袋模型是最常见的文本转向量方法之一。它将
原创
2023-12-17 11:22:43
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先是少数用户提出质疑，随后大量网友表示自己也注意到了，还贴出不少证据。 有人反馈，把GPT-4的3小时25条对话额度一口气用完了，都没解决自己的代码问题。无奈切换到GPT-3.5，反倒解决了。 总结下大家的反馈，最主要的几种表现有：以前GPT-4能写对的代码，现在满是Bug回答问题的深度和分析变少了响应速度比以前快了这就引起不少人怀疑，OpenAI是不是为了节省成本，开始偷工减料？两个
# Python 文本转向量实现流程
## 1. 理解文本转向量的概念
在机器学习和自然语言处理领域，文本转向量是一种常用的方法，用于将文本转化为数值形式的向量，以便于机器学习算法的处理。文本转向量的过程可以分为以下几个步骤：
1. 文本预处理：对原始文本进行清洗和处理，去除无用信息、标准化文本等。
2. 特征提取：将清洗后的文本转化为数值形式的特征向量，常见的方法有词袋模型、TF-IDF向
原创
2023-08-19 08:19:54
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文本向量的表示方法基于词向量的表示方法有监督文本表示方法 基于词向量的表示方法虽然one-hot和TF-IDF的表示方式也成为词向量，但是我们这里讨论的基于词向量的表示方式是围绕分布式词表征进行的。也就是利用Word2Vec、GloVe和fastText等词向量对文本进行表示，词向量可以根据任务或者资源的不同随意选择，文本表示的方法是通用的。首先我们根据语料库训练词向量，也就是针对文本中的每个词
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2024-05-30 15:11:04
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编辑：我用@unutbu的原版答案对代码进行了更多的修改，以简化代码并使所做的工作更清晰。在最新版本中，@staticmethod已被完全删除，并替换为嵌套的一行程序。外部函数和嵌套类已重命名为AutoFloatProperties和_AutoFloatProperties，以反映它们转换和存储指定为浮点值的特殊行为。尽管如此，@unutbu自己使用类装饰器而不是元类的修订答案是一个稍微简单的解决
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2023-06-13 20:48:08
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前期准备使用文本向量化的前提是要对文章进行分词，分词可以参考前一篇文章。然后将分好的词进行向量化处理，以便计算机能够识别文本。常见的文本向量化技术有词频统计技术、TF-IDF技术等。词频统计技术词频统计技术是很直观的，文本被分词之后。 用每一个词作为维度key，有单词对应的位置为1，其他为0，向量长度和词典大小相同。然后给每个维度使用词频当作权值。词频统计技术默认出现频率越高的词权重越大
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2023-07-04 19:39:21
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这里写目录标题前言文本转变向量基于词袋模型的One-hot 编码()：TF—IDF（Term Frequency------Inverse Document Frequency）基于词嵌入（word2vec）原理：训练阶段：两种训练模型：连续词袋（CBOW)：Skip-gram：优化方法（待补充）：Negative SampleHierarchical Softmax 前言本文适合小白入门学习（
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2024-04-23 09:16:52
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1、处理数据集1 import torch
2 import os
3 import re
4 from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
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7 dataset_path = r'C:\Users\ci21615\Downloads\aclImdb_v1\aclImdb'
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10 def toke
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2023-10-31 12:06:58
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知识点3.1.1 文本向量化和语言模型的概念分词是中文文本分析的基础，但是计算机无法将分词的结果直接用于后续的统计建模，因此需要对文本进行向量化处理**文本向量化：**将文本表示成一系列能够表达语义的数值化向量**语言模型：**对于任意一个词序列，计算出其可能是一个句子（通顺且有意义）的概率知识点3.1.2 词袋模型最基础的以词为基本单元的文本向量化方法把文本看成是一系列词的集合（袋子）词和词相互
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2024-06-18 14:27:08
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**文本处理** 深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。它有多种实现方法。 将文本分解而成的单元（单词、字符或 n-gram）叫作标记（token），将文本分解成标记的过程叫作分（tokenization）。所有文本向量化过程都是应用某种分词方案，然后将数值向量与生成的标记相关联。将向量与标记相关联的方法有很多种。
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2023-12-07 07:56:51
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建立文本数据数学描写叙述的过程分为三个步骤：文本预处理、建立向量空间模型和优化文本向量。文本预处理主要採用分词、停用词过滤等技术将原始的文本字符串转化为词条串或者特点的符号串。文本预处理之后，每个文本的词条串被进一步转换为一个文本向量，向量的每一维相应一个词条，其值反映的是这个词条与这个文本之间的类似度。类似度有非常多不同的计算方法。所以优化文本向量就是採用最为合适的计算方法来规范化文本向量，使其
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2023-09-17 15:11:33
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pytorch中.pth模型中增加、删除、更改名称、更改参数的操作pytorch中的pre-train模型该类模型的修改参数修改增减卷积层非官方的pretrain model去除pretrain model 最后一层或某一层 pytorch中的pre-train模型卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，
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2023-12-23 09:13:31
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文本相似计算是进行文本聚类的基础，和传统结构化数值数据的聚类方法类似，文本聚类是通过计算文本之间"距离"来表示文本之间的相似度并产生聚类。文本相似度的常用计算方法有余弦定理和Jaccard系数。但是文本数据与普通的数值数据或类属数据不同，文本数据是一种半结构化数据，在进行文本挖掘之前必须要对文本数据源进行处理，如分词、向量化表示等，其目的就是使用量化的数值来表达这些半结构化的文本数据。使其适用于分
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2023-10-21 14:36:05
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