背景与原理：支持向量机是一种用来解决分类问题的算法，其原理大致可理解为：对于所有$n$维的数据点，我们希望能够找到一个$n$维的直线（平面，超平面），使得在这个超平面一侧的点属于同一类，另一侧的点属于另一类。而我们在寻找这个超平面的时候，我们只需要找到最接近划分超平面的点，而一个$n$维空间中的点等同于一个$n$维向量，所以这些点就可以被称为支持向量。在一个$n$维空间中，一个超平面可以用$0=w
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2023-07-23 17:31:54
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2021-4月Python 机器学习——中文新闻文本标题分类(简单容易版)试题说明 任务描述 基于THUCNews数据集的文本分类， THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档，参赛者需要根据新闻标题的内容用算法来判断该新闻属于哪一类别数据说明 THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生
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2023-10-20 22:19:25
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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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一、概述词向量的学习对于自然语言处理的应用非常重要，词向量可以在空间上捕获词之间的语法和语义相似性。但是词向量机制中的词和词之间是独立的，这种独立性假设是有问题的，词之间形式上的相似性会一定程度造成功能的相似性，尤其是在形态丰富的语言中。但是这种形态和功能之间的关系有不是绝对的，为了学习这种关系，本文在字符嵌入上使用双向LSTM来捕捉这种关系。C2W模型能够很好地捕捉词之间的语法和语义相似度，并且
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2023-11-07 01:42:21
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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 Learning 的一些算法时；（2
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2023-07-04 15:50:21
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一. 概念1 . 词的表示 在自然语言处理任务中，首先需要考虑词如何在计算机中表示。通常，有两种表示方式：one-hot representation和distribution representation。1.1 离散表示（one-hot representation） 传统的基于规则或基于统计的自然语义处理方法将单词看作一个原子符号被称作one-hot representation。one-h
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2023-12-18 23:19:11
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今天北京大学举行的“争做数一数二的保安员”评选会中，20名来自各岗位的保安员进行了现场汇报。其中，保安小哥许文龙单词量达到一万五，能用英文与留学生对话；焦森则自学Python编程，大幅提高了工作效率……外表是其貌不扬的保安小哥，然其内里藏着文化，叫很多学生都自愧不如。在钦佩之余，我们不得不回到现实。根据《大学英语教学大纲》的要求，大学英语词汇的学习大致可以分为三个重要阶段：即四级，六级，六级后阶段
# Python词向量的实现流程
## 1. 确定词向量模型
在Python中，有多种实现词向量的模型可供选择，如Word2Vec、GloVe等。首先需要确定使用哪种词向量模型，根据需求选择适合的模型。
## 2. 数据预处理
在使用词向量模型之前，需要对原始文本数据进行预处理。常见的预处理步骤包括：
- 分词：将文本拆分成一个个词语或短语，可以使用jieba等分词工具进行分词操作。
-
原创
2023-10-18 03:30:51
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# 如何在Python中实现词向量
## 一、引言
词向量是自然语言处理（NLP）中的一种重要技术，它将单词表示为高维空间中的向量，使得机器能够理解语义上的相似性。本文将带领刚入行的小白通过简单的步骤，实现词向量的生成。我们将使用`gensim`库，这是一种流行的Python库，用于处理语料和生成词向量。
## 二、实现流程
下面的表格列出了实现词向量的主要步骤：
| 步骤 | 描述
引言自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于语言模型的假设——“一个词的含义可以由它的上下文推断得出“，提出了词的Distri
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2024-01-26 09:30:04
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词向量介绍一句话概括词向量用处：就是提供了一种数学化的方法，把自然语言这种符号信息转化为向量形式的数字信息。这样就把自然语言问题要转化为机器学习问题。最常用的词向量模型无非是 one-hot Representation模型和 distributed representation 模型。One-hot RepresentationOne-hot Representation 即用一个很长的向量来表
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2023-12-13 09:34:24
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1.基于规则，对于要提取的分类维护一个dict,在dict里面保存需要提取的关键词，存在关键词的对应标记为分类；（缺点，不断的去维护词典） 2.基于机器学习：HMM(分词最常用的)，CRF,SVM,LDA,CNN 3.词袋模型：bag of word :(one hot)一种是统计词频和位置，一种是只存储是否出现；（缺点很明显，只有词出现信息，对于词的重要度完全没有体现） 4.tf-idf：先考虑
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2023-11-25 00:04:38
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一.比赛背景在本次Datawhale的竞赛当中，我们有一个具有20w条训练集，5w条测试集的数据集。整个数据集里面包含了各种分类不同的文本，每一个文本在训练集里都进行了标注label，这个label能够让我们知道训练集里面的句子是属于哪一个类别的数据。本次竞赛的文本分类一共有14个类别的数据，分别是：财经，彩票，房产，家居，教育，科技，社会，时尚，时政，体育，星座，游戏和娱乐。那么我们来看看数据集
如何把词转换为向量给定任何一个或者一组单词，我们都可以通过查询这个excel，实现把单词转换为向量的目的，这个查询和替换过程称之为Embedding Lookup。在实际场景中，我们需要把Embedding Lookup的过程转换为张量计算 如何让向量具有语义信息事实上，在自然语言处理领域，使用上下文描述一个词语或者元素的语义是一个常见且有效的做法。我们可以使用同样的方式训练词向量，让这
为什么使用向量表示词但是在NLP中，传统方法通常是把词转换为离散的不可分割的符号，这导致很难利用不同的词之间的关系（所有的单词之间的距离都一样），例如dog：id143，cat：id537，这使得我们需要更多的数据来训练模型，而使用向量的表达的话可以克服这一缺点，例如在向量中可以利用cat和dog之间的相似性。使用向量表示词也叫word embeddingps：上面说的都是使用连续的向量空间中的点
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2024-05-27 16:38:22
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词向量就是要用某个固定维度的向量去表示单词。也就是说要把单词变成固定维度的向量，作为机器学习（Machine Learning）或深度学习模型的特征向量输入。from gensim.models import Word2Vec
import jieba
# 先导入 Gensim 中的 Word2Vec 和 jieba 分词器，再引入黄河和长江的语料
# 定义停用词、标点符号
punctuatio
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2024-02-26 12:57:14
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pytorch简介Pytorch的两个操作对象1. Tensor Tensor就是张量的英文，表示多维的矩阵，比如一维就是向量，二维就是一般的矩阵等等，Pytorch里面处理的单位就是一个一个的Tensor。2.Variable Variable提供了自动求导功能，也就是可以自动给你你要的参数的梯度。 本质上Variable和Tensor没有区别，不过Variabel会放入一个计算图，然后进行前向
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2023-11-29 10:20:03
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词向量词向量大白话解释：就是一个神经网络。针对一段文本，输入前面几个单词和后面几个单词。输出当前这个单词。然后用神经网络中间层的权重系数来表示输出的这个Y单词。 或者是输入当前这个词，输出它的上下文，我们取出中间层向量即词向量。 词向量是表示文本的一种方式，词汇表中的每个单词由高维空间的实值向量表示。具有相似含义的单词在向量空间中具有相似的表达能力（在向量空间中接近）。 有很多封装好的模块可以帮我
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2024-04-15 18:37:57
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# Python输入词生成词向量
作为一名经验丰富的开发者，我来教会你如何使用Python实现“输入词生成词向量”。本文将分为以下几个步骤来指导你完成这个任务。
## 整体流程
我们首先来看一下整个流程，以便你能够清楚地理解每个步骤的目标和顺序。
```mermaid
journey
title 输入词生成词向量流程
section 数据准备
step 1: 收集
原创
2023-12-05 10:13:12
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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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