获取语料库# define the corpus
# 处理方法1
import re
text = 'natural language processing and machine learning \
is fun and exciting'
corpus = re.split('[\n]|\s+', text)
# 处理方法2
from gensim.utils import simple_
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2023-09-28 14:13:04
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pytorch实现word2vec1.准备训练数据（1）读取文本数据（2）实现dataloader2.定义模型3.定义评估函数4.定义优化函数5.训练模型6.准确度评估 1.准备训练数据（1）读取文本数据import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.utils.data as tud
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2024-09-12 08:51:55
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ELmo解决单词考虑上下文，词向量的表示，动态调整词向量。目前来说最好的方法首先我们通过训练集训练已经得到了单词back的词向量，然后在测试集中，如果出现了这个back单词，我们不是直接使用训练好的词向量， 而是将训练好的词向量加上一个根据back在测试集出现位置上下文的一个偏移量， 最终得到back词向量是基于当前测试集上下文的。Elmo1、使用了语言模型的训练框架 2、使用了深度学习理解dee
一、前言一开始看到word2vec环境的安装还挺复杂的，安了半天Cygwin也没太搞懂。后来突然发现，我为什么要去安c语言版本的呢，我应该去用python版本的，然后就发现了gensim，安装个gensim的包就可以用word2vec了，不过gensim只实现了word2vec里面的skip-gram模型。若要用到其他模型，就需要去研究其他语言的word2vec了。 二、语料准备有了ge
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2023-11-11 01:43:15
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上个月参加了在北京举办SIGKDD国际会议，在个性化推荐、社交网络、广告预测等各个领域的workshop上都提到LDA模型，感觉这个模型的应用挺广泛的，会后抽时间了解了一下LDA，做一下总结： （一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在
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2024-08-03 16:15:47
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# 年龄分类上网
'''
1、输入用户的年龄age，并保存
2、判断是否达到18岁,未达到提示未成年，不能上网
3、判读是否大于18岁，小于55岁，提示是青年，可正常上网
4、判断是否大于55岁，小于70岁，提示是老年，可正常上网
5、判断是否大于70岁，达到提示岁数已高，请回家休息
'''
# coding = utf-8
age = int(input("请输入你的年龄："))
if age
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2023-07-03 17:02:50
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# 如何实现 "python vec 函数"
## 1. 流程概述
首先，我们需要明确 "python vec 函数" 的功能是什么。通常情况下，"vec 函数" 可以用来计算两个向量的点积。在这篇文章中，我将教你如何使用 Python 来实现这个功能。下面是整个实现过程的流程：
| 步骤 | 描述 |
|-----|---------------|
| 1 | 创建一
原创
2024-03-20 07:09:09
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# Python中的vec：实现高效向量和矩阵运算
在科学计算和数据分析中，向量和矩阵是非常基础的概念。在Python中，`numpy`库提供了强大的向量和矩阵运算能力。而在更高层次的抽象中，我们还可以使用一些工具，如`vec`，来处理向量问题。本文将介绍如何在Python中使用向量，并提供代码示例，帮助大家更好地理解这一概念。
## 什么是向量？
向量可以理解为具有方向和大小的量。在数学中
# Python中的vec函数
在Python中，vec函数是一个非常有用的函数，它用于将一个向量转换为一个标量值。vec函数是numpy库中的一个函数，可以实现向量的加和、乘积等操作。在本文中，我们将介绍vec函数的功能和用法，并通过代码示例演示其使用。
## vec函数的功能和用法
vec函数可以将一个向量转换为一个标量值。在数学中，向量是一组有序排列的数值，可以表示为一个数组。而标量是
原创
2023-08-11 03:33:57
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# 实现“vec函数python”的步骤
## 1. 简介
在开始具体讲解实现“vec函数python”的过程之前，首先我们需要了解一下“vec函数”的概念。在数学中，向量是一组有序的数，可以表示为n维空间中的一个点或一个箭头。在计算机科学中，我们经常需要进行向量运算，例如向量加法、向量点乘等。为了方便实现这些向量运算，我们可以使用“vec函数python”来定义和处理向量。
## 2. 实现
原创
2023-09-05 08:09:06
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# 如何在 Python 中实现 Vector（向量）
在数据科学、机器学习等领域，向量（vector）的概念非常重要。在 Python 中，可以使用多种方式来实现向量，最常用的是利用 NumPy 库。以下是实现 Python 向量的流程与详细步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装 NumPy | 安装 NumPy 库以便进行向量操作
原创
2024-10-23 05:03:50
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1 广义逆的背景在实际问题中，如数据处理、多元分析、最优化理论、现代控制理论和网络理论中，由于实验条件那个多种因素，所产生的方程组往往是不相容的方程，即无解方程。此时，我们不能求得实线性方程组的解，而只能求得近似解，即最小二乘解，此时最小。类似的，对于复数域C上的线性方程组则要求 为最小，此时是复数线性方程的最小二乘解。同样，若方程有解，且在有无穷多解时，往往也需要求解向量 中，满足为最小的解，这
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2023-12-13 19:24:39
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从零到一实现Chan-Vese/CV算法1、Chan-Vese(CV) 算法原理2、基于水平集的实现方法2.1演化方程推导2.2离散化过程2.3 代码实现2.4 讨论分析 1、Chan-Vese(CV) 算法原理同样是构造能量函数，以snake为代表的基于边缘的主动轮廓模型,其目的在于使曲线演化至图像特定边缘，而以Chan-CV模型为代表的基于区域的主动轮廓模型目的则在于演化出以目标曲线为边界的
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2023-12-14 20:11:52
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本文参考自《复杂性思考》一书的第二章，并给出这一章节里我的习题解答。（这书不到120页纸，要卖50块！！，一开始以为很厚的样子，拿回来一看，尼玛。。。。。代码很少，给点提示，然后让读者自己思考怎么实现） 先定义顶点和边1 class Vertex(object):
2 def __init__(self, label=''):
3 self.label = l
It's OpenCV
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，且授权可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java&
nlp之 word2vec 训练细节引言单词组合高频词抽样抽样率 也即是删除概率负采样如何选择negative words参考文献 引言举个栗子，我们拥有10000个单词的词汇表，我们如果想嵌入300维的词向量，那么我们的输入-隐层权重矩阵和隐层-输出层的权重矩阵都会有 10000 x 300 = 300万个权重，在如此庞大的神经网络中进行梯度下降是相当慢的。更糟糕的是，你需要大量的训练数据来调
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2024-04-19 05:58:33
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word2vec是把单词转换成向量的工具。通过向量间的相似度表示文本语义的相似度 一般用用Distributed Representation方法表示词向量通过训练语言模型，得到词向量。 word2vec是把单词转换成向量的工具。 通过向量间的相似度表示文本语义的相似度 一般用用 Distributed Representation方法表示词向量 通过训练语言模型，得到词向量。
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2024-03-25 08:47:27
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前言继DeepWalk后，我们再来看一种基于随机游走策略的图嵌入方法——Node2Vec，有点像前者的升级版本，有了前者的基础，理解起来会快很多。核心方法Node2Vec与DeepWalk最大的不同(甚至是唯一的不同)就是在于节点序列的生成机制。DeepWalk在每一步探索下一个节点时，是在其邻居节点中进行随机选择，然后基于深度优先策略生成一个固定长度的节点序列。而Node2Vec在生成节点序列时
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2023-08-21 10:50:44
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在机器学习领域，语音识别和图像识别都比较容易做到。语音识别的输入数据可以是音频频谱序列向量所构成的matrix，图像识别的输入数据是像素点向量构成的矩阵。但是文本是一种抽象的非结构化的数据，显然不能直接把文本数据喂给机器当做输入，因此这里就需要对文本数据进行处理。Word2vec是google在2013年推出的一个词向量实现工具(注意，不是词向量模型)，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就
在处理语言模型和自然语言处理任务时，word2vec是一个非常流行的工具。它通过将单词转换为向量来捕获词汇之间的语义关系。本文将详细介绍如何使用word2vec的Python库，包括背景信息、可能出现的错误现象、根因分析和解决方案等。
### 问题背景
在文本处理领域，word2vec模型因其简洁、高效的特性而备受欢迎。用户通常会使用`gensim`库实现word2vec，用于特征提取、聚类和分
