自然语言处理的应用 一般来说，循环神经网路目前在自然语言处理上面的应用最为火热。1.词嵌入 他也被称为词向量，他的意思就是，对于每个词，可以使用一个高维向量去表示它，这里高维向量和one-hot的区别在于，这个向量不是0和1的形式，向量的每个位都是一些实数，并且这些实数隐含这个单词的某种属性。 词嵌入在PyTorch中的实现N Gram模型 他的作用就是在于用前面几个词来预测这些词后面的一个单词，
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2024-01-06 06:10:55
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人工智能基础总目录 词向量模型一 One hot编码缺点PCA/SVD后的问题二 Word2vec1.1 目标函数2.1 主流计算方法1 Skip gram2 CBOW2.2 计算方面的优化方法1 Tree softmax2 Negative Sampling （NEG）三 Glove 模型四 句子向量 Word embedding 是自然语言处理中的重要环节，它是一种文本表示方法，并不具体指某
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2024-05-03 14:49:17
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# coding:utf-8import csvimport itertoolsimport operatorimport timeitimport nltkimport numpy as npimport sysimport utilsfrom datetime import datetime#递归神经网络困难'''词向量映射 '''vocabulary_size = 8000unknown_t
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2018-09-24 15:50:59
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NLP问题如果要转化为机器学习问题，第一步是要找一种方法把这些符号数学化。有两种常见的表示方法： One-hot Representation，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小，其中绝大多数元素为 0，只有一个维度的值为 1，这个维度就代表了当前的词。例如[0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]。这种表示方法会造成“词汇鸿沟”现象：不能
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2024-10-04 07:47:03
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最近做自然语言处理算法，需要根据词向量判断两个词汇的相似度。面临两个选择：欧氏距离和余弦相似度。选择哪一个好呢？一、概念图解为便于理解这个问题，假设词向量是二维的。我们分析一下这两种方法计算词向量相似度的方法的特点。假设两个词向量 和 ：【欧氏距离】：【余弦相似度】：参见下图：其中，欧氏距离是线段 XY 的长度，余弦相似度是单位元弧长X’Y’对应角度的余弦。显而易见，我们也很容易定义一个单元圆（
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2023-07-14 16:47:05
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使用PyTorch获取BERT词向量的过程整理
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型已经成为了许多下游任务的基础。借助PyTorch，我们可以高效地获取BERT的词向量，并进行进一步的分析和处理。在实现这一目标的过程中，遇到了一些挑战。以下是我处理“使用PyTorch获取BER
最近一年来一直在从事语言助手的开发，和自然语言处理方面的工作最近刚出来效果最好的模型是bert的动态词向量，刷新了各个自然语言处理Task的成绩如QA,NER,CLASSIFICATION等接下来就让我们实际来构建一个以bert为后端词向量的文本分类模型1、首先安装腾讯开源的Bert-as-service模块pip install bert-serving-server
pip install b
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2024-02-28 17:04:54
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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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Recurrent Neural Network相比于一般的神经网络，比如MLP(Full-connection Neural Network),RNN是一种用于处理序列数据的神经网络，它能处理序列变化的数据。比如一个单词在上下文中的会有的不同含义。它能很好地处理这类问题。RNN简介
Naive RNN
x为当前的输入状态h为接收的上一节点的输入数据y为当前节点状
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2024-04-15 15:01:09
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FastText词向量计算和文本分类工具一、前言FastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，它的优点非常明显，在文本分类任务中，fastText（浅层网络）往往能取得和深度网络相媲美的精度，却在训练时间上比深度网络快许多数量级。在标准的多核CPU上， 能够训练10亿词级别语料库的词向量在10分钟之内，能够在1分钟之内分类有着30万多类别的50多万句子的语料。二
一、前言NLPers最最最最最最常用的Pytorch版本的BERT应该就是这一份了吧：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT这份是刚出BERT的时候出的，暂且叫它旧版。这是博主在学习使用旧版的时候粗略记过的一些笔记：随着BERT的出现，更多的预训练模型(BERT, GPT-2, RoBERTa, XLM, DistilBert,
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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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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目录pytorch如何使用torchtext初始化LSTM的embedding层？保存好字典对应的预训练词向量，训练直接读即可如何用各种预训练模型初始化embedding层？ pytorch如何使用torchtext初始化LSTM的embedding层？由于我开始使用的是torchtext这个预处理的工具，使得建立词典，初始化embedding变得非常方便，一般下面几行就可以搞定调用预训练glo
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2024-08-13 16:33:11
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目录0、前言1、文件格式2、直接读取3、单行json4、多行json5、numpy的loadtxt方法6、字节文件读取方法7、文件加载8、总结0、前言我们在工作中经常遇到需要将词向量文件读取到内存，但是正常情况下，我们的单词个数都是数十万个，单词的向量都是几百维，所以导致文件比较大，动辄几个G，在读取文件的时候经常会比较慢，有没有什么办法能够加快读取文件的速度呢，接下来，本人将从如下几种方法，进行
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2024-01-28 01:37:53
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1. 创建vocabulary 学习词向量的概念 用Skip-thought模型训练词向量 学习使用PyTorch dataset 和 dataloader 学习定义PyTorch模型 学习torch.nn中常见的Module Embedding 学习常见的PyTorch operations bm
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2020-08-03 22:16:00
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# PyTorch保存词向量方案
在自然语言处理（NLP）中，词向量是一种将词汇映射到向量空间的方法，使得语义相近的词在向量空间中的距离更近。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了灵活的接口来实现各种机器学习模型。本文将介绍如何在PyTorch中保存词向量，并提供一个具体的示例。
## 问题背景
假设我们有一个文本数据集，需要将其中的词汇转换为词向量，以便进行后续的机器学习任务。我们
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2024-07-16 04:03:49
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多思考也是一种努力，做出正确的分析和选择，因为我们的时间和精力都有限，所以把时间花在更有价值的地方。
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2021-08-25 14:29:35
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主要介绍了解著名的词向量(Word Embedding)模型−word2vec。采用Word2vec模型，利用相关模型组生成词向量(Word Embedding)入。Word2vec模型采用纯c语言实现，并手动计算梯度。下面的步骤解释了PyTorch中word2vec模型的实现。 原文地址：PyTo ...
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2021-07-23 07:29:00
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# 使用PyTorch实现ELMo词向量与余弦相似度计算
**引言**
在自然语言处理(NLP)领域，词向量是一个重要的概念，可以将词汇表示为高维向量，从而使得词与词之间的关系获得更好的表示。ELMo（Embeddings from Language Models）是一个较为先进的词向量模型。我们可以使用PyTorch来实现ELMo词向量，并计算其余弦相似度。本文将详细讲解这一过程。
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2024-10-21 04:12:03
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