前言预训练语言模型在目前的大部分nlp任务中做个微调都能取得不错的一个结果，但是很多场景下，我们可能没办法微调，例如文本聚类，我们更需要的是文本的向量表示；又亦如文本匹配，特别是实时搜索场景，当候选集数量较多时，直接使用ptm做匹配速度较慢。那么如何优雅的使用预训练模型生成文本embedding呢？本文将会从不同的预训练模型与不同的优化方法去介绍文本embedding的生成方式，如有理解错误，欢迎
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2024-05-13 10:34:05
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最近看到一篇关于poi的论文，把poi各个类别通过邻接关系利用Word-embedding训练成了词向量，这样原本属于不同大类下的子类但是功能很相近的类别就在词向量空间里显得比较近，更符合实际情况。相比于之前的分开看各种poi类别比例，这样可以更好地表达出城市内的poi配置情况。论文提要Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI
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2024-07-28 13:31:15
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要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
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2024-04-08 19:22:14
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Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
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2024-08-21 11:31:19
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最近，谷歌又申请了一项深度学习算法专利，主题是「Using embedding functions with a deep network」。对于每个深度学习研究者来说，有些算法、方法可以说是研究必备，拿来直接用也是一种日常，但如果有人申请了专利呢？最近，谷歌一项新的 AI 专利申请再次引燃了社区对于专利问题的讨论。该专利的摘要描述如下：本专利适用于在深度网络中使用嵌入函数（embedding f
1、Embedding的理解 Embedding，即嵌入，起先源自于 NLP 领域，称为词嵌入（word embedding），主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示，最终可以可以得到一种词的向量化表达，即用一个抽象的稠密向量来表征一个词。?:?→?， 其中该函数是 injective（就是我们所说的单射函数，每个 ? 只有唯一的 ? 对应，反
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2024-03-07 12:12:09
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词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
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2024-04-29 09:50:36
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作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔 在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量
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2024-08-06 11:07:51
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原文来自google developer的机器学习入门课程。主要觉得有几个点，很能说明embedding的本质，以及为什么要用embedding来做矢量化。以下我对原文做了我需要的信息的摘录，需要阅读原文的请自行去google developer上查看。1、分类数据矢量化分类数据是指表示来自有限选择集的一个或多个离散项的输入特征。分类数据最直接的是通过稀疏张量(sparse tensors)表示，
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2024-03-05 13:53:40
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一特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过 embedding 层的权重矩阵计算来降低维
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2024-05-29 16:18:24
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参数分布Bert模型的版本如下：BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parametersBERT-Large, Uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parametersBERT-Base, Cased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads
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2024-08-23 12:13:27
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Word2Vec算法原理：skip-gram: 用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文cbow: 拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身Skip-gram 和 CBOW 的简单情形：当上下文只有一个词时，语言模型就简化为：用当前词 x 预测它的下一个词 y V是词库中词的数量，$x$ 是one-hot encoder 形式的输入，$y$ 是在这 V 个词上输出的概率。
1. 什么是Graph Embedding？Embedding是将目标（文字、图像）降维，并在结果中保留重要信息。而Graph Embedding就是针对于图像信息的提取。 1.）分类：依据不同特点进行分类 a.）图片节点属性 i.） 图片节点属性相同（monopartite graphs），如社交关系网。相关算法：DeepWalk ii.）图片节点属性不同（m
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2024-05-13 20:43:59
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说起 Embedding，我想你肯定不会陌生，至少经常听说。事实上，Embedding 技术不仅名气大，而且用 Embedding 方法进行相似物品推荐，几乎成了业界最流行的做法，无论是国外的 Facebook、Airbnb，还是在国内的阿里、美团，我们都可以看到 Embedding 的成功应用。因此，自从深度学习流行起来之后，Embedding 就成为了深度学习推荐系统方向最火热的话题之一。 但
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2024-03-24 13:35:51
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嵌入（embedding）方法是目前文本分析，知识图谱相关中非常常见的一种算法。其为表示学习的一类方法，可以自动地从数据中学习“有用”的特征，并可以直接用于后续的具体任务。后面学习的相关嵌入学习均为表示学习中的内容。节点嵌入关于图的一些信息如何能够转化为计算机可以识别的语言呢？通常的方法也是进行嵌入（embedding）。在此之前，我们已经学习了双曲嵌入：双曲嵌入深度学习双曲嵌入论文与代码实现——
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2024-08-14 09:44:02
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前言前段时间面试了许多应界生同学，惊讶地发现很多同学只做深度学习，对于LR/GBDT这样的传统机器学习算法，既不掌握理论，也从未实践过。于是就想写一篇文章，梳理一下推荐算法由传统机器学习，发展到深度学习，再到未来的强化学习、图神经网络的技术发展脉络，因为「只有了解过去，才能更好地把握当下与未来」。无奈这个题目太大，再加上近来分身乏术，实在无暇宏篇大论。于是今日小撰一文，聚焦于深度学习的核心思想Em
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2023-09-20 15:51:01
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首先我们来看Embedding的参数。nn.Embedding((num_embeddings,embedding_dim)其中，num_embeddings代表词典大小尺寸，比如训练时所可能出现的词语一共5000个词，那么就有num_embedding=5000，而embedding_dim表示嵌入向量的维度，即用多少来表示一个符号。提到embedding_dim，就不得先从one_hot向量说
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2024-03-17 00:21:59
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从C端视角来看，58商业将Embedding作为广告的一种理解方式，使我们精确理解C端用户意图，同时理解B端推广提供的能力，使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文本语义、用户行为进行向量化，通过数学计算表达广告和用户关系，具备易表示、易运算和易推广的特点。今天将从以下几方面来介绍Embedding技术在58商业搜索和推荐场景的实践：58商业流量场景主流Embedding算法介
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2024-06-07 22:05:41
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Embedding技术概览：1. Graph Embedding简介Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘，在这样的背景下，Graph Embedding成了新的研究方向，并逐渐
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2024-04-22 13:14:42
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