当前文本向量化主流算法是word2vec词向量技术，从之前的基于统计的方法，到基于神经网络的方法，掌握word2vec词向量算法是学习文本向量化的好方式。下面是Tomas MIkolov的三篇有关word embedding的文章： 1、Efficient Estimation of Word Representa
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2024-07-21 11:18:36
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# 使用Python和BERT生成词向量的全面指南
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，词向量是将单词或短语转换为数字表示的重要工具。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，广泛应用于各种NLP任务。本文将介绍如何使用Python生成BERT词向量，并通过代
中文词向量训练二1. Gensim工具训练中文词向量1.1 中文词向量过程源程序：train_word2vec_model.py执行方法：在命令行终端执行下列代码.python train_word2vec_model.py wiki.zh.text.seg wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vectorwiki.zh.text.seg为输入文件，wiki.zh.te
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2024-06-18 21:24:50
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说明通过NER的应用（识别公司名、人名、地名和时间），已经将BERT和Electra进行大规模的计算，以下梳理下其他的应用方向。BERT:BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊
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2024-06-09 00:52:08
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作者：Chris McCormick导读在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。介绍历史2018年是NLP的突破之年。迁移学习，特别是像ELMO，Open-
BERT句向量Bert包括两个版本，12层的transformers与24层的transformers，官方提供了12层的中文模型，下文也将基于12层的transformers来讲解每一层的transformers的输出值，理论来说都可以作为句向量，但是到底该取哪一层呢，根据hanxiao大神的实验数据，最佳结果是取倒数第二层，最后一层太过于接近目标，前面几层可能语义还未充分的学习到。接下来从代码
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2023-07-06 15:27:13
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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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在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word e...
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2019-11-30 14:52:37
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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
文章目录BCELoss【错了跟我讲，我可以改，一起学】参考文档理解 BCELoss【错了跟我讲，我可以改，一起学】用于二分类问题，计算loss值，与sigmoid函数一起使用（就是逻辑回归的那个公式，线性外面套一个sigmoid函数）参考文档pytorch-BCELoss理解看它的参数说明大概能知道：参数weight（张量*，*可选）–对每个批次元素的损失赋予的手动重新缩放重量。如果给定，则必须
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2024-07-07 10:29:52
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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,
BCELoss 和 BCEWithLogitsLoss 都是用于二分类任务的损失函数，但它们在使用上有一些区别。 BCELossinput：经过 Sigmoid 函数激活后的预测概率 + 对应的真实标签（一般使用one-hot表示）介绍BCELoss：BCELoss 是二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）的简写。它的输入是经过 Sigmoid
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2023-12-25 20:24:12
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1. 关于词向量 词向量是计算机将自然语言符号化的重要手段，通过把词或短语映射成低维的实数向量，以向量间的距离来衡量词语的相似性，可作为词语特征进行各项任务，在机器学习算法和自然语言处理中有着广泛应用。 传统的语言模型(eg. Word2vec)是基于分布假设，使用无监督的方式，利用给定的语料库中词语的上下文共现信息，通过优化后的神经网络模型，有
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2024-03-25 16:52:30
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我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。
原创
2023-03-15 10:49:07
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# Python BERT 向量化入门指南
## 一、流程图概述
在使用BERT进行向量化之前，我们需要清楚整个流程。下面的流程图展示了从数据准备到结果输出的基本步骤。
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B{是否安装依赖?}
B -- 是 --> C[加载BERT模型]
B -- 否 --> D[安装依赖]
D --> C
# 使用Python和BERT将文本转向量
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练语言模型，它可以处理文本并将其转化为向量表示。这种向量化的过程使得文本能够在机器学习和深度学习的任务中被更好地理解和利用。本文将介绍如何使用Python和BERT将文本转换为向量，并附
原创
2024-09-22 03:14:33
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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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