智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让
深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？
这里分五部分简单解释一下Batch Normalization (BN)。
1. What is BN? 顾名思义，batch normalization嘛，就是“批规范化”咯。Google在ICML文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation
Wav2vec无监督预训练语音模型，首次应用解决语音识别任务。
原创
2022-05-03 11:33:15
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模型用于语音识别，模型结构结合了CNN和Transformer。文章言简意赅，结构非常舒服。
原创
2023-05-27 00:35:32
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大数据日报：Facebookwav2vec算法使用原始音频改善语音识别，阿联酋计划用AI预订停车位数据分析网大数据科学Facebook的wav2vec算法使用原始音频改善语音识别自动语音识别（ASR）不仅是AppleSiri之类的助手的基础部分，还是NuanceDragon之类的听写软件以及GoogleContactCenterAI之类的客户支持平台的基础部分。它使机器能够解析关键短语和单词的发音
原创
2021-03-14 19:46:35
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相关链接：1、Word2Vec源码最详细解析（上）2、Word2Vec源码最详细解析（下）Word2Vec源码最详细解析（上）在这一部分中，主要介绍的是Word2Vec源码中的主要数据结构、各个变量的含义与作用，以及所有算法之外的辅助函数，包括如何从训练文件中获取词汇、构建词表、hash表、Haffman树等，为算法实现提供数据准备。而算法部分的代码实现将在《Word2Vec源码最详细解析（下）》
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2024-02-11 08:34:15
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本文摘录整编了一些理论介绍，推导了word2vec中的数学原理；并考察了一些常见的word2vec实现，评测其准确率等性能，最后分析了word2vec原版C代码；针对没有好用的Java实现的现状，移植了原版C程序到Java。时间和水平有限，本文没有就其发展历史展开多谈，只记录了必要的知识点，并着重关注工程实践。虽然我的Java方案速度比原版C程序高出1倍，在算法代码与原版C程序一致的情况下准确率仍
数据编码，即将二维码存储的字符转化成二进制。 这些字符可以是数字、字母、中文。 那么数据码编码时，就根据数字模式，混合字母模式，8位字节模式，汉字模式进行编码。 8位字节模式可以描述整个计算机世界的字符，而其他模式是量身打造的，所以所需字节比8位字节模式要少。大致流程图细化步骤1. 选择纠错级别 在对数据进行编码之前，选择一个纠错级别。正如介绍中提到的，二维码使用Reed-Solomon纠错创建纠
word2vec内容链接 word2vec代码内容如下：import numpy as np
from collections import defaultdict
class word2vec():
def __init__(self):
self.n = settings['n']
self.lr = settings['learning_r
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2024-04-22 20:04:00
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前言这是 Word2Vec 的 Skip-Gram 模型的代码 (Tensorflow 1.15.0)，代码源自，我加了注释。数据集：http://mattmahoney.net/dc/text8.zip导入包 import collections
import math
import os
import random
import zipfile
import numpy as
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2024-06-29 07:25:37
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Word2vec是我们常用的产生词向量的工具，这里对c语言版本的word2vec的源码进行了分析，同时对于Hierarchical softmax以及negative sampling的原理进行简单的讲解，具体原理可以看参考资料1-3的内容目录参数：1. 预处理2. 构建词库2.1指定词库中读取2.2 训练语料中构建3. 初始化网络结构3.1 初始化参数3.2 哈夫曼树的建立3.3 负样本中表的初
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2024-02-23 23:58:35
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# 导入包
import collections
import math
import random
import time
import os
import numpy as np
import torch
from torch import nn
import sys
import torch.utils.data as Data1.处理数据集# 打开并读取数据集ptb
dataset_pat
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2023-11-07 01:16:11
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前言自然语言处理有很多方法，最近很流行的是谷歌开源项目word2vec，详见谷歌官网：官网链接。其主要理论由Tomas Mikolov大神团队的2篇论文组成：Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space， Distributed Representations of Words and Phrases and their
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2024-03-22 19:42:18
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Word2VecWord2Vec 是 google 在2013年提出的词向量模型，通过 Word2Vec 可以用数值向量表示单词，且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性。简述我们知道，在使用神经网络处理数据的时候，神经网络只能处理数字向量或者矩阵，他不可能理解文本、图像本身。那么，图像是用像素表示的，这个在最早显示图像的时候就已经和神经网络的使用不谋而合，但是文本是人类自然产生的，没有办法直
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2024-04-18 14:15:49
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word2vec理解及pytorch实现word2vec优点1.低维稠密2.蕴含语义信息Skip-gram模型1.训练样本2.skip-gram负采样 negative sample欠采样 subsamplepytorch实现 word2vec是Google研究团队的成果之一，它作为一种主流的获取分布式词向量的工具，在自然语言处理、数据挖掘等领域有着广泛的应用。本文首先会介绍一些预备知识，比如
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2023-11-24 22:39:56
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# Word2Vec：理解词的向量化表示
在自然语言处理（NLP）中，将词汇转换为计算机能够理解的形式是至关重要的。Word2Vec是一种流行的词嵌入技术，它通过将词语映射到一个连续向量空间中，使得更易于进行各种语言分析任务。本文将向您介绍Word2Vec的基本概念，并通过Python代码示例帮助您理解其实现过程。
## 什么是Word2Vec？
Word2Vec由Google在2013年提
原创
2024-09-26 07:25:24
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前几天看了几篇kdd的文章，尼玛，基本全部设计都embedding，好吧，那就看看embedding吧，查了非常多的资料，结果读的都不是很通透，搞了一段时间，终于捋出来的一些头绪，发现embedding这个东西最先是在语言方向搞的，好吧，那还得好好看看语言方面的embedding，最著名的，当然就是大名鼎鼎的word2vector了，于是，花了两三天的时间，看了一些数学原理和源代码，其
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2024-10-08 13:04:34
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主要内容论文内容感想连续词袋模型(CBOW)滑动词块模型(skip-gram)优化技巧(tricks)Hierarchical SoftmaxNegative Sampling 论文内容感想在上完CS224N头三节课后，我对word2vec没有产生很好的理解，于是在网上搜寻资料，无意间看到有人推荐这篇论文，于是立刻找来拜读，但第一次读是云里雾里的，于是在积攒了一些读论文的经验后，重看了一遍，觉得
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2024-09-19 06:32:16
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# 深入浅出Word2Vec：Python代码示例及其应用
## 引言
在自然语言处理领域，词向量是一个非常重要的概念，其中Word2Vec模型尤为突出。Word2Vec通过将词汇映射到向量空间，使得相似的词在向量空间中尽可能接近。这种表示方法为许多NLP任务（如文本分类、情感分析等）提供了强大的支持。本文将通过Python代码示例来展示如何使用Word2Vec，并附带相应的甘特图以便于理解各
项目中要对短文本进行相似度估计，word2vec是一个很火的工具。本文就word2vec的训练以及加载进行了总结。word2vec的原理就不描述了，word2vec词向量工具是由google开发的，输入为文本文档，输出为基于这个文本文档的语料库训练得到的词向量模型。通过该模型可以对单词的相似度进行量化分析。word2vec的训练方法有2种，一种是通过word2vec的官方手段，在linux环境下编
