本文章对文本生成领域一些常见的模型进行了梳理和介绍。Seq2Seq 是一个经典的文本生成框架，其中的Encoder-Decoder思想贯彻文本生成领域的整个过程。Pointer-Generator Networks是一个生成式文本摘要的模型，其采用的两种经典方法对于其他文本生成领域也有很重要的借鉴价值。SeqGAN模型将强化学习和GAN网络引入到文本生成的过程
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2024-05-05 19:42:31
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目录 01 背景介绍02 短文本分类划分03 深度CNN结合知识进行文本分类[1]3.1 概述3.2 整体步骤一：利用知识库概念化短文本二：模型整体结构设计3.3 实验04 主题记忆机制[4]4.1 概述4.2 模型结构设计4.3 实验05 总结01 背景介绍文本分类作为文本理解的基本任务、能够服务于大量应用（如文本
想要做语义检索，迫切需要embedding模型来做文本的嵌入。也就是转向量。huggingface上那么多text embedding模型，
原创
2024-01-18 11:28:52
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大纲BERT的输入输出BERT的输入BERT的输出BERT选择mask掉15%比例的原因BERT中3中情况mask的作用BERT最多输入512的原因BERT为什么要在第一句前加[CLS]标志BERT的非线性来源于哪里BERT的三个embedding直接相加会对语义有影响吗BERT中为什么采用层归一化(LN)而不是批量归一化(BN)BERT如何解决长文本问题为什么BERT需要额外的segment e
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2024-04-28 19:13:03
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字符串操作在程序中的出现频率相当高，包括分割，替换，拼接等等，这篇文章介绍五个最常遇到的问题，希望给你带来一些思考。1、使用多个界定符分割字符串分割字符串属于字符串最基本的操作了，直接用 split() 即可。 In [88]: a = 'a,b,c,c'
In [89]: a.split(',')
Out[89]: ['a', 'b', 'c', 'c'] 如果一个字符串包含多个不
A Short Text Classification Method Based on Convolutional Neural Network and Semantic Extension基于卷积神经网络和语义拓展的短文本分类算法提出问题 为了解决在短文本分类问题由于数据的稀疏性和不充分的语义特征从而导致的在短文本分类上的性能不优越问题，我们提出了基于卷积神经网络和语义扩充的短文本分类方法来解决
单词嵌入提供了单词的密集表示及其相对含义，它们是对简单包模型表示中使用的稀疏表示的改进，可以从文本数据中学习字嵌入，并在项目之间重复使用。它们也可以作为拟合文本数据的神经网络的一部分来学习。Word Embedding单词嵌入是使用密集的矢量表示来表示单词和文档的一类方法。词嵌入是对传统的词袋模型编码方案的改进，传统方法使用大而稀疏的矢量来表示每个单词或者在矢量内对每个单词进行评分以表示整个词汇表
对比文件夹和图片而言，文本的更改更加频繁且琐碎；个别词语的更改更是让人“健忘”。如果有一款工具能够直观的对文本进行对比，并且清晰的划分显示，那么便可以大量节约办公人员的精力和时间。1 文本对比功能简介版本更新，是每个软件的必经之路。虽然大多数软件会有更新公告供人参考，但比起使用手册来不够直观。下面便以2个版本的HHDESK使用手册为例，简单介绍一下HHDESK的文本对比功能。使用这个功能只需要一个
一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力，引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种
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2024-07-25 08:22:00
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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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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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PowerDesigner的程序破解： 将破解文件pdflm15.dll复制到PowerDesigner的安装路径下。覆盖已有文件。PowerDesigner的类库的导入：将类库解压，然后打开文件夹将里面的所有类库复制到PowerDesigner的安装路径下。-----------------------------------介绍PowerDesigner的五种模型--------
1. Word Embedding参考：https://www.jianshu.com/p/2a76b7d3126b1.1 基本概念Word Embedding可以理解为一种映射，其过程是：将文本空间中的某个word，通过一定的方法，映射或者说嵌入（embedding）到另一个数值向量空间。称之为embedding，是因为这种表示方法往往伴随着降维。输入：原始文本中不重复的词语的序列。输出：原始文
1.基本概念 Lora，英文全称“Low-Rank Adaptation of Large Langurage Models”，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术2.作用只要是图片上的特征都可以提取并训练 （1）对人物/物品的脸部特征进行复刻 （2）生成某一特定风格的图像 （3）固定动作特征3.embedding和Lora的区别 embedding
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2024-08-01 16:43:44
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在现代科技发展中，Ollama 模型及其嵌入（Embedding）模型成为自然语言处理领域的一个热点。最近许多工程师和研究者对如何优化这些嵌入模型进行了探讨，意图提升模型性能并解决潜在的问题。本文将详细记录如何解决“ullama 模型Embedding 模型”的过程，涵盖从背景描述到技术原理、架构解析、源码分析等多个维度的内容。
我们首先来看一下背景信息。Ollama 模型通常通过将复杂的文本映
当前，说到深度学习中的对抗，一般会有两个含义：一个是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），代表着一大类先进的生成模型；另一个则是跟对抗攻击、对抗样本相关的领域，它跟 GAN 相关，但又很不一样，它主要关心的是模型在小扰动下的稳健性。本人之前所涉及的对抗话题，都是前一种含义，而今天，我们来聊聊后一种含义中的“对抗训练”。本文包括如下内容：对抗样本、
最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。Keras中embedding层做一下介绍。中文文档地址：https://keras.io/zh/layers/embeddings/参数如下：其中参数重点有input_dim,output_dim,非必选参数input_length.初始化方法参数设置后面会单独总结一下。 demo使用预训练（使用百度百科（w
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2024-04-19 15:27:29
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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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2019年03月24日15:23:32更新： 由于图片经常显示不出来，本文最新链接请点击：://fuhailin.github.io/Embedding/ 博主所有博客写作平台已迁移至：://fuhailin.github.io/ ，欢迎收藏关注。这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇在深度学习实验中经常会遇Embedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比
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2024-07-29 19:06:14
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EM算法详解（一）单高斯模型1.1 一维高斯分布：1.2 多维高斯分布：（二）最大似然估计2.1 最大似然估计的数学概念：2.2 最大似然估计的基本步骤：2.2.1 构造似然函数：2.2.2 对数似然函数：2.2.3 计算参数估计值：（三）混合高斯模型3.1 单高斯模型的局限：3.2 全概率公式：3.3 混合高斯模型的概念：（四）最大似然估计的局限4.1 混合模型的似然函数：4.2 对数似然函数
