看不懂你打我系列，是小老弟在学习某个知识点或概念过程中的总结，希望小老弟能够讲的明白~
导读word2vec将分为两篇进行推送，第一篇对其基本原理、两种训练任务和推导进行介绍，第二篇对word2vec训练过程中的加速算法进行介绍。word2vec，如其名字"word to vector"，词语向量化，虽然新出的Bert等深度学习模型横扫各大文本任务，但word2vec仍有其独特的魅力和
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2023-11-25 12:46:41
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Pytorch实现word2vec主要内容Word2Vec的原理网上有很多很多资料，这里就不再复述了。本人使用pytorch来尽可能复现Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 论文中训练词向量的方法。论文中有很多模型实现的细节，这些细节对于词向量的好坏至关重要。我们虽然无法完全复现论文中
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2023-12-15 10:43:45
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目录 目录1.读写数据集2.重采样3.建立datasetLoader4.搭建skip-gram模型5.训练1.读写数据集使用的是一份英文数据集。其网盘地址如下：实现工具：Jupyter提取码：7m14 之前看了许多博主和教学视频都是训练中文词向量，但是中文词向量有一个很麻烦的事情就是分词。他们几乎都毫不犹豫的选择jieba分词，然而jieba分词是基于1阶马尔科夫随机场分词，这
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2023-12-06 11:31:41
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实验主要来自天池的一个新人赛，赛题以自然语言处理为背景，要求选手根据新闻文本字符对新闻的类别进行分类，这是一个经典文本分类问题。通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触 NLP 的预处理、模型构建和模型训练等知识点。赛题以匿名处理后的新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出 14 个候选分类类别：财经、彩票、房产、股
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2024-07-07 13:36:55
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一、Word2vecword2vec是Google与2013年开源推出的一个用于获取word vecter的工具包，利用神经网络为单词寻找一个连续向量看空间中的表示。word2vec是将单词转换为向量的算法，该算法使得具有相似含义的单词表示为相互靠近的向量。此外，它能让我们使用向量算法来处理类别，例如着名等式King−Man+Woman=Queen。
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2024-04-25 08:24:03
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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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word2vec原理也很简单，这里简单介绍下，不细讲。word2vec有两种训练模式： 1.CBOW(Continuous Bag-of-Words Model) 2.Skip-gram (Continuous Skip-gram Model) 其实它们两都是单个隐藏层的模型，然后最后模型训练好后（也是用反向传播更新模型参数）。输入一个词，得到的隐藏层向量就是词嵌入的结果。1.CBOW 根
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2024-01-15 22:30:38
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一、基本概念word2vec是Google在2013年开源的一个工具，核心思想是将词表征映
射为对应的实数向量。目前采用的模型有一下两种CBOW(Continuous Bag-Of-Words，即连续的词袋模型)Skip-Gram项目链接：https://code.google.com/archive/p/word2vec二、背景知识词向量词向量就是用来将语言中的词进行数学化的一种方式，顾名思义，
pytorch自动微分torch.Tensor是包的核心类，有个属性.requires_grad设为True就会跟踪tensor所有操作。计算完成后调用backward()自动计算所有梯度。这个张量的梯度将累计到.grad属性中调用.detach()可以与计算历史记录分离。也可以用 with torch.no_grad(): 包起来。Tensor当中有一个属性grad_fn用来记录创建了张量的Fu
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2024-10-19 17:00:58
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一、介绍word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包。它包括了一组用于word embedding的模型，这些模型通常都是用浅层（两层）神经网络训练词向量。Word2vec的模型以大规模语料库作为输入，然后生成一个向量空间（通常为几百维）。词典中的每个词都对应了向量空间中的一个独一的向量，而且语料库中拥有共同上下文的词映射到向量空间中的距离会更近。wor
Word2Vec的pytorch实现（Skip-gram）写在前面：正文代码部分读取数据构建DataSet构建Loader构建训练模型模型训练测试词向量 写在前面：本篇文章是我个人的学习记录，仅包含代码实现和一些个人理解，参考的一些文章我会给出链接。深度学习word2vec笔记之算法篇.Word2VecPyTorch 实现 Word2VecWord2Vec的数学原理详解：链接：https://p
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2023-10-16 16:34:07
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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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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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Word2Vec实现 文章目录Word2Vec实现一、Word2Vec原理损失函数-负采样二、主流实现方式1.gensim2.jiabaWord2Vec调参缺点：总结 一、Word2Vec原理 一句话，word2vec就是用一个一层的神经网络(CBOW的本质)把one-hot形式的词向量映射为分布式形式的词向量，为了加快训练速度，用了Hierarch
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2024-04-22 12:33:30
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google最近新开放出word2vec项目，该项目使用deep-learning技术将term表示为向量，由此计算term之间的相似度，对term聚类等，该项目也支持phrase的自动识别，以及与term等同的计算。 word2vec（word to vector）顾名思义，这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相
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2024-02-29 15:11:49
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词向量：用一个向量的形式表示一个词词向量的一种表示方式是one-hot的表示形式：首先，统计出语料中的所有词汇，然后对每个词汇编号，针对每个词建立V维的向量，向量的每个维度表示一个词，所以，对应编号位置上的维度数值为1，其他维度全为0。这种方式存在问题并且引发新的质疑：1）无法衡量相关词之间的距离 词向量获取方式：1）基于奇异值分解的方法a、单词－文档矩阵 &n
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2023-08-09 16:36:49
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文章目录一、前言二、 向量化算法word2vec2.1 引言2.2 word2vec原理2.3 词的表示三、神经网络语言模型四、C&W模型五、CBOW模型5.1 CBOW模型结构图5.2 CBOW的输入输出六、Skip-gram模型6.1 Skip-gram模型结构图6.2 Skip-gram模型输入输出七、向量化算法doc2vec/str2vec7.1 doc2vec模型八、文本向量化
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2024-07-01 06:49:14
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最近在面试的时候被问到了word2vec相关的问题，答得不好，所以结束后回顾了一下word2vec的内容，现在把回顾梳理的内容记录一下。有些是自己的想法，可能会有一些谬误。下面进入正题。先来介绍相关的Notation我们定义两个矩阵\[V\in {\mathbb R}^{n\times|{\mathcal V}|}
\]\[U \in {\mathbb R}^{|{\mathcal V}|\tim
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2024-05-08 12:41:24
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在自然语言处理领域中，本文向量化是文本表示的一种重要方式。在当前阶段，对文本的大部分研究都是通过词向量化实现的，但同时也有一部分研究将句子作为文本处理的基本单元，也就是doc2vec和str2vec技术。1. word2vec简介大家很熟悉的词袋(bag of words)模型是最早的以词语为基本处理单元的文本向量化算法，所谓的词袋模型就是借助于词典把文本转化为一组向量，下面是两个简单的文本示例：
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2024-04-05 15:28:25
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1.参考文献知乎解答 2.具体实现细节2.1关于模型输入step1：首先有了文本语料库，你需要对语料库进行预处理，这个处理流程与你的语料库种类以及个人目的有关，比如，如果是英文语料库你可能需要大小写转换检查拼写错误等操作，如果是中文日语语料库你需要增加分词处理（jieba库）。这个过程其他的答案已经梳理过了不再赘述。 step2：得到你想要的processed corpus之后，将他们的
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2024-04-16 09:45:27
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