文章目录简介原理代码分析最后 简介“i do not love coding”，对于这样一句话，计算机是看不懂的，也不能直接进行输入，所以我们需要对他进行编码，让计算机能够看懂。那么可能我们会第一时间想到onehot，是的经过onehot之后计算机确实可以进行处理了，但是会存在下面这个问题：假设我们现在的语料库只有这五个单词，那么vocab_size = 5下面这张图请大家忽略一些nlp上面的预
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2024-03-26 10:50:35
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聊聊Word2vec1 前言2 什么是Word2vec？2.1 定义2.1.1 分词的原理介绍2.1.2 文本向量化的方式2.2 数学原理2.2.1 CBOW（Continuous Bag-of-Words）原理2.2.2 Skip-Gram原理2.2.3 为什么要有Word2vec 而不是用原来的？2.2.4 Word2vec基础：霍夫曼树2.2.5 Hierarchical Softmax2
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2024-05-24 22:22:52
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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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前言自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于语言模型的假设——“一个词的含义可以由它的上下文推断得出“，提出了词的Distri
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2024-05-30 11:12:55
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word2vec要解决问题： 在神经网络中学习将word映射成连续（高维）向量，这样通过训练，就可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。一般来说， word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关的工作，比如聚类、找同义词、词性分析等等。另外还有其向量的加法组合算法。官网上的例子是 ：vector('Paris') - ve
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2023-07-29 19:09:18
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鸣谢！！！深入浅出 Word2vec–图文解读原理 二文章很长请耐心阅读，但一定会有收获！！！embedding 是机器学习中最迷人的想法之一。如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译，甚至智能手机键盘进行下一词预测，那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。在过去的几十年中，嵌入技术用于神经网络模型已有相当大的发展。尤其是最近，其
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2024-06-05 14:49:04
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在一个常规的 one-hot 编码向量中，所有单词之间的距离都相同，即使它们的含义完全不同，丢了编码中的位置信息。使用 Word2Vec 等词嵌入方法，生成的向量可以更好地维护上下文。例如，猫和狗比鱼和鲨鱼更相似。Word2vec 是一个两层神经网络，通过“向量化”单词来处理文本。它的输入是一个文本语料库，它的输出是一组向量：表示该语料库中单词的特征向量。虽然 Word2vec 不是深度神经网络，
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2024-05-09 09:38:22
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一、Word2Vec简介 Word2Vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具，采用的模型有CBOW（Continuous Bag-Of-Words，连续的词袋模型）和Skip-gram两种。Word2Vec通过训练，可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。因此，Word2Vec输出的词
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2024-06-09 00:46:40
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1）为什么使用对数似然函数作为损失函数？（解释：“对数损失函数”与“极大似然估计下的对数似然函数”在本质上是等价的）2) 自然语言处理中最重要的一个技术就是统计语言模型；统计语言模型是用来确定一个句子的概率的概率模型，常用的包括：n-gram 模型和神经网络；n-gram模型本质上认为下一个词的概率依赖于前面n-1个词；于是需要根据语料库，进行词频统计；考虑到特殊情况，需要利用平滑化进一步处理；3
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2024-03-03 15:36:05
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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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最后放进api的样子print(model['computer'])print(model.similarity('woman', 'man'))
原创
2022-07-19 11:52:00
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既然是概述，那么我也只会在文中谈一点关于 Word2Vec 的思想和大概的方法。对于这个算法，如果一开始学习就深入到算法细节中，反而会陷入局部极值点，最后甚至不知道这个算法是干嘛的。在了解算法大概的思路后，如果有进一步研究的必要，再去深究算法细节，这时一切都是水到渠成的。什么是Word2VecWord2Vec，顾名思义，就是把一个 word 变成一个 vector。其实，早在 Word2Vec 出
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2024-07-31 20:23:49
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原始模型:原始模型: 就是根据输入(x,y),根据词x和词y共现的最大概率迭代模型参考:word2vec的详细实现，简而言之，就是一个三层的神经网络。要理解word2vec的实现，需要的预备知识是神经网络和Logistic Regression。 上图是Word2vec的简要流程图。首先假设，词库里的词数为10000; 词向量的长度为300（根据斯坦福CS224d的讲解，词向量一般为25
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2024-08-14 08:33:03
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导读本文简单的介绍了Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包（word2vec），并且简单的介绍了其中的两个训练模型（Skip-gram，CBOW），以及两种加速的方法（Hierarchical Softmax，Negative Sampling）。 一 、word2vecword2vec最初是由Tomas Mikolov 2013年在ICL
Skip-gram 和 CBOW 模型如果是用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文，那这个模型叫做『Skip-gram 模型』而如果是拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身，则是 『CBOW 模型』Skip-gram 和 CBOW 的简单情形我们先来看个最简单的例子。上面说到， y 是 x 的上下文，所以 y 只取上下文里一个词语的时候，语言模型就变成：用当前词 x 预测它的下一个词 y
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2023-11-27 15:18:52
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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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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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原始论文没有提到太多的细节，所以直接看源码吧
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2021-07-24 10:01:00
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转载自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/61635013 一、什么是Word2Vec Word2Vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是能够将单词转化为向量来表示，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。用词向量来表示词并不 ...
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2021-07-27 15:16:00
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什么是词向量？想象一下，每个词语都变成了一个独特的“数字身份证”，这个身份证不是简单的编号，而是一串包括了这个词语“性格”和“特点”的数字。这串数字，就是“词向量”。比如，在我们的世界里，“国王”和“女王”是性别不同但地位相似的词；“猫”和“狗”是不同的动物，但都属于宠物。在计算机的“数字世界”里， ...
