1. 兼容IE8 导出Wrod方法直接var word=new ActiveXObject("word.Application");word.visible=true；(这句不要就不显示word出来，后台处理)var doc=word.ActiveDcouemnt;doc.content.text="导出内容"doc.save(如果要选择存放路径)就用doc.saveas()备注：此方法需在安全设
一、Word Embedding定义 Embedding是指某个对象 X 被嵌入到另外一个对象 Y 中，映射 f : X → Y ，例如有理数嵌入实数。 Word Embedding 是NLP中一组语言模型和特征学习技术的总称，把词汇表中的单词或者短语映射成由实数构成的向量上(映射)二、One-Hot 最简单的Word Embedding，是指将所有词排成一列，对于词A，只有在它的位置置1，其他位
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2024-03-26 06:42:00
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http://blog..net/joshuaxx316/article/details/54926924 最近一直在调研文本摘要，主题，图像标注和视频摘要方面的基础和相关论文，所以mark一下，积累知识的同时，也便于日后进行分析和总结，毕竟不是搞这个的，有点跨方向了，不过好歹也是机器学习。
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2017-12-07 20:27:00
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word embedding的意思是：给出一个文档，文档就是一个单词序列比如 “A B A C B F G”, 希望对文档中每个不同的单词都得到一个对应的向量(往往是低维向量)表示。比如，对于这样的“A B A C B F G”的一个序列，也许我们最后能得到：A对应的向量为[0.1 0.6 -0.5]，B对应的向量为[-0.2 0.9 0.7] （此处的数值只用于示意）
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2017-03-27 14:12:00
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如何表示词义流程文本文件->分词后的序列->词表示的向量（词嵌入）->解决具体任务的算法；用离散符号表示词传统NLP中，我们将词表示为一个个的离散符号，如：sun、hotel、fruit……，我们可以用one−hotone-hotone−hot方式将词代表为向量形式，如：sun=[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]sun=[0,1,0,0,0,0,0,0,...
原创
2021-09-01 15:13:38
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Word embedding 一、总结 一句话总结： a)、单词对应数字，数字对应编码的向量 b)、这里是用二维来表示，实际情况语言表达能力比较丰富，可以用100维、1000维来表示 c)、keras中，直接layer.Embedding(10,4)表示调用Embedding来编码，10表示10个单
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2020-09-25 05:44:00
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这篇文章呢在自然语言处理领域有里程碑意义，是wordembedding的开山之作。今天我们就来复现一下这篇文章的代码。先回顾一下子模型结构论文笔记看：MNLM：WordEmbedding开山之作ANeuralProbabilisticLanguageModel_LolitaAnn的技术博客_51CTO博客(https://blog.51cto.com/Lolitann/5298734)论文原文看：
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原创
2022-05-26 13:12:38
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Word Embedding学习笔记在NLP中，对文本的表示方法：bag-of-words：基于one-hot、tf-idf、textrank等主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征：word2vec、fastText、GloVe；基于词向量的动态表征：elmo、GPT、bert上面这个分类还有再查一下各种词向量的特点：One-hot：维度灾难 和 语义鸿沟
1. 什么是word embedding通过一定的方式将词汇映射到指定维度（一般是更高维度）的空间广义的word embedding包括所有密集词汇向量的表示方法，如之前学习的word2vec，即可认为是word embedding的一种狭义的word embedding是指在神经网络中加入embedding层，对整个网络进行训练时产生的embedding矩阵（embedding层的参数），这个e
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2024-06-04 15:07:08
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最近被面试问到如何评估 embedding 质量，之前没怎么思考过这个问题，现收集整理如下：1. 前言虽然目前word embedding的应用已经十分火热，但对其评价问题，即衡量该word embedding是好是坏，并没有非常完美的方案。实际上，评价其质量最好的方式就是以word embedding对于具体任务的实际收益（上线效果）为评价标准。但是若能找到一个合适的方案，可以在上线前对得到的w
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2024-03-05 10:58:57
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职场办公，我们经常要和什么办公软件打交道呢？当然是Word了。相信大家都会在Word里面打字，但是光会这个还不够，想要进一步提高我们的工作效率，还要掌握一些好用的Word技巧。今天和大家分享7个非常好用的Word技巧，下面就一起来看看吧~一、一键选择格式相同的文本大家在进行排版的时候，有时候是不是要选择一些格式相同的文本进行设置啊？其实啊，这个时候无需一个一个的选择，我们直接点击菜单栏中
(3) 越来越给人一种“雍肿的”感觉
Office 97是一个里程碑式的产品，增加了很多新的功能，但随之也给用户界面增加了复杂性，使人开始觉得Office是“雍肿的”。实际上，应用程序本身并不是“雍肿的”，至少，用户所需求的大量功能表明人们希望UI团队在这个空间做更多的事情。然而，菜单和工具栏开始显得与产品的丰富功能不太相称，这使用户界面开始感到雍肿。这样，在Office 2000中引入了新的
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2024-07-15 23:20:18
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从one-hot到word embedding词表示最直觉的做法是1-of-N Encoding, 向量维度和词表大小一样，每个词在其中某一维为1，其他维为0。这种表示法无法体现出词之间的关系。word class方法是将意思相似或者同种属性的词归为一类，但这种划分太粗糙了，而且需要很多人工设计。word embedding也是一种降维操作，不过是通过无监督的方法从文本中学出来的。最终学得的结果，
近期在准备2020届秋招，觉得自己简历上众多Embedding的项目，但是自己有时候却不能很好地表达，给面试官留下了不好的印象。所以准备还是开个专栏，一来是给自己备忘并锻炼自己的表述能力，二来如果能帮助到别人就再好不过了。Embedding的技术要从word2vec开始说起，作为本专栏的第一篇文章，就详细讲解一下word2vec。因为知乎上介绍word2vec的文章实在是太多了，我这
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2024-05-27 15:00:33
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http://blog..net/baimafujinji/article/details/77836142 一、数学上的“嵌入”（Embedding） Embed这个词，英文的释义为, fix (an object) firmly and deeply in a surrounding m
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2017-12-07 21:02:00
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这篇文章是我的笔记分享，内容主要来自吴恩达老师的深度学习课程。^AI中国官网全球领先的线上AI教育、实践平台(deeplearningai.net)(https://.deeplearningai.net/classroom/Sequence_Models"DeepLearning)wordembedding有一个有趣的特性，就是它能够帮助实现类比推理。举个栗子在这里我们依旧使用上一节用到的
原创
精选
2022-02-13 01:35:03
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主要介绍了解著名的词向量(Word Embedding)模型−word2vec。采用Word2vec模型，利用相关模型组生成词向量(Word Embedding)入。Word2vec模型采用纯c语言实现，并手动计算梯度。下面的步骤解释了PyTorch中word2vec模型的实现。 原文地址：PyTo ...
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2021-07-23 07:29:00
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1、简介借助PaddleHub-Serving，可以将PaddleX的Inference Model进行快速部署，以提供在线预测的能力。现在我们开始来安装paddlepaddle、paddleX、paddleHub。2、安装2.1、安装Anaconda下载法1：本地下载，再将安装包传到linux服务器上下载法2：直接使用linux命令行下载# 首先安装wget
sudo apt-get insta
图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和边界（线，曲线等）
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2024-04-10 05:01:20
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一、方法描述在文档检索，文本分类，聚类等应用中，计算文档间距离是重要的影响因素文章提出了一种新的计算文档间距离的方法。用带权重的embedding词云来表示文档，文档间的距离采用A文档中全部词到B文档中全部词的累计最近距离来计算文章间的距离。该方法有如下几个优点：1.易于使用，无需超参数2.它具有很高的可解释性，因为两个文档之间的距离可以分解为几个单独单词之间的稀疏距离3.它使用word2vec知
