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
转载
2024-01-15 22:30:38
108阅读
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
转载
2023-12-06 11:31:41
112阅读
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
转载
2023-07-29 19:09:18
286阅读
pytorch实现word2vec1.准备训练数据（1）读取文本数据（2）实现dataloader2.定义模型3.定义评估函数4.定义优化函数5.训练模型6.准确度评估 1.准备训练数据（1）读取文本数据import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.utils.data as tud
转载
2024-09-12 08:51:55
13阅读
# 年龄分类上网
'''
1、输入用户的年龄age，并保存
2、判断是否达到18岁,未达到提示未成年，不能上网
3、判读是否大于18岁，小于55岁，提示是青年，可正常上网
4、判断是否大于55岁，小于70岁，提示是老年，可正常上网
5、判断是否大于70岁，达到提示岁数已高，请回家休息
'''
# coding = utf-8
age = int(input("请输入你的年龄："))
if age
转载
2023-07-03 17:02:50
137阅读
nlp之 word2vec 训练细节引言单词组合高频词抽样抽样率 也即是删除概率负采样如何选择negative words参考文献 引言举个栗子，我们拥有10000个单词的词汇表，我们如果想嵌入300维的词向量，那么我们的输入-隐层权重矩阵和隐层-输出层的权重矩阵都会有 10000 x 300 = 300万个权重，在如此庞大的神经网络中进行梯度下降是相当慢的。更糟糕的是，你需要大量的训练数据来调
转载
2024-04-19 05:58:33
70阅读
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
转载
2024-04-22 12:33:30
361阅读
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
转载
2024-02-29 15:11:49
72阅读
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
转载
2024-07-01 06:49:14
155阅读
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
转载
2024-05-08 12:41:24
85阅读
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：
转载
2024-04-05 15:28:25
212阅读
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。
转载
2024-04-25 08:24:03
66阅读
# 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
转载
2023-11-07 01:16:11
84阅读
word2vec 是google 推出的做词嵌入（word embedding）的开源工具。 简单的说，它在给定的语料库上训练一个模型，然后会输出所有出现在语料库上的单词的向量表示，这个向量称为"word embedding"。基于这个向量表示，可以计算词与词之间的关系，例如相似性(同义词等)，语义关联性（中国 - 北京 = 英国 - 伦敦）等。NLP中传统的词表示方法是 one-hot
转载
2024-02-29 16:46:12
78阅读
"""本系列尝试用最浅显的语言描述机器学习核心思想和技术在工业级推荐系统中的应用场景。有兴趣的童鞋可以自行搜索相应的数学材料深度理解。不定期更新 & 佛系推荐学习材料 & 建议欢迎私信"""word2vec 通过训练产生目标(内容/用户/etc) 的向量表示(embeddings)，并且相似目标的向量表示距离相近，入下图所示: 语义相近的词，投影到二维平面上后距离
转载
2024-04-27 19:18:51
48阅读
word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；并且，该工具得到的训练结果——词向量(word embedding)，可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及，很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。另外需要强调的一点是，word2vec是一个计算word
转载
2024-04-19 15:16:19
34阅读
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
转载
2024-04-25 22:51:18
35阅读
word2vec学习笔记前言最近一个月事情多，心力交瘁，临近过年这几天进入到啥也不想干的状态，要想摆脱这种状态最好的方法就是赶紧看书写东西，给自己一些正反馈，走出负面循环。过完年要做一些NLP相关的事情了，所有要大致了解下相关内容，第一个准备深入了解的就是word2vec，这是一种词嵌入模型主要作用就是为语言单词寻找一种尽可能合理的向量化表示，一方面能保持单词的一些语义特征(如相似性)；另一方面能
转载
2024-03-15 08:39:47
87阅读
图来自书《深度学习进阶：自然语言处理》，CBOW代码实现来自科学空间的苏剑林大神。 一、CBOW(continuous bag-of-words) #! -*- coding:utf-8 -*- #Keras版的Word2Vec，作者：苏剑林，http://kexue.fm #Keras 2.0.6 ...
转载
2021-10-18 23:29:00
531阅读
2评论
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
转载
2024-03-26 10:50:35
243阅读
