概述 自然语言是非常复杂多变的,计算机也不认识咱们的语言,那么咱们如何让咱们的计算机学习咱们的语言呢?首先肯定得对咱们的所有文字进行编码吧,那咱们很多小伙伴肯定立马就想出了这还不简单嘛,咱们的计算机不都是ASCII编码的嘛,咱直接拿来用不就好啦?我只能说too young too simple.咱们的计算机只是对咱们的“字母”进行ASCII编码,并没有对咱们的“Word”编码.world应该是咱们处理自然语言的最基本的元素,而不是字母.那么世界上有千千万万的Word,咱们具体怎么表示呢?就算找出…

DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em…

0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al于2014年提出,之后主要用于signal processing和natural document processing两方面,包含图片.视频.诗歌.一些简单对话的生成等.由于文字在高维空间上不连续的问题(即任取一个word embedding向量不一定能找到其所对应的文字),GAN对于NLP的处理不如图像的处理得心应手,并且从本质上讲,图片处理相较于NLP更为简单(因为任何动物都可以处理图像,但只有人类可以…

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六…

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…

若想深层地理解GloVe和本文,最好了解SVD, word2vec(skip-gram为主)的相关知识.若仅寻求一种新的word embedding方法,可以不必了解以上前置知识. 一言以蔽之,GloVe的思想就是借鉴word2vec的pair-wise的方法以及其他一些trick来进行传统矩阵分解运算进而得到word vectors. GloVe(Global Vectors for Word Representation)是斯坦福大学发表的一种word embedding 方法,GloVe:…

word2vec和word embedding有什么区别? 我知道这两个都能将词向量化,但有什么区别?这两个术语的中文是什么? from: https://www.zhihu.com/question/53354714   个人理解是,word embedding 是一个将词向量化的概念,来源于Bengio的论文<Neural probabilistic language models>,中文译名有"词嵌入".word2vec是谷歌提出一种word embedding 的工…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功…

Word Embedding Word Embedding是一种词的向量表示,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]. 之所以希望把每个单词变成一个向量,目的还是为了方便计算,比如"求单词A的同义词",就可以通过"求与单词A在cos距离下最相似的向量"来做到. 那么如何进行词嵌入呢?目前主要有三种算法: Embedding…