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:…

http://blog.csdn.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 mass, 也就是“嵌入”之意.例如:One of the bullets passed through Andrea's chest before embedding itself in a wall…

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…

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…

根据用户的一些特征数据,如果能推测出用户的性别借此提高产品的服务质量.广告的精准性等都是极好的. 机器学习方法有很多,而且一般都可以达到不错的效果,比如svm或神经网络等. 本文使用的代码参考——<TensorFlow练习18: 根据姓名判断性别> 但原文代码已经无法直接跑起来,对于最新的TensorFlow需要酌情调整部分参数和函数名等,根据报错调整即可比较容易,文末我也可以考虑放出自己的代码,看心情吧 O(∩_∩)O~ 下面我们开始一步步剖析原文中用到的word embedding方法:…

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…

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…

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…

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…

一直以来感觉好多地方都吧Word Embedding和word2vec混起来一起说,所以导致对这俩的区别不是很清楚. 其实简单说来就是word embedding包含了word2vec,word2vec是word embedding的一种,将词用向量表示. 1.最简单的word embedding是把词进行基于词袋(BOW)的One-Hot表示.这种方法,没有语义上的理解.把词汇表中的词排成一列,对于某个单词 A,如果它出现在上述词汇序列中的位置为 k,那么它的向量表示就是“第 k 位为1,其他…

http://www.jianshu.com/p/d44ce1e3ec2f 1. 前言 本篇主要介绍关键词的向量表示,也就是大家熟悉的word embedding.自Google 2013 年开源word2vec算法程序以后,它的简单.高效.实用,很快引起业界众人的关注和应用,为搜索引擎.[广告系统-谷歌的wide & deep learning][2].[推荐系统][1]等互联网服务提供新的基础技术和思路. 何为Embedding? 开篇之前首先需要明白一个概念何为Embedding?Embe…

5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.1词汇表征 Word representation 原先都是使用词汇表来表示词汇,并且使用1-hot编码的方式来表示词汇表中的词汇. 这种表示方法最大的缺点是 它把每个词孤立起来,这样使得算法对相关词的泛化能力不强 例如:对于已知句子"I want a glass of orange ___ " 很可能猜出下一个词是"juice". 如果模型已知读过了这个句子但是当看见句子"I…

word embedding 具体含义:词的实数向量化表示,可以通过向量相似性度量语义相似性,相似性原理是上下文的一致性 Embedding在数学上表示一个maping, f: X -> Y, 也就是一个function,通俗的翻译是单词嵌入,把X所属空间的单词映射为到Y空间的多维向量,word embedding,就是找到一个映射或者函数,生成在一个新的空间上的表达. 分布式表示 distributed representation 分布式表示的理论基础:上下文相似的词,语义也相似  Harr…

Introduction 词嵌入(word embedding)是降维算法(Dimension Reduction)的典型应用 那如何用vector来表示一个word呢? 1-of-N Encoding 最传统的做法是1-of-N Encoding,假设这个vector的维数就等于世界上所有单词的数目,那么对每一个单词来说,只需要某一维为1,其余都是0即可:但这会导致任意两个vector都是不一样的,你无法建立起同类word之间的联系 Word Class 还可以把有同样性质的word进行聚类(…

词嵌入 word embedding embedding 嵌入 embedding: 嵌入, 在数学上表示一个映射f:x->y, 是将x所在的空间映射到y所在空间上去,并且在x空间中每一个x有y空间中唯一的y与其对应. 嵌入,也就是把x在y空间中找到一个位置嵌入,一个x嵌入为一个唯一的y. word embedding 词嵌入 也就是把当前预料文本库中每一个词语都嵌入到一个向量空间当中,并且每一个词语对应唯一的词向量,也就是词向量. 所以, one-hot也是word Embedding的一种实…

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…

.Net MVC  导入导出Excel总结(三种导出Excel方法,一种导入Excel方法) [原文地址] 通过MVC控制器导出导入Excel文件(可用于java SSH架构)   public class ExcelController : Controller { // // GET: /Excel/ Models.zbwxglEntities myMdl = new Models.zbwxglEntities(); /// <summary> /// 第一种方法,利用文件输出流进行读写操…

一.基本概念 json是什么? JSON:JavaScript 对象表示法(JavaScript Object Notation). JSON 是一种轻量级的数据交换格式,是存储和交换文本信息的语法.类似 XML. JSON 比 XML 更小.更快,更易解析. 序列化和反序列化是怎么回事? 序列化: 将数据结构或对象转换成二进制串的过程 反序列化:将在序列化过程中所生成的二进制串转换成数据结构或者对象的过程 如何:对 JSON 数据进行序列化和反序列化? 1.定义 Person 的数据协定 通过…

IOS开发-几种截屏方法 1.        UIGraphicsBeginImageContextWithOptions(pageView.page.bounds.size, YES, zoomScale);        [pageView.page.layer renderInContext:UIGraphicsGetCurrentContext()];        UIImage *uiImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext(…

C语言的几种取整方法 来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c0cb1c001013ha9.html 1.直接赋值给整数变量.如: int i = 2.5; 或 i = (int) 2.5; 这种方法采用的是舍去小数部分 2.C/C++中的整数除法运算符“/”本身就有取整功能(int / int),但是整数除法对负数的取整结果和使用的C编译器有关. 3.使用floor函数.floor(x)返回的是小于或等于x的最大整数.如: floor(2.5) = 2 floo…

周三,9:00,我刚刚坐到位置,打开电脑准备开始干活.“小三,小三,叫一下其它同事,到会议室,开会”老大跑过来吼,带着淫笑.还不等大家坐稳,老大就开讲了,“告诉大家一个好消息,昨天终于把牛叉模型公司的口子打开了,要我们做悍马模型,虽然是第一个车辆模型,但是我们有能力,有信心做好,我们一定要…(中间省略 20 分钟的讲话,如果你听过领导人的讲话,这个你应该能够续上)”动员工作做完了,那就开始压任务了,“这次时间是非常紧张的,只有一个星期的时间,小三,你负责在一个星期的时间把这批 10 万车模(注:…

VB几种函数参数传递方法,Variant,数组,Optional,ParamArray 一) 过程的参数被缺省为具有 Variant 数据类型. 1)ByRef按 地址传递参数在 VB 中是缺省的 按地址传递参数后,过程返回的也是地址,函数中改变了的变量值也将带回来. 2)ByVal 关键字指出参数是按值来传递的 按值传递参数时,传递的只是变量的副本.如果过程改变了这个值,则所作变动只影响副本而不会影响变量本身. 二)使用不定数量的参数 ParamArray 一般说来,过程调用中的参数个数应等于…

iOS中常用的四种数据持久化方法简介 iOS中的数据持久化方式,基本上有以下四种:属性列表.对象归档.SQLite3和Core Data 1.属性列表涉及到的主要类:NSUserDefaults,一般 [NSUserDefaults standardUserDefaults]就够用了 @interface User : NSObject <NSCoding>@property (nonatomic, assign) NSInteger userID;@property (nonatomic,…

iPhone开发 数据持久化总结(终结篇)—5种数据持久化方法对比   iphoneiPhoneIPhoneIPHONEIphone数据持久化 对比总结 本篇对IOS中常用的5种数据持久化方法进行简单对比总结 第1种:UserDefaults(iPhone开发[二十]数据持久化总结之第1篇—NSUserDefaults) 1)易用性很强 2)数据存储在.plist文件中 3)一般保存 配置信息,首选项信息.缓存数据等,适用存储较少量数据的情况 4)缺点:无法将自定义对象序列化到属性列表中第2种:…

[代码] Java中的五种单例模式实现方法   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 package…

selenium常用的八种元素定位方法 1.通过 id 定位:find_element_by_id() 2.通过 name 定位:find_element_by_name() 3.通过 tag 定位:find_element_by_tag_name() 4.通过 class 定位:find_element_by_class_name() 5.通过 css 定位:find_element_by_css_selector() 6.通过 link 定位:find_element_by_link_tex…

原 JSON三种数据解析方法 2018年01月15日 13:05:01 zhoujiang2012 阅读数:7896    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/oman001/article/details/79063278 引言 JSON数据现在是我们开发中用的最多的,百分之八十的数据都是通过JSON方式进行传输,那么想要学好JSON解析就要了解什么是JSON数据,怎么快速解析它从而提升开发效率. 什么是JSON数据? 下面这里有一…

GET和POST两种基本请求方法的区别 GET和POST是HTTP请求的两种基本方法,要说它们的区别,接触过WEB开发的人都能说出一二. 最直观的区别就是GET把参数包含在URL中,POST通过request body传递参数. 你可能自己写过无数个GET和POST请求,或者已经看过很多权威网站总结出的他们的区别,你非常清楚知道什么时候该用什么. 当你在面试中被问到这个问题,你的内心充满了自信和喜悦. 你轻轻松松的给出了一个“标准答案”: GET在浏览器回退时是无害的,而POST会再次提交请求.…

-*- coding;utf-8 -*- from selenium import webdriver dr = webdriver.Chrome() dr.get("https://www.baidu.com") #有八种元素定位方法: #id, name, class name, tag name, link text,部分link text, xpath, css选择器 其中,find_elements_by_xxx 获取的是一组元素. 前7种: <span id=&quo…

假设你正在爬楼梯.需要 n 阶你才能到达楼顶. 每次你可以爬 1 或 2 个台阶.你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢? 注意:给定 n 是一个正整数. 示例 1: 输入: 2 输出: 2 解释: 有两种方法可以爬到楼顶. 1. 1 阶 + 1 阶 2. 2 阶 示例 2: 输入: 3 输出: 3 解释: 有三种方法可以爬到楼顶. 1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶 2. 1 阶 + 2 阶 3. 2 阶 + 1 阶 这个题本质就是解裴波拉切数 定义F(n)表示到达第n个台阶的方法,则F(n)…