转自:https://blog.csdn.net/qq_16912257/article/details/79099581 https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/51406780 1.简单使用 from gensim.models import word2vec sents = [ 'I am a good student'.split(), 'Good good study day day up'.split() ] model

原文地址:https://www.jianshu.com/p/ca2272addeb0 (四)GloVe GloVe本质是加权最小二乘回归模型,引入了共现概率矩阵. 1.基本思想 GloVe模型的目标就是获取每个词的向量表示\(w\).GloVe认为,\(w_i\).\(w_j\).\(w_k\)通过某种函数\(F\)的作用后呈现出来的规律和\(Ratio_{i,j,k}\)具有一致性,或者说相等,这样子也就可以认为词向量中包含了共现概率矩阵中的信息. 2.模型推导 3.word2vec vs

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法

词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

使用预训练词向量和随机初始化词向量的差异还是挺大的,现在说一说我使用预训练词向量的流程. 一.构建本语料的词汇表,作为我的基础词汇 二.遍历该词汇表,从预训练词向量中提取出该词对应的词向量 三.初始化embeddings遍历,将数据赋值给tensor 样例代码: #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import tensorflow as tf '''本程序只是对word2vec进行了简单的预处理,应用到复杂模型中还需要根据实际情况做必要的改动''

转自:http://www.tensorflownews.com/2018/04/19/word2vec2/ 一.基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点 上篇说了Hierarchical Softmax ,使用霍夫曼树结构代替了传统的神经网络,可以提高模型训练的效率.但是如果基于Hierarchical Softmax的模型中所以词的位置是基于词频放置的霍夫曼树结构,词频越高的词在离根节点越近的叶子节点,词频越低的词在离根节点越远的叶子节点.也就是说当该模型在训

转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79905328 1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量,这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量. 回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型: DNN模型中我们使用CBOW或者Skip-gram模式结合随机梯度下降,这样每次都只是取训练样本中几个词训练,每完成一次训练就反向传播更新一下神经网络中W和W’. 我们发现其中DNN模型仍存在两个缺点: 首先,每次

转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79821852 1 词向量 在NLP里,最细的粒度是词语,由词语再组成句子,段落,文章.所以处理NLP问题时,怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题. 因为语言模型的输入词语必须是数值化的,所以必须想到一种方式将字符串形式的输入词语转变成数值型.由此,人们想到了用一个向量来表示词组.在很久以前,人们常用one-hot对词组进行编码,这种编码的特点是,对于用来表示每个词组的向量

不涉及具体代码,只是记录一下自己的疑惑. 我们知道对于在pytorch中,我们通过构建一个词向量矩阵对象.这个时候对象矩阵是随机初始化的,然后我们的输入是单词的数值表达,也就是一些索引.那么我们会根据索引,赋予每个单词独一无二的一个词向量表达.在其后的神经网络训练过程中,每个单词对应独一无二的索引,从而对应自己的词向量,词向量会随着迭代进行更新. 上面讲的这个是使用pytorch词向量的随机初始化的流程. 但是我们如果使用预训练的词向量怎么办呢?很多例子中,直接就给个代码是类似这样的: self

在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时,可以通过对应的Embedding层做词向量的处理,更多的时候,使用预训练好的词向量会带来更优的性能.下面分别介绍使用gensim和torchtext两种加载预训练词向量的方法. 1.使用gensim加载预训练词向量    对于如下这样一段语料 test_sentence = """When forty winters shall besiege thy brow,And dig deep tren

NLP中的Word2Vec讲解 word2vec是Google开源的一款用于词向量计算 的工具,可以很好的度量词与词之间的相似性: word2vec建模是指用CBoW模型或Skip-gram模型来计算不同 词语的向量(word vector) CBoW是给定上下文来预测输入词.Skip-gram给定输入词预测上下文,但最终都会得到词向量矩阵W 上图为词向量的部分可视化结构 Statistical Language Model (统计语言模型)  在深入word2vec之前,首先回顾下nlp中的一

在NLP任务中,训练数据一般是一句话(中文或英文),输入序列数据的每一步是一个字母.我们需要对数据进行的预处理是:先对这些字母使用独热编码再把它输入到RNN中,如字母a表示为(1, 0, 0, 0, …,0),字母b表示为(0, 1, 0, 0, …, 0).如果只考虑小写字母a~z,那么每一步输入的向量的长度是26.如果一句话有1000个单词,我们需要使用 (1000, ) 维度的独热编码表示每一个单词. 缺点: 每一步输入的向量维数会非常大 在独热表示中,所有的单词之间都是平等的,单词间的依

paip.禁用IKAnalyzer 的默认词库.仅仅使用自定义词库. 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ver:2012 IKAnalyzer 的默认词库的匹配度可能不好..可以使用扩展词库... 但是,更好的办法是,禁用IKAnalyzer 的默认词库.仅仅使用自定义词库. 需要实现Configuration接口,实现getMainDictionary以及

paip..禁用mmseg 的默认词库. . 仅仅使用自定义词库from数据库. mmseg默认词库只能是文件格式...不好维护..要是不个词库放的个数据库里面走好维护兰.. 要实现2个目标..: 1.禁用默认词库,仅仅使用自定义词库 2.词库从数据库读取,而不使用默认的文件方式,方便维护.. 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax Dictionary.getI

Java 敏感词过滤,Java 敏感词替换,Java 敏感词工具类   =========================== ©Copyright 蕃薯耀 2017年9月25日 http://www.cnblogs.com/fanshuyao/ 一.问题描述 很多对外网站的某些内容都需要过滤敏感词,避免政治与色@情上的问题. 二.解决方案 使用词库进行匹配过滤成 * (星号) Java 敏感词工具类及敏感词词库见附件. 1.下载后,有几个类,主要为WordFilter 这个工具类,使用方法如下

body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-chil

南歌子词二首 / 新添声杨柳枝词_古诗文网 南歌子词二首 / 新添声杨柳枝词 唐代:温庭筠(yún) 一尺深红胜曲尘,天生旧物不如新.(胜曲尘 一作:蒙曲尘)一袭深红色的长裙日子久了便蒙上了淡黄色,自古以来旧的东西就比不得新的东西讨人喜欢.一尺深红:即一块深红色丝绸布.古代妇人之饰:或即女子结婚时盖头的红巾,称“盖头”.曲尘:酒曲上所生菌,因色微黄如尘,亦用以指淡黄色.此处意谓,红绸布蒙上了尘土,呈现出酒曲那样的暗黄色. 合欢桃核终堪恨,里许元来别有人.你我原本应该像合欢核桃一样坚贞不移,哪里想

织梦后台的关键词维护默认的情况是字数少的词优先于字数多的词,比如我们有两个这样的词:创业.创业方向,第二个词包含了第一个词,在文章中如果出现“创业方向”这个词,默认情况下只会给创业两个字添加关键词超链接,而不是整个词,那么我们怎么样才能实现字数多的词优先于字数少的词呢?下面就告诉大家具体的解决方法: 我们找到并打开/include/arc.archives.class.php文件,在里面找到如下代码: 01 function ReplaceKeyword($kw,&$body) 02     {

目录 一.Doc2vec原理 二.代码实现 三.总结   一.Doc2vec原理 前文总结了Word2vec训练词向量的细节,讲解了一个词是如何通过word2vec模型训练出唯一的向量来表示的.那接着可能就会想到,有没有什么办法能够将一个句子甚至一篇短文也用一个向量来表示呢?答案是肯定有的,构建一个句子向量有很多种方法,今天我们接着word2vec来介绍下Doc2vc,看下Doc2vec是怎么训练一个句子向量的. 许多机器学习算法需要的输入是一个固定长度的向量,当涉及到短文时,最常用的固定长度的