1.功能 采用python的gensim模块训练的word2vec模型,然后采用tensorflow读取模型可视化embedding向量 ps:采用C++版本训练的w2v模型,python的gensim模块读不了. 2.python训练word2vec模型代码 import multiprocessing from gensim.models.word2vec import Word2Vec, LineSentence print('开始训练') train_file = "/tmp/train

1. 动机 我近期在研究一个 NLP 项目,根据项目的要求,需要能够通过设计算法和模型处理单词的音节 (Syllables),并对那些没有在词典中出现的单词找到其在词典中对应的押韵词(注:这类单词类似一些少见的专有名词或者通过组合产生的新词,比如 Brexit,是用 Britain 和 exit 组合在一起创造出来表示英国脱欧的新词).在这两个任务中,能够对单词的发音进行预测是非常有必要的.本文详细记录我解决该问题的过程,希望能够对初学者和具有一定经验的朋友有所帮助.本文代码实现均基于 Pyth

文章来源: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35675109 https://www.aiuai.cn/aifarm646.html 之前用pytorch是手动记录数据做图,总是觉得有点麻烦.学习了一下tensorboardX,感觉网上资料有点杂,记录一下重点.由于大多数情况只是看一下loss,lr,accu这些曲线,就先总结这些,什么images,audios以后需要再总结. 1.安装:有各种方法,docker安装,使用logger.py脚本调用感觉都不简洁.现在的t

5 DyREP:Learning Representations Over Dynamic Graphs link:https://scholar.google.com/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10099025&hl=zh-CN&sa=X&ei=kIF4YrmVJ-OM6rQPxfOKUA&scisig=AAGBfm3I4EpwNkRLc5xhuaLEs47V0XWOzA&oi=schola

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------

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

可视化 添加变量 tf.summary.histogram( "weights1", weights1) # 可视化观看变量 还有添加图像和音频. 常量 tf.summary.scalar('x', x) 添加embedding python def checkpoint(sess): # Output directory for models and summaries timestamp = str(int(time.time())) out_dir = os.path.abspa

下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev)) # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector old_v

原文地址:https://github.com/zhongcaiwei/Data-visualization-technology-sharing 一.数据可视化企业(部分) 数字冰雹 光启元-腾讯 DataV数据可视化-阿里云 卡巴斯基 Skyline Supermap      Supermap IEarth 中视典 城市数据派 GeoHey极海 北京优锘科技 火星科技   (基于 cesium ,案例大部分可以在GitHub上找到 YanzheZhang pasu   MikesWei x

A Structured Self-Attentive Sentence Embedding ICLR 2017 2018-08-19 14:07:29 Paper:https://arxiv.org/pdf/1703.03130.pdf Code(PyTorch): https://github.com/kaushalshetty/Structured-Self-Attention Video Tutorial (Youtube): Ivan Bilan: Understanding and

Background and Motivation: 现有的处理文本的常规流程第一步就是:Word embedding.也有一些 embedding 的方法是考虑了 phrase 和 sentences 的.这些方法大致可以分为两种: universal sentence(general 的句子)和 certain task(特定的任务):常规的做法:利用 RNN 最后一个隐层的状态,或者 RNN hidden states 的 max or average pooling 或者 convolv

  论文简介 本文是对词嵌入的一种应用,用户可以根据自己的需要创建concept,系统根据用户提供的seed word推荐其他词汇,以帮助用户更高的构建自己的concept.同时用户可以利用自己创建的concept对文本进行分析,通过作者提出的一种算法来实现对评论文本排序,以此来筛选出对用户更有价值的信息. 首先明确concept的基本概念,原文的解释是一组语义相关的关键字,用来描述特定的对象.现象或主题.事实上就相当于一个集合的名字;例如,有一个名为clothing的concept,那么它可能

如下所示: import pickle as pkl import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tsne import bh_sne import sys with open("data", 'rb') as f: if sys.version_info > (3, 0): data = pkl.load(f, encoding='latin1') else: data = pkl.load(f) d

羡辙在bilibili开课啦 就在这个月,不知道是不是受了 @Jannchie见齐 的影响,羡辙竟然在bilibili开授Echarts课程,目前已开课两节. [滚城一团]的 ECharts 训练营 - 第〇课时:课程大纲 https://www.bilibili.com/video/av31172702 一个图表是如何渲染出来的? https://www.bilibili.com/video/av31545036 天!你还不知道羡辙是谁?羡辙真名:张雯莉, 百度Echarts核心开发者之一,

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

Tensorflow高维向量可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 高维向量表示 为了更加直观的了解embedding 向量的效果,TensorBoard 提供了PROJECTOR 界面来可视化高维向量之间的关系.PROJECTOR 界面可以非常方便地可视化多个

简述] 我们在学习编程语言时,往往第一个程序就是打印“Hello World”,那么对于人工智能学习系统平台来说,他的“Hello World”小程序就是MNIST手写数字训练了.MNIST是一个手写数字的数据集,官网是Yann LeCun's website.数据集总共包含了60000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test),每一个数字的大小为28*28像素.通过利用Tensorflow人工智能平台,我们可以学习到人工智能学习平台是如何通过数据

论文:https://arxiv.org/abs/1803.02349    题外话: 阿里和香港理工联合发布的这篇文章,整体来说,还挺有意思的. 刚开始随便翻翻看看结构图的时候,会觉得:这也能发文章??? 后来,细看后发现:哦~~还不错   文章简介: 基于阿里巴巴电商推荐系统的十亿规模的商品嵌入   与词向量类似,为每一个商品生成一个向量,向量间一一匹配,将相似的设定为推荐的候选 这篇文章的着重点在RS的matching,而不是ranking   针对阿里的数据集应用需要解决的三个难题: 1

windows下使用tensorboard tensorflow 官网上的例子程序都是针对Linux下的:文件路径需要更改 tensorflow1.1和1.3的启动方式不一样 :参考:Running on Google Cloud found : No module named tensorflow.tensorboard Could you try using python -m tensorboard --logdir "${MODEL_DIR}" instead? I suspe

Introduction 在计算机视觉及机器学习领域,数据的可视化是非常重要的一个应用,一般我们处理的数据都是成百上千维的,但是我们知道,目前我们可以感知的数据维度最多只有三维,超出三维的数据是没有办法直接显示出来的,所以需要做降维的处理,数据的降维,简单来说就是将高维度的数据映射到较低的维度,如果要能达到数据可视化的目的,就要将数据映射到二维或者三维空间.数据的降维是一种无监督的学习过程,我们可以看成是一种聚类.数据在空间的分布主要有两个特性,一个是相似性,我们可以用类内距离衡量:一个是差异性