? 1 训练时 model = Word2Vec(x, size=250, window=5, min_count=5, workers=12, iter=10, sg=1) 这句代码一直报错 查了发现 size和iter依然是时代的眼泪了。改成下面 model = Word2Vec(x, vect ...
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2021-06-04 19:54:36
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首先使用bert获取词向量bert-as-service 1.安装Bert-as-Service pip install bert-serving-server # server pip install bert-serving-client # client, independent of `be ...
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2021-06-02 16:44:56
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什么是NLP？ NLP 自然语言处理 CNN 卷积神经网络 RNN - Recurrent Neural Network 循环神经网络 LSTM - Long Short-Term Memory 长短期记忆 word2vec doc2vec ...
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2021-05-24 15:06:13
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通常，我们使用bert做文本分类，泛化性好、表现优秀。在进行文本相似性计算任务时，往往是对语料训练词向量，再聚合文本向量embedding数据，计算相似度；但是，word2vec是静态词向量，表征能力有限，此时，可以用已进行特定环境下训练的bert模型，抽取出cls向量作为整个句子的表征向量以供下游 ...
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2021-04-15 12:20:10
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lab2 word2vec part 1 了解word2vec 在word2vec中,通过矢量点积和应用softmax函数 \[ P(O=o,C=c) = \frac{\exp(u_o^T)}{\sum_{w\in Vocab}\exp(u_w^Tv_c)} \] 这其中$u_0$是词 \(o\) ...
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2021-02-27 13:00:46
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0.导语词嵌入是自然语言处理（NLP）中语言模型与表征学习技术的统称。概念上而言，它是指把一个维数为所有词的数量的高维空间嵌入到一个维数低得多的连续向量空间中，每个单词或词组被映射为实数域上的向量。本篇文章讲解词嵌入基础和Word2vec。本文作者：jalammar（https://jalammar.github.io）翻译：黄海广（https://github.com/fengdu78）本文代码
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2020-12-29 11:47:49
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一、数据预处理 sentence sentences是训练所需材料，可通过两种格式载入：1、文本格式：将每篇文章 分词去停用词后，用空格分割，将其存入txt文本中（每一行一篇文章） 2、list嵌套格式将每篇文章 分词去停用词后，存入list中。即[ [第一篇文章分词结果] , [第二篇文章分词结果 ...
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2020-12-25 11:47:33
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零、Introduction类似于word2vec，GloVe也是一种词向量训练方法，改进如下:能够更好的利用全局统计量，训练速度更快仍然保留了局部窗口共现信息，语义效果略好于word2vec接下来，我会简要介绍GloVe模型的推导、PyTorch实现、使用方法一、推导原文提到了两种推导思路：一是【用词向量点积去拟合共现概率比】，二是【逐步改良SkipGram】；分别介绍如下直接拟合概率比首先定义
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2020-12-19 12:27:01
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目录 一、怎么在.ipynb.py中调用.py文件 在同一个目录下，有word2vec.ipynb和utils.py两个文件： 在这里插入图片描述 在同一个目录下，有call_hello.ipynb和hello.py两个文件： hello.py中定义了hello函数如下： def hello(): ...
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2020-12-09 12:07:14
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Fasttext模型结构 左图是Fasttext，右图是CBOW，可以看出Fasttext模型与CBOW的模型结构有点像，都有输入层、隐藏层、输出层，但二者还是有挺大区别的，二者的区别如下： 输入层： CBOW：输入的是每个词的One-hot向量； Fasttext：输入的是每个词的词嵌入向量。 隐 ...
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2020-11-30 15:26:24
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