Contextualized Word Embedding# 同样的单词有不同的意思，比如下面的几个句子，同样有 “bank” ，却有着不同的意思。但是用训练出来的 Word2Vec 得到 “bank” 的向量会是一样的。向量一样说明 “word” 的意思是一样的，事实上并不是如此。这是 Word2 ...
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2020-08-06 23:15:45
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目录 大纲概述 数据集合 数据处理 预训练word2vec模型 一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导入即可使用，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于近几年的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。... ...
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2020-07-22 23:32:07
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2020-07-22 23:31:28
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2020-07-22 23:30:07
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2020-07-22 23:29:32
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2020-07-22 23:29:06
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2020-07-22 23:28:22
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记一下，懒得找了。 语料是NER的古文献语料，参考其他博客代码。 我先将标记的实体提出来，作为自定义字典，加入jieba中，然后再入停用词，再分词，最后训练词向量。效果还不知如何，后续再说。 #加载自定义词典 jieba.load_userdict("cidian.txt") #加载停用词 def ...
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2020-07-16 10:16:54
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numpy、tensorflow手写SkipGram(没有negative sampling)和cbow： http://www.claudiobellei.com/2018/01/07/backprop-word2vec-python/ 这两种实现都需要动手算梯度，手动实现梯度下降，且不没有使用n ...
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2020-07-10 18:47:16
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本节目录 常用函数一：词频统计 常用函数二：word2vec 常用函数三：doc2vec 常用函数四：LDA主题分析 常用函数一：词频统计 # -*- coding: utf-8 -*- """ Datetime: 2020/06/25 Author: Zhang Yafei Description ...
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2020-07-05 22:59:55
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