A strategy to quantify embedding layer Basic idea Embedding is mainly in the process of word pre-training. Two embedding methods, word2vec and GloVe, ...
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2020-06-11 10:42:26
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Word2Vec超详细的原理推导(包含负采样和层次softmax) 本文链接：https://blog.csdn.net/bqw18744018044/article/details/90295730 ...
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2020-06-11 09:11:53
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论文介绍的WMD（Word Mover's Distance）是一个基于词嵌入（word embedding）计算两个文本的距离。 本文跳过词嵌入的介绍，直接进入WMD的实现过程。 词的相似性 假设我们有一个包含$n$个词的词典库，用word2vec训练好的这$n$个词的矩阵为： $$X \in R ...
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2020-06-05 19:29:41
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word2vec简介 word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip gram）和连续词袋模型（CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative sampling）和层序softmax（hierarchical softmax）。word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的 ...
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2020-05-19 18:20:51
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One Hot, N-gram, NNLM 和 Word2Vec 算法 ...
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2020-05-04 17:07:11
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经验分布，也可以考虑有单个顶点、边，或局部的？ loss 怎么定的问题 【Graph Embedding】LINE：算法原理，实现和应用 之前介绍过DeepWalk，DeepWalk使用DFS随机游走在图中进行节点采样，使用word2vec在采样的序列学习图中节点的向量表示。 DeepWalk：算法 ...
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2020-04-29 14:28:15
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参考：https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/9824346.html Embeddings from Language Model 一、引入 ELMO不同于glove，word2vec，后者们的思想是对于一个词语，用一个预训练好的模型，把一个词语变成一个固定不变 ...
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2020-04-18 12:19:05
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Word2Vec是词的一种表示，将词以固定的维数的向量表示出来。其优点：基于词袋模型的独热编码方式在判定同义词和相似句子的时候效果不是很好，而Word2Vec充分利用上下文信息，对上下文进行训练，每个向量不在是只有一个位置为1，其余位置为0 的稀疏向量。而是稠密的固定维度的向量。实现方式主要有一下两 ...
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2020-04-14 20:32:10
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实体嵌入（embedding）目的将表格数据中的分类属性（一个至多个）向量化。1.实体嵌入简介：实体嵌入是主要应用于深度学习中处理表格分类数据的一种技术，或者更确切地说NLP领域最为火爆，word2vec就是在做word的embedding。神经网络相比于当下的流行的xgboost、LGBM等树模型... ...
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2020-04-05 00:32:18
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[TOC] 文本表示哪些方法？ 基于one hot、tf idf等的bag of words； 基于词向量的固定表征：word2vec、fastText、glove 基于词向量的动态表征：elmo、GPT、bert one hot存在的问题 one hot表征无法反应词与词之间的相关性问题，即语义鸿 ...
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2020-04-04 14:34:28
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