训练词向量
获得Bert预训练好的中文词向量
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 安装肖涵博士的bert-as-service： pip install bert-serving-server pip install bert-serving-client下载训练好的Bert中文词向量： https://storage.proxy.ustclug.org/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_
日期 2023-06-12 10:48:40
如何训练一个词向量
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 现在在NLP领域，词向量是一切自然语言处理的基础，有了词向量我们就可以进行数据分析，文本聚类分类的一系列操作了。接下来我们就开始学习如何训练词向量，之前我们有介绍关于 word2vec 的博文 word2vec算法理解和数学推导，这篇博文我们就一起来学习如何实现词向量的训练。 首先我们运用的语料是我之前爬取的京东小米9的好评，训练一个关于手机类的词向
日期 2023-06-12 10:48:40快递单中抽取关键信息【一】----基于BiGRU+CR+预训练的词向量优化
相关文章：1.快递单中抽取关键信息【一】----基于BiGRU+CR+预训练的词向量优化2.快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0至ErnieGram + CRF预训练模型3.快递单信息抽取【三】--五条标注数据提高准确率，仅需五条标注样本，快速完成快递单信息任务1）PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、文本纠错、
日期 2023-06-12 10:48:40
快递单中抽取关键信息【一】----基于BiGRU+CR+预训练的词向量优化
相关文章： 1.快递单中抽取关键信息【一】----基于BiGRU+CR+预训练的词向量优化 2.快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0至ErnieGram + CRF预训练模型 3.快递单信息抽取【三】–五条标注数据提高准确率，仅需五条标注样本，快速完成快递单信息任务 1）PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等
日期 2023-06-12 10:48:40cs231n-2022-assignment1#Q2：训练一个支持向量机(SVM)
目录 1. 前言 2. 数据加载 3. gradient实现 4. 向量化实现 4.1 scores计算向量化 4.2 correct_class_scores 4.3 margins 4.4 loss计算向量化 4.5 梯度的向量化 5. 训练和预测结果 6. Hyperparameters Tuning 1
日期 2023-06-12 10:48:40
NLP之word2vec：利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量
NLP之word2vec：利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量 目录 输出结果 设计思路 1、Wikipedia Text语料来源 2、维基百科的文档解析 3、中文的简繁转换 4、将非utf-8格式字符转换为utf-8格式 5、调用word2vec
日期 2023-06-12 10:48:40Python Word2Vec使用训练好的模型生成词向量
# 文本文件必须是utf-8无bom格式 from gensim.models.deprecated.word2vec import Word2Vec model = Word2Vec.load( './model/Word60.model') # 3个文件放在一起：Word60.model Word60.model.syn0.npy Word60.model
日期 2023-06-12 10:48:40NLP模型笔记2022-16：词向量、中文词向量的训练与中文词向量论文综述
目录 介绍论文中文词向量References 介绍 简而言之，词向量技术是将词转化成为稠密向量，并且对于相似的词，其对应的词向量也相近。 在自然语言处理任
日期 2023-06-12 10:48:40
NLP模型笔记2022-14：修改fastTex预训练模型的词语向量维度并保存模型
FastText 是一个开源、免费、轻量级的库，允许用户学习文本表示和文本分类器。它适用于标准的通用硬件。模型以后可以缩小尺寸以适应移动设备。 157 种语言分发预训练的词向量，使用 fast
日期 2023-06-12 10:48:40使用genism训练词向量【转载】
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'.s
日期 2023-06-12 10:48:40
一个基于特征向量的近似网页去重算法——term用SVM人工提取训练，基于term的特征向量，倒排索引查询相似文档，同时利用cos计算相似度
摘 要 在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的。为提高检索效率和用户满意度，提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW（Detect near-Duplicate WebPages )。试验证明，比起其他网页去重算法(I-Match)，DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度，在大规模
日期 2023-06-12 10:48:40训练词向量
1.3 训练词向量学习目标了解词向量的相关知识.掌握fasttext工具训练词向量的过程.词向量的相关知识:用向量表示文本中的词汇(或字符)是现代机器学习中最流行的做法, 这些向量能够很好的捕捉语言之间的关系, 从而提升基于词向量的各种NLP任务的效果.使用fasttext工具训练词向量的过程第一步: 获取数据第二步: 训练词向量第三步: 模型超参数设定第四步: 模型效果检验第五步: 模型的保存
日期 2023-06-12 10:48:40cs231n-2022-assignment1#Q2：训练一个支持向量机(SVM)
目录 1. 前言 2. 数据加载 3. gradient实现 4. 向量化实现 4.1 scores计算向量化 4.2 correct_class_scores 4.3 margins 4.4 loss计算向量化 4.5 梯度的向量化 5. 训练和预测结果 6. Hyperparameters Tuning 1
日期 2023-06-12 10:48:40训练中文词向量
首先是下载中文维基数据 wget https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 下载提取工具https://github.com/attardi/wikiextractor 运行python WikiExtractor.py -b 5000M -o extracted zhwiki-
日期 2023-06-12 10:48:40FastText训练词向量
fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，在文本分类任务中，fastText（浅层网络）往往能取得和深度网络相媲美的精度，却在训练时间上比深度网络快许多数量级。在标准的多核CPU上， 能够训练10亿词级别语料库的词向量在10分钟之内，能够分类有着30万多类别的50多万句子在1分钟之内。 该工具的理论基础是以下两篇论文： Enriching Word Ve
日期 2023-06-12 10:48:40tensorflow如何正确加载预训练词向量
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： 1 #-*- coding: UTF-8 -*- 2 import numpy as np 3 import
日期 2023-06-12 10:48:40训练词向量
1 def word_vector_gener(): 2 """ 3 几种不同的方法来生成词向量 4 :return: 5 """ 6 from gensim.models import Word2Vec 7 from gensim.test.utils import common_texts 8 # 1.word2vec
日期 2023-06-12 10:48:40pyTorch 导入预训练词向量 2023
# 测试 Embedding import torch import gensim import torch.nn as nn wvmodel = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format("./data/vector.txt",binary=False,encoding='utf-8') # 需要在字典的位置加上1是需要给UNK添加一个位
日期 2023-06-12 10:48:40利用 word2vec 训练的字向量进行中文分词
最近针对之前发表的一篇博文《Deep Learning 在中文分词和词性标注任务中的应用》中的算法做了一个 C 语言的实现，感觉效果还不错。本文主要是将我在程序实现过程中的一些数学细节整理出来，借此优化一下自己的代码，也希望为对此感兴趣的朋友提供点参考。文中重点介绍训练算法中的模型参数计算，以及 Viterbi 解码算法。 相关链接：
日期 2023-06-12 10:48:40