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(1)把词进行向量化：只要有了向量就可以用不同的方法来计算相似度，余弦距离，马氏距离。用embeddings look up到词库大表中去找到每个词的词向量。3.加入负采样模型（Negative examples）2.CBOW模型与SKip-gram模型。（1）训练word2vec的词向量模型。（市面上有训练好的语料库）（3）batch数据制作。词向量在空间中有意义。词大表是随机初始化的。
第4章 word2vec的高速化第4章 word2vec的高速化4.1 word2vec的改进①4.1.1 Embedding层4.1.2 Embedding层的实现函数4.2 word2vec的改进②4.2.1 中间层之后的计算问题4.2.2 从多分类到二分类4.2.3 sigmoid函数和交叉熵误差4.2.4 多分类到二分类的实现函数4.2.5 负采样4.2.6 负采样的采样方
文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个基本任务，旨在将给定的文本数据分配到一个或多个类别中。情感分析：判断文本的情感倾向，例如评论的积极或消极情感。垃圾邮件检测：将电子邮件分类为垃圾邮件或正常邮件。主题分类：根据内容将文章分到特定主题中，如新闻分类。LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），特别适用于处理和预测时间序列数据。它通过引入记忆单元和门控机制，能够有效捕捉长时间依赖关系，从而克服
在使用word2vec对文本进行分析时能产生一个bin文件，可以用ANSJ调用该文件得到相近词，等同于替换 ./distance vectors.bin命令。代码如下：import java.io.BufferedInputStream;import java.io.DataInputStream;import java.io.FileInputStream;im
Company Upstream and Downstream AnalysisBackground- Listed companies regularly disclose annual reports in each quarter to disclose the company’s operating conditions. But thes
定义 Skip-Gram 类import torch.nn as nn # 导入 neural network# 从词汇表大小到嵌入层大小（维度）的线性层（权重矩阵）# 从嵌入层大小（维度）到词汇表大小的线性层（权重矩阵）def forward(self, X): # 前向传播的方式，X 形状为 (batch_size, voc_size)# 通过隐藏层，hidden 形状为 (batch_siz
根据文本内容获取对应的词向量列表 计算并输出两个句子的相似度 对句子进行分词处理计算两个句子的相似度 计算两个向量的余弦相似度 计算一组向量的平均值向量
1. TrainModelTread的流程图总的来说是这样的：(1).所有训练集中的词被等分成n份（n为线程数），所有的词都会迭代5次（5次是默认值，这个可以在参数中设置），因此，每个线程会反复读5次自己管辖内的词。(2).每次按照句子来读入词，一次读入一句，一句读入后，逐个词进入神经网络训练。等这句话的所有词都训练完成后，再读入下一句。(3).当读到线程管辖文件
本篇的参考文献主要有以下两篇卞世博,阎志鹏.“答非所问”与IPO市场表现——来自网上路演期间的经验证据[J].财经研究,2020,46(01):49-63.这是文献里对软余弦相似度的描述，说明软余弦相似度在问答数据的相关性表示中优于传统的余弦相似度本篇依据卞世博和阎志鹏（2020）的文献逐步复现。
在使用word2vec对文本进行分析时能产生一个bin文件，可以用ANSJ调用该文件得到相近词，等同于替换 ./distance vectors.bin命令。代码如下：import java.io.BufferedInputStream;import java.io.DataInputStream;import java.io.FileInputStream;import
Word2vec
深度学习作为人工智能科研领域的一个重要分支，在多个场景中展现出惊人的能力，无论是自动驾驶汽车，还是人脸识别系统，甚至是与人对话的机器人，背后都离不开它的技术支持。近年来，Transformer架构及其变体，如BERT、GPT和T5等，已经成为NLP领域的主流。特别是预训练模型，如BERT，通过在大量的无标签文本上进行预训练，再在特定任务上进行微调，使得模型能够充分利用海量的文本数据，从而在多种NL
视学算法报道编辑：杜伟、大盘鸡除了表达自己获得 NeurIPS 2023 时间检验奖的感想之外，Tomas Mikolo 还对 NLP 和 ChatGPT 的现状给出了自己的一些思考。几天前，NeurIPS 2023 公布了获奖论文，其中时间检验奖颁给了十年前的 NeurIPS 论文「Distributed Representations of Words and Phrases and thei
来自：机器之心>NLP论文投稿、LLM交流、论文直播群除了表达自己获得 NeurIPS 2023 时间检验奖的感想之外，Tomas Mikolo 还对 NLP 和 ChatGPT 的现状给出了自己的一些思考。几天前，NeurIPS 2023 公布了获奖论文，其中时间检验奖颁给了十年前的 NeurIPS 论文「Distributed Representations of Words and P
Google公司发布的模型还包括2018年用来解决NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）中的多义词问题的双向LSTM语言模型ELMo[插图]以及2018年基于Transformer架构的具有3.4亿个参数的BERT模型。OpenAI公司推出的生成式预训练语言模型包括2018年的具有1.1亿个参数的GPT[插图]、2019年的具有15亿个参数的GPT-2[插图
在使用LangChain和OpenAI的ChatGPT模型（如GPT-3.5/4/4.1）和DeepSeek生成结构化数据时，遇到了KeyError: 'function_call'的错误。该错误表明在调用with_structured_output方法时，模型未能正确返回function_call字段，导致生成结构化数据失败。尽管尝试了多种模型和配置，成功率仍然较低，可能是由于langchain
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言前言一、CBOW 加层次的网络结构二、优化目标与解问题前言本文主要记录了Word2Vec中CBOW加层次的网络结构的学习笔记，如有错误还请不吝赐教！本文参考：北流浪子大佬的文章提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考前言Word2vec总共有两种类型，每种类型有两个策略，总共 4 种。这里先说最常用的一种，CBOW加
在pytorch框架下，参考《动手学深度学习》搭建word2vec语言模型，并在IMDB数据集中的train子集训练得到词嵌入。
定义训练与评估函数model.train() #切换为训练模式optimizer.zero_grad() #grad属性归零loss = criterion(predicted_label, label) #计算网络输出和真实值之间的差距，label为真loss.backward() #反向传播torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),0.
🍨 本文为 [🔗365天深度学习训练营] 中的学习记录博客🍖 原作者： [K同学啊]说在前面本周任务：1）基础任务---结合Word2vec文本内容(第1列)预测文本标签(第2列)；优化网络结果，将准确率提升至89%；绘制出验证集的ACC与Loss图；2）进阶任务---尝试第2周的内容独立实现，尽可能不看本文的代码我的环境：Python3.8、Pycharm2020、torch1.12.1+
model.train() # 切换为训练模式optimizer.zero_grad() # grad属性归零loss=criterion(predicted_label,label) # 计算网络输出和真实值之间的差距，label为真实值loss.backward() # 反向传播torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),0.1) # 梯
输入句子：“the man loves his son”，中心词设为“loves”，窗口大小为 2，预测上下文为：“the”、“man”、“his”、“son”。例如，“the man loves his son” 中，“loves” 与 “his” 更可能出现在一起，而非“banana”。**词嵌入（word embedding）**的目标是：将词语映射为稠密的、可学习的实数向量，捕捉它们之间的
这一段时间大模型的相关进展如火如荼，吸引了很多人的目光；本文从nlp领域入门的角度来总结相关的技术路线演变路线。
CBOW模型Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中，通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中，也就是把原先词所在空间嵌入到一个新的空间中去。Word2Vec模型中，主要有Skip-Gra
NN神经网络本质：forwad和back propagation。普通实现方式、pytorch实现、tensorflow实现损失函数loss function
transformer模型构建
Word2Vec的主要思想是通过训练，使得具有相似语境的词在向量空间中彼此接近。例如，具有相似含义的词在词向量空间中距离较近，如 "king" 和 "queen"。>- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/AtyZUu_j2k_ScNH6e732ow) 中的学习记录博客**这个神经网络通常是一个浅层的前馈神经网络，其中隐藏层的权重矩
Retrieval Augmented Thoughts (RAT) 是一种协同思维链 (CoT) 和检索增强生成 (RAG) 的 AI 提示策略，助力解决具有挑战性的长任务推理和生成。
人工智能
Prompt提示是什么呢？Prompt提示是模型接收以生成响应或完成任务的初始文本输入。我们给AI一组Prompt输入，用于指导模型生成响应以执行任务。这个输入可以是一个问题、一段描述、一组关键词，或任何其他形式的文本，用于引导模型产生特定内容的响应。例如，在chatGPT中，用户通常使用 prompt 来与大语言模型进行交互，请求回答问题、生成文本、完成任务等。模型会根据提供的 prompt 来
2024.11.13阶段性总结方案挑选从简单到复杂，简单方案有简单方案的优点，有时候杀鸡不需要牛刀。面对一个场景，不知道怎么选方案或模型时，可以优先用Glove或者Fasttext完成词向量训练，使用词向量平均的方式来获得句向量，成本非常低，快速在应用中构建出一个基准模型，后期若发现应用中存在着多义词、或者或句子中词的顺序敏感的场景，则可以考虑换用bert类的方法进行微调或者直接使用专门的嵌入模型
使用text2vec模型，把文本转成向量。使用text2vec训练好的模型权重进行文本编码，不重新训练word2vec模型。利用pytorch在cuda上加速聚类计算。
如果w1和w2两个单词词义相近，那么w1和w2两个单词的向量表达应该是类似或相近的。word2vec尝试去表达单词之间的关系。
Word2vec处理文本任务首先要将文字转换成计算机可处理的数学语言，比如向量，Word2vec就是用来将一个个的词变成词向量的工具。word2vec包含两种结构，一种是skip-gram结构，一种是cbow结构，skip-gram结构是利用中间词预测邻近词，cbow模型是利用上下文词预测中间词这两种模型有三层，输入层，映射层，输出层，隐藏层是线性结构，所以相对于语言模型训练较快。...
qquad本文主要介绍如何使用Python中的spacy、jieba、gensim等库，通过使用Word2Vec和Doc2Vec模型生成中文词向量和句向量。\qquad其中，spacy是一个用于自然语言处理的库，支持多语言，其中包括中文。jieba是一个中文分词库，可以将中文文本分词。gensim是一个开源的Python库，用于处理文本数据，其中包括生成词向量和句向量的Word2Vec和Doc2V
word2vec1 算法的基本思想2 举例说明2.1 构造训练数据2.2 数字化表示单词对2.3 定义网络结构2.4 隐藏层2.4 输出层3 直觉的启示4 下篇预告本文是一篇翻译的文章，原文链接是：http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/如果你的英语很好，强烈建议直接阅读原文。这篇文章写的...
利用gensim的Word2Vec训练原始语料。得到分词后的结果和训练出的语料集。
一背景非专业，业务又有这方面需要，强迫自己看一下NLP相关的背景知识。数学不高，不奢望能看懂，要是有大神能从小白的角度去讲解就好了。NLP 入门整理（不定期更新）Word2Vec前序 语言模型学习相关知识点：要知道词向量：神经网络只能接受数值输入，而且不同词汇之间可能存在的关联信息也需要挖掘。为啥不用one hot编码，维度太大计算量太大。还有计算相似度的有一种方法就是利用夹角余弦。词嵌入：wor
提供的一个用于测试的小型文本数据集。它包含一些示例句子，格式是一个嵌套的 Python 列表，其中每个子列表代表一个文档，文档由单词（字符串）组成。重新加载，并进行推理（如获取词向量、查找相似词等）。如果你想在自己的数据集上使用类似的处理方式，可以参考。代表余弦相似度，接近 1 说明两个词较为相似。的格式来组织你的文本数据。
LDA2vec：Christopher Moody在2016年一月提出的一种新的主题模型算法。学习资源如下github：https://github.com/cemoody/lda2vecPPT分享：http://pan.baidu.com/s/1gewC1mbLDA2vec与LDA的简单比较：http://www.datasciencecentral.com/profiles/b
word2vec算法中skip-gram的实现
这篇文章可以作为入门Word2vec的一篇论文，文章发表于2013年，其提供了NLP发展至今过程中比较著名的词向量模型之一，即skip-gram和CBOW模型。参考：①B站视频②论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space1 Previous Model Architectures1.1 Feedforward Neu
词向量词向量，顾名思义，就是把一个单词或词语表示成一个向量的形式，这是因为在计算机中无法直接处理自然语言，需要把它转化为机器能够理解的语言，比如数值等。最简单的方式是把一个个单词表示成one-hot的形式。例如有三个句子：我/喜欢/小狗/喜欢/喝咖啡我/不喜欢/喝咖啡你/喜欢/什么/东西词汇表为:我、你、喜欢、不喜欢、小狗、喝咖啡、什么、东西然后对每一个词做one-hot编码：“我”就是[1
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——word2vec
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