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网上介绍word2vec使用的文章已经有很多了，基本的知识都可以找到，我这篇分享主要是针对目前最新的一些东西结合自己使用过程中出现的问题做的总结，也为自己做一个工作记录，备注一链接就是一个比较完善的使用word2vec的教程，但是在这些bolg中介绍的一些东西有些是过时的。 1.下载word2vec源码有点问题，我用vpn都没法再本地用svn下载代码，幸好我有国外的vps服...
今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。微调大模型需要非常高的电脑配置，比如GPU环境，相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心，本篇文章会使用阿里魔塔
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
Word2Vec的使用，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型
今日资料：https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec中文版：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/word2vec.html这一节是关于 word2vec 模型的，可以用来学习词的向量表达，也叫‘word embeddings’。之前写过一篇：word2vec
前面记录了安装过程，现在开始使用词向量。一．对tf的肤浅认识首先是tf的基本总结（时间有限，认识比较肤浅）：(1). 使用图来表示计算；(2). 在session中执行图；(3). 使用tensor来表示数据；(4). Variable维护状态(5). 使用feed和fetch可以为任意的操作赋值和获取数据。看起来是不是蛮简单的，但其实用起来不容易（可能本人道行
参考1：http://blog.csdn.net/mylove0414/article/details/69789203参考2：《TensorFlow实战》参考3：http://www.jianshu.com/p/f682066f0586代码配合参考3的图形说明，可以更容易理解。本例子，打算实现中文的word2vec,但最后显示都是一群乱码，对应的中文代码，也没有更改。如果有人找到了解
BERT模型利用大规模无标注的预料训练，获得包含文本内在语义信息的Representation。本文旨在入门BERT，初步了解了解BERT的工作原理
BERT编码方式是依赖于huggingface官网所提供的预训练模型进行的，在使用时可以根据文字的具体类型和需要，在官网上下载，并使用pytorch调用模型对数据编码。在下面的示例中，我们首先加载了预训练的 BERT 模型和分词器（one-hot是一种词嵌入方式，编码方式较为较为简单，就是将每一个词或字都表示为一个向量，仅在该词或字所在的位置设置为1，其余位置均为零。在进行自然语言处理时，对文字进
通过深入剖析Milvus的五种主要检索算法（FLAT、IVF、HNSW、ANNOY、DISKANN）的实现原理和架构，我们可以看到每种算法都有其特定的实现细节和应用场景。Milvus通过集成Faiss、HNSWlib、Annoy和DISKANN等库，实现了高效的向量检索功能。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;总结深入剖析Milvus检索算法FLAT
提出了VLT框架，以促进多模态信息之间的深度交互，并增强对视觉语言特征的整体理解。为了应对语言表达的随机性和巨大多样性，提出一个Query Generation Module动态地产生多组特定于输入的queries来表示语言表达的不同comprehensions。为了在这些不同的comprehensions中找到最好的，从而生成更好的掩码，我们提出了一个Query Balance Module来选
最近，AI大模型又卷到小型机赛道上。各大公司都在加紧研发能在家用机器即可运行的“小模型”，旨在让大模型真正进入我们日常生活中。RAG作为一门最近新兴的技术，在知识检索上有着传统大模型不可比拟的优势，应用前景十分广阔。目前，很多基于RAG的应用如雨后春笋般涌现，在企业和个人中用途广泛。前不久B站就有一位三国历史热爱者做了一个历史RAG，满足他了解历史的需求。
一、Word2Vec 词汇映射向量空间模型1、Word2Vec 模型简介2、连续词袋模型 CBOW - 算法原理3、连续词袋模型 CBOW - 模型训练步骤4、跳字模型 Skip-gram - 算法原理5、跳字模型 Skip-gram - 模型训练步骤6、文本向量表示7、Word2Vec 文本向量的应用场景二、Word2Vec 完整代码示例1、Python 中实现 Word2Vec 模型的库2、安
这个函数其实就是kemr编码啦，假设输入的是AGTCGATCACTCGACTACGCA,而kemr等于3，则输出的是AGT，GTC，TCG，
最近有空，把论文中用到的技术和大家分享一下（以组件化的形式），本篇将讲述如何从大量的语料中获取诸多关键词和构建关键词词库或 xx 关键词词库（细分领域）。举例以购物网站的在线评论作为语料库，对其进行分词等操作，最终构建关键词词库（以物流关键词词库为例）和顺便绘制词云图。关键词词库构建完成后，可以做的事情就多了，往后包括权值计算和情感分析，这些都是将关键词作为基础单位的，往前对接 xx 评价指标体系
在一个常规的 one-hot 编码向量中，所有单词之间的距离都相同，即使它们的含义完全不同，丢了编码中的位置信息使用 Word2Vec 等词嵌入方法，生成的向量可以更好地维护上下文。例如，猫和狗比鱼和鲨鱼更相似。Word2vec 是一个两层神经网络，通过“向量化”单词来处理文本。它的，它的：表示该语料库中单词的特征向量。虽然 Word2vec 不是，但它将文本转换为深度神经网络可以理解的数字形式。
Word2Vec有两种主要的模型架构：连续词袋模型（Continuous Bag of Words，简称CBOW）和跳字模型（Skip-gram）。训练Word2Vec的核心目标是通过调整单词向量的权重，使得模型能够最小化实际上下文单词的预测误差，得到的词向量可用于文本分类、文本相似度、推荐等下游任务。通过多次迭代，模型将学习到单词向量，这些向量在向量空间中能够捕获单词之间的语义关系，使得具有相似
在上一篇文章中介绍了，使用Apache Tika从不同格式的文件里提取文本信息。本篇文章将介绍，如何将提取出的文本信息转换为vector，以便后续基于vector做相似性检索。
Text2vec 的输入是整个文本序列，输出是文本序列对应的向量表示。Word2vec 的训练目标是最小化相似单词在空间中的距离或最大化不相似单词在空间中的距离。Text2vec 的训练目标是最小化文本之间的距离或最大化相似文本的相似度。Text2vec 和 Word2vec 都是用于将文本（文本中的单词或字符）转换为向量的方法。Word2vec 的输入是单个单词，输出是单词对应的向量表示。Tex
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。
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????文本向量表示模型Word2Vec：通过腾讯AI Lab开源的大规模高质量中文词向量数据（800万中文词轻量版）(文件名：light_Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin 密码: tawe）实现词向量检索，本项目实现了句子（词向量求平均）的word2vec向量表示SBERT(Sentence-BERT)：权衡性能
word2vec是google的开源工具，很值得学习使用，推荐大家使用！代码已跑通顺利运行。word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。一、理论概述（主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客）1.词向量是什么自然语言理解的问题要转化
非常好的文章作者: peghoty转自：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969635word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并
最近由于要做一个工程性的近义词的工程，因此接触到了Word2Vec这个工具。Word2Vec是 Google 在 2013 年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具, 其利用深度学习的思想，可以通过训练，把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。Word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关的工作，比如聚类、找同
Word里面Mathtype自动编号使用流程
目录一、word2vec原理二、word2vec代码实现（1）获取文本语料（2）载入数据，训练并保存模型① # 输出日志信息② # 将语料保存在sentence中③ # 生成词向量空间模型④ # 保存模型（3）加载模型，实现功能（4）增量训练最近要用到文本词向量，借此机会重温一下word2vec。本文会讲解word2vec的原理和代码实现。本...
word2vec
——word2vec
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