pytorch 中word embedding 词向量的使用的更多相关文章

  1. Word Representations 词向量

    常用的词向量方法word2vec. 一.Word2vec 1.参考资料: 1.1) 总览 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795 1.2) 基础篇:  深度学习wo ...

  2. PyTorch基础——词向量（Word Vector）技术

    一.介绍 内容 将接触现代 NLP 技术的基础:词向量技术. 第一个是构建一个简单的 N-Gram 语言模型,它可以根据 N 个历史词汇预测下一个单词,从而得到每一个单词的向量表示. 第二个将接触到现 ...

  3. 词向量 词嵌入 word embedding

    词嵌入 word embedding embedding 嵌入 embedding: 嵌入, 在数学上表示一个映射f:x->y, 是将x所在的空间映射到y所在空间上去,并且在x空间中每一个x有y ...

  4. 【word2vec】Distributed Representation——词向量

    Distributed Representation 这种表示,它最早是 Hinton 于 1986 年提出的,可以克服 one-hot representation 的缺点. 其基本想法是: 通过训 ...

  5. 词向量(one-hot/SVD/NNLM/Word2Vec/GloVe)

    目录 词向量简介 1. 基于one-hot编码的词向量方法 2. 统计语言模型 3. 从分布式表征到SVD分解 3.1 分布式表征(Distribution) 3.2 奇异值分解(SVD) 3.3 基 ...

  6. word2vec预训练词向量

    NLP中的Word2Vec讲解 word2vec是Google开源的一款用于词向量计算 的工具,可以很好的度量词与词之间的相似性: word2vec建模是指用CBoW模型或Skip-gram模型来计算 ...

  7. NLP教程(2) | GloVe及词向量的训练与评估

    作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-det ...

  8. 文本情感分析(二)：基于word2vec、glove和fasttext词向量的文本表示

    上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用 ...

  9. 14-2-Unsupervised Learning ----Word Embedding

    Introduction 词嵌入(word embedding)是降维算法(Dimension Reduction)的典型应用 那如何用vector来表示一个word呢? 1-of-N Encodin ...

随机推荐

  1. 一个js函数算出任意位数的水仙花数

    一个算出任意位数的水仙花数的函数如下: var arr =[]; /*更改num确定取值范围*/ for(var num = 100; num <= 9999;num++){ /*多位数版本*/ ...

  2. 通用mapper常用注解

    通用mapper的作用: 自动实现单表的增删改查 常用注解使用 @Table 作用:建立实体类和数据库表之间的对应关系. 默认规则:实体类类名首字母小写作为表名.Employee 类→employee ...

  3. redis 练习

    redis-server启动服务 redis-cli 进入redis redis 常用的keys键操作: exists key  ---检查key是否存在 del key1 key2 ---删除指定的 ...

  4. 逃生 HDU 4857（反向建图 + 拓扑排序）

    逃生 链接 Problem Description 糟糕的事情发生啦,现在大家都忙着逃命.但是逃命的通道很窄,大家只能排成一行. 现在有n个人,从1标号到n.同时有一些奇怪的约束条件,每个都形如:a必 ...

  5. K - 回转寿司(值域段数（板题） + 动态开点)

    回转寿司 Description 酷爱日料的小Z经常光顾学校东门外的回转寿司店.在这里,一盘盘寿司通过传送带依次呈现在小Z眼前.不同的寿 司带给小Z的味觉感受是不一样的,我们定义小Z对每盘寿司都有一个 ...

  6. 《Three.js 入门指南》3.1.1 - 基本几何形状-立方体（CubeGeometry）

    3.1 基本几何形状 立方体(CubeGeometry) 构造函数: THREE.CubeGeometry(width, height, depth, widthSegments, heightSeg ...

  7. 如何将 .NetFramework WebApi 按业务拆分成多个模块

    在 .NetFramework 中使用 WebApi ,在不讨论 微服务 的模式下,大部分都是以层来拆分库的 : 基础设施 数据存储层 服务层 WeApi 层 一些其它的功能库 项目结构可能会像下面这 ...

  8. C++编译/编辑器对OIer的必要功能

    (没有引战的意思,如果有不同意见可以评论区发言,只是写出我目前的情况) 作为一个C++ OIer肯定是用过Dev的,因为学校推荐啊我也没有办法.都知道Dev又丑又没有代码补全,但是却是最最最适合OIe ...

  9. flask-url_for

    flask-url_for flask的url_for函数和django的reverse函数类似,都是提供视图反转url的方法 from flask import Flask, url_for app ...

  10. wireshark抓包实战（五），首选项设置和基本的抓包设置

    一.首选项 首选项一般是修改软件底层的一些默认参数 选中编辑,点击首选项按钮 二.抓包选项设置 点击捕获,选中选项 1.捕获网卡设置 2.保存文件方式设置 很多情况下wireshark会保存很大的数据 ...