原文链接:https://www.elastic.co/blog/found-similarity-in-elasticsearch 原文 By Konrad Beiske 翻译 By 高家宝 译者按 该文虽然名为Elasticsearch中的相似度模型,实际上多数篇幅讲的都是信息检索邻域的通用相似度模型.其中涉及到具体实现的部分,Elasticsearch中相似度实际上是Lucene实现的,因此对于Lucene和Solr的开发者也具有参考意义. 导读 Elasticsearch当前支持替换默认…

一.简介: 1.概念:glove是一种无监督的Word representation方法. Count-based模型,如GloVe,本质上是对共现矩阵进行降维.首先,构建一个词汇的共现矩阵,每一行是一个word,每一列是context.共现矩阵就是计算每个word在每个context出现的频率.由于context是多种词汇的组合,其维度非常大,我们希望像network embedding一样,在context的维度上降维,学习word的低维表示.这一过程可以视为共现矩阵的重构问题,即recon…

本教程已更新为可与PyTorch 1.2一起使用 顾名思义,PyTorch的主要接口是Python编程语言.尽管Python是合适于许多需要动态性和易于迭代的场景,并且是首选的语言,但同样的,在 许多情况下,Python的这些属性恰恰是不利的.后者通常适用的一种环境是要求生产-低延迟和严格部署.对于生产场景,即使只将C 绑定到Java, Rust或Go之类的另一种语言中,它也是经常选择的语言.以下各段将概述PyTorch提供的从现有Python模型到可以完全从C 加载和执行的序 列化表示形式的路…

目录 前言 1.背景知识 1.1.词向量 1.2.one-hot模型 1.3.word2vec模型 1.3.1.单个单词到单个单词的例子 1.3.2.单个单词到单个单词的推导 2.CBOW模型 3.skim-gram模型 4.Hierarchical Softmax 4.1.CBOW中的Hierarchical Softmax 4.2.CBOW中的梯度计算 5.Negative Sampling 5.1.Negative Sampling计算思路 5.2.Negative Sampling的方法…

Word2Vec Word2Vec 是 google 在2013年提出的词向量模型,通过 Word2Vec 可以用数值向量表示单词,且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性. 简述 我们知道,在使用神经网络处理数据的时候,神经网络只能处理数字向量或者矩阵,他不可能理解文本.图像本身.那么,图像是用像素表示的,这个在最早显示图像的时候就已经和神经网络的使用不谋而合,但是文本是人类自然产生的,没有办法直接映射成数据. 当然了,也可以简单的映射,one-hot编码就可以了,这也是神经网络在处理数据…

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适…

1.前言 随着互联网的发展,面对海量用户高并发业务,传统的阻塞式的服务端架构模式已经无能为力.本文(和下篇<高性能网络编程(六):一文读懂高性能网络编程中的线程模型>)旨在为大家提供有用的高性能网络编程的I/O模型概览以及网络服务进程模型的比较,以揭开设计和实现高性能网络架构的神秘面纱. 限于篇幅原因,请将本文与<高性能网络编程(六):一文读懂高性能网络编程中的线程模型>连起来读,这样会让知识更连贯. 学习交流: - 即时通讯开发交流3群:185926912[推荐] - 移动端IM…

在自然语言处理和文本分析的问题中,词袋(Bag of Words, BOW)和词向量(Word Embedding)是两种最常用的模型.更准确地说,词向量只能表征单个词,如果要表示文本,需要做一些额外的处理.下面就简单聊一下两种模型的应用. 所谓BOW,就是将文本/Query看作是一系列词的集合.由于词很多,所以咱们就用袋子把它们装起来,简称词袋.至于为什么用袋子而不用筐(basket)或者桶(bucket),这咱就不知道了.举个例子: 文本1:苏宁易购/是/国内/著名/的/B2C/电商/之一…

一,scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型: ​ 2.评估回归模型: ​ 二.常见模型评估解析: •对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:(T,F表示预测的正确与错误性,P,N表示预测的正类和负类) •真正例(TruePositive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例. •假正例(FalsePositive,FP):真实类别为负例,预测类别为正例. •假负例(FalseNegative,FN):真实类别为正例,预测类别为负例. •真负例(True…

ChemDraw作为一款很受大家欢迎的化学绘图软件,其在绘制平面化学方面的功能已经非常的强大了,其实它也可以绘制3D图形.Chem 3D就是绘制3D图形的重要组件.而且为了满足不同的用户绘图的需求,可以给大家提供三种方法来绘制3D图形.有的方法需要绘制者对化学立体模型的结构比较熟悉,有的要求对化学式比较熟悉,绘制者可以根据自己的实际情况选择绘制方法.下面就来给大家分享一下Chem 3D中怎么创建立体模型? 原文:http://www.chemdraw.com.cn/ruheshiyong/lit…