1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention ...
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2019-01-02 15:07:33
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1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention ...
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2019-01-02 15:02:29
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1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention ...
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2019-01-02 12:54:39
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Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。 1、实现类 2、方法： ...
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2018-12-31 00:03:30
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Lecture note 5: word2vec + manage experiments Word2vec Most of you are probably already familiar with word embedding and understand the importance of ...
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2018-12-23 00:25:29
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简介: BERT,全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一个预训练的语言模型,可以通过它得到文本表示,然后用于下游任务,比如文本分类,问答系统,情感分析等任务.BERT像是word2vec的加强版,同样是预训练得到词级别 ...
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2018-12-17 17:34:58
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1 概述 word embedding 是现在自然语言处理中最常用的 word representation 的方法，常用的word embedding 是word2vec的方法，然而word2vec本质上是一个静态模型，也就是说利用word2vec训练完每个词之后，词的表示就固定了，之后使用的时候 ...
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2018-12-04 11:29:17
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需求：我有800万的中文词向量，我想要查询其中任意一个向量对应的最邻近的向量是哪些。通常情况下如果向量集比较小的话，几十万个向量（几个G这种），我们都可以用gensim的word2vec来查找，但是880万有16个G，加到内存中就爆炸了，而且gensim中的查找属于暴力搜索，即全都遍历比较余弦相似度 ...
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2018-12-03 22:57:16
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分词结果： 分词结果部分数据： 模型： 结果： 分析： 预测结果与训练集数据紧密相关，Word2Vec会根据训练集中各词之间的紧密程度设置不同的相识度，因此，要想获得较好的预测结果，需要有合适的训练集！ ...
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2018-11-21 12:26:23
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word2vec是google在2013年推出的NLP工具，特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量地度量 它们之间的关系，挖掘之间的联系。 1. CBOW（输出中心词） CBOW模型的训练输入是某一个特征词的上下文相关的词对应的词向量，而输出就是这特定的一个词的词向量 我们上下文大小取值为 ...
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2018-11-20 21:42:50
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