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搜索资源列表

  1. 向量模型-中文分词

  2. 信息检索的经典模型认为，每篇文献可以用一组有代表性的关键词即标引词集合来描述。标引词是文献中的词，其语义可以帮助理解文献的主题；因此，标引词常用于编制索引和概括文献的内容。用来描述文献内容的标引词应该是与文献内容密切相关的语词，我们可以为文献中的标引词定义一个权值(weight)来描述这种相关程度。 标引词加权原理和算法并编程实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-04-21
    • 文件大小：218112
    • 提供者：JurassicMotor

  1. 基于双向LSTM的句子向量模型

  2. 此模型既可以用于训练词向量，也可以将句子表示成句子向量，质量都比较高

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-04
    • 文件大小：25600
    • 提供者：qq_25807909

  1. 基于词向量的机器翻译Python代码

  2. 基于词向量的机器翻译Python代码，其中train_word2vec_model.py为训练词向量代码，test.py为测试翻译结果代码。（本文件夹不包含词向量模型、训练集和测试集，仅为代码！！！）

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-28
    • 文件大小：30720
    • 提供者：xyx_hfut

  1. 利用词向量模型分析城市道路交通空间相关性

  2. 刻画城市道路之间的交通相关性是提高交通插值及预测水平的基础。现有研究及应用通常假设一定空间或拓扑距离内的道路相互之间具有相关性，这种方式忽视了道路之间交通影响的时空异质性。例如，上游道路交通流通常不会均匀扩散到所有下游道路，而是集中在特定方向上。道路之间产生交通影响和交互作用的根本原因是大量机动车辆穿梭其中。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-27
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：huyiqun6

  1. word2ver 词向量模型

  2. 想用时找不到地方下载，找到了发出来大家共享下。欢迎大家一起交流学习

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-02-26
    • 文件大小：44032
    • 提供者：xcw2011hnlg

  1. Python-利用Python构建Wiki中文语料词向量模型试验

  2. 利用Python构建Wiki中文语料词向量模型试验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_39841856

  1. Python-30种语言预训练词向量模型

  2. 30 种语言预训练词向量模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_39840387

  1. 基于词向量和条件随机场的煤矿安全事故本体概念抽取

  2. 煤矿安全事故的"人-机-环-管"信息种类繁多、结构复杂。基于传统条件随机场模型的概念抽取方法只考虑了词语的统计特征,因此效果不够理想。为解决上述问题,提出一种基于词向量和条件随机场模型的概念抽取方法。该方法改进了词向量模型并综合考虑了统计特征和语义相似性特征。通过对比实验,证明了其具有更好的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：443392
    • 提供者：weixin_38732924

  1. 基于深度学习的情感词向量及文本情感分析的研究

  2. 为了将情感信息融入到词向量中，本文第一部分工作提出了两个情感词向量 学习框架，即，基于谷歌提出的Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型的框架和基于卷积神经网络模型 的框架。在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出 Ｈ个具体模型。为了验证学习得到的情感词向量是否包含语义和情感信息，本文 分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。 这部分相关工作分别发表在２０１５年ＩＡＬＰ会议和２０１６年ＩＪＣＮＮ会议

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-01-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u013387787

  1. 基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类python代码

  2. 基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类python代码，ELMo是基于哈工大的HIT-SCIR/ELMoForManyLangs，文本分类代码是基于keras的，有数据有模型有代码。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：401604608
    • 提供者：vivian_ll

  1. 在python下实现word2vec词向量训练与加载实例

  2. 项目中要对短文本进行相似度估计，word2vec是一个很火的工具。本文就word2vec的训练以及加载进行了总结。 word2vec的原理就不描述了，word2vec词向量工具是由google开发的，输入为文本文档，输出为基于这个文本文档的语料库训练得到的词向量模型。 通过该模型可以对单词的相似度进行量化分析。 word2vec的训练方法有2种，一种是通过word2vec的官方手段，在linux环境下编译并执行。 在github上下载word2vec的安装包，然后make编译。查看demo-wo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38701725

  1. python获取txt文件词向量过程详解

  2. 在读取https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors中的中文词向量时，选择了一个有3G多的txt文件，之前在做词向量时用的是word2vec，所以直接导入模型然后indexword即可。 因为这是一个txt大文件，尝试了DataFrame，np.loadtxt等，都没有成功，其中主要遇到的问题是： 如何读取完整的大文件，而不会出现内存不足memery error等问题 将读取出来的文件，保存为npy文件 根据词找到对应的向量 解决办

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38571104

  1. 词向量模型（word2vec）总结笔记

  2. 引言 自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于语言模型的假设——“一个词的含义可以由它的上下文推断得出“，提出了词的Distributed Representation表示方法。相较于传统NLP的高维、稀疏的表示法(One-h

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_38534344

  1. NLP词向量介绍

  2. 全文均为笔者的理解，不权威也不一定准确，如有错误欢迎指正。 NLP的核心问题，就是学习不同语境下的语义表示，所谓的语义表示呢，就是以量化的方式来表示一个单词，即我们今天要说的——词向量。词向量作为一种预训练模型在NLP领域应用非常广泛，词向量可以看作是用来表达词的语义。在这个领域，一个重要的挑战为一个单词在不同的上下文里有可能表示不一样的语义，该如何解决这个问题呢？那就是加入了上下文信息来区分同一词的多个的意义。而词向量又是如何发展为能进行一词多义的语义消歧的呢，那就一起看看词向量的发展之路吧！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：316416
    • 提供者：weixin_38530536

  1. Pytorch深度学习（5） — 词向量及Glove预训练模型使用

  2. Pytorch深度学习（5） — 词向量及Glove预训练模型使用1.word2vec的原理和实现2.Glove预训练模型使用2.1 求近义词和类比词2.1.1 使用预训练的词向量2.2.2 应用预训练词向量2.2.2.1 求近义词2.2.2.2 求类比词小结 1.word2vec的原理和实现 具体参考： [CSDN]:https://blog.csdn.net/Daycym/article/details/88949343 2.Glove预训练模型使用 2.1 求近义词和类比词 在（word2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：67584
    • 提供者：weixin_38743235

  1. CS224n 斯坦福深度自然语言处理课笔记 Lecture02—词向量表示

  2. 课程概要 1.词义 2.Word2vec介绍（学习词汇向量模型（2013年提出）） （当然还有别的方法进行词汇表征（后续会提到）） 3.Word2vec目标函数的梯度推导 4.目标函数优化：梯度下降法 一、词义 定义：meaning：（Webster dictionary）用单词、短语等表达的想法；人们想要通过单词、符号等表达想法 某种意义上来说，这非常接近于语言学上最常理解的meaning的含义 利用分类资源，例如处理词义的方法是WordNet WordNet：意义相近的单词组成一个同义词组（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：913408
    • 提供者：weixin_38590567

  1. 融合语义信息的矩阵分解词向量学习模型

  2. 融合语义信息的矩阵分解词向量学习模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：1045504
    • 提供者：weixin_38514620

  1. 自然语言处理词向量和语言模型.pdf

  2. 自然语言处理词向量和语言模型.pdf

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：596992
    • 提供者：qq_40430888

  1. COVID-19WordEmbeddings:COVID-19阿拉伯语词嵌入是COVID-19 Tweets的特定于领域的预训练分布式词表示，旨在为阿拉伯语NLP研究社区提供免费使用和功能强大的词嵌入模型-源码

  2. COVID-19阿拉伯文字嵌入 我们利用从2020年1月到2020年4月的收集的整个COVID-19数据集构建了单词向量模型。 通过删除转发和重复的推文，我们最终获得了2,821,940条推文。 我们考虑两种值得注意的词嵌入生成方法：word2vec和FastText。 使用这些特定于域的预训练词嵌入模型（COVID-19）将比在AI任务中使用其他通用的预训练词嵌入模型更为准确。 引文 如果您想使用我们的预训练模型，请使用以下bibtext引用此工作： article{alqurashi202

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42131439

  1. ask-answer-system:简单的问答系统实现，利用TF-IDF，词向量，倒排表等方法-源码

  2. 问-答系统 简单的问答系统实现，利用TF-IDF，词向量，倒排表等方法 数据集 综合类中文词库.xlsx：包含了中文词，当做字典来用（用作PART1） dev-v2.0.json：这个数据包含了问题和答案的对，但是以JSON格式存在，需要编写parser来提取出里面的问题和答案。 手套。6B：这个文件需要从网上下载，下载地址为： ://nlp.stanford.edu/projects/glove/，请使用d = 100的单词向量（用于PART3） 环境： Python 3（必须要使用P

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42134094
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