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资源分类
搜索资源列表
word2vec词嵌入简介
词嵌入直观认识、基本原理、word2vec优化介绍、最后提出了一些基本实验
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-06-13
文件大小:598016
提供者:
weixin_38995669
词嵌入原理及应用简介
.词嵌入原理及应用简介.............................................................................................................................................................................................................
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-01-27
文件大小:835584
提供者:
caicuishuang
fastText:文本分类和词嵌入工具
快速文本分类,多文本分类, 词嵌入
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-10-17
文件大小:4194304
提供者:
m0_37963246
基于词嵌入技术的文本表示研究现状综述_刘胜杰.pdf
基于词嵌入技术的文本表示研究现状综述 涉及基于统计的 TF-IDF 表示,到静态词嵌入表示如 NNLM、Word2Vec,再 到 动 态 词 嵌 入 表 示 如 ELMo、 BERT 等
所属分类:
互联网
发布日期:2020-04-01
文件大小:892928
提供者:
qq_30500131
L25词嵌入进阶GloVe模型
词嵌入进阶 在“Word2Vec的实现”一节中,我们在小规模数据集上训练了一个 Word2Vec 词嵌入模型,并通过词向量的余弦相似度搜索近义词。虽然 Word2Vec 已经能够成功地将离散的单词转换为连续的词向量,并能一定程度上地保存词与词之间的近似关系,但 Word2Vec 模型仍不是完美的,它还可以被进一步地改进: 子词嵌入(subword embedding):FastText 以固定大小的 n-gram 形式将单词更细致地表示为了子词的集合,而 BPE (byte pair encod
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-07
文件大小:82944
提供者:
weixin_38697940
一文看懂词嵌入word embedding(2种算法+其他文本表示比较)
文本表示(Representation) 文本是一种非结构化的数据信息,是不可以直接被计算的。 文本表示的作用就是将这些非结构化的信息转化为结构化的信息,这样就可以针对文本信息做计算,来完成我们日常所能见到的文本分类,情感判断等任务。 文本表示的方法有很多种,下面只介绍 3 类方式: 独热编码 | one-hot representation 整数编码 词嵌入 | word embedding 独热编码 | one-hot representation 假如我们要计算的文本中一共出现了4个词
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:398336
提供者:
weixin_38703123
基于词嵌入模型的UGC内容链接
基于词嵌入模型的UGC内容链接
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-19
文件大小:535552
提供者:
weixin_38606870
cLCTM:潜在概念主题模型(LCTM),但具有上下文化词嵌入。 使用PyTorch和Transformers在Python中实现-源码
cLCTM 潜在概念主题模型(LCTM),但具有上下文化词嵌入。 使用PyTorch和Transformers在Python中实现。 还没有准备好运行。 不要尝试!
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:16384
提供者:
weixin_42120997
带有辅助词嵌入的短文本主题建模
带有辅助词嵌入的短文本主题建模
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:1011712
提供者:
weixin_38575118
基于词嵌入和自注意机制的多模式遥感图像描述
当描述和识别要在微波图像中识别的对象时,传统的多模态模型在描述复杂图像内容方面相对较弱,生成的句子相对简单。 结合Ngram2vec词嵌入技术,提出了一种基于自注意力机制的多模态遥感语义描述与识别方法。 首先,使用Ngram2ve挖掘域窗口中要识别的像素和相邻像素之间的语义信息和上下文特征。 其次,引入了一种自我关注机制,以进一步学习邻域窗口中所有像素的内部结构信息,以生成多维表示。 最后,为了避免信息在层之间传递的丢失,使用了密集网络来实现信息流的整合,并且在每个紧密连接的模块之间添加了多层独
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:410624
提供者:
weixin_38621870
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
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:2048
提供者:
weixin_42131439
基于历时词嵌入的文字和隐喻感分析
基于历时词嵌入的文字和隐喻感分析
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-13
文件大小:248832
提供者:
weixin_38722052
基于非线性全局上下文的词嵌入
基于非线性全局上下文的词嵌入
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-12
文件大小:539648
提供者:
weixin_38589774
通过词嵌入和基于图的排名对生物医学文献进行智能的多文档摘要
通过词嵌入和基于图的排名对生物医学文献进行智能的多文档摘要
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-08
文件大小:137216
提供者:
weixin_38735782
具有隐式结构信息的改进词嵌入
具有隐式结构信息的改进词嵌入
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-07
文件大小:839680
提供者:
weixin_38535812
聚合神经词嵌入用于文档表示
自然语言处理(NLP)的最新进展表明,分布式模型可以有效地获取单词的语义上有意义的表示。 在这种情况下,文本文档可以看作是词袋嵌入(BoWE),剩下的问题是如何获取文档的固定长度矢量表示以进行有效的文档处理。 除了这些启发式聚合方法之外,最近的工作表明,人们可以利用Fisher Fisher(FK)框架以有原则的方式基于BoWE生成文档表示。 在这项工作中,单词是通过潜在语义索引(LSI)嵌入到欧氏空间中的,而高斯混合模型(GMM)被用作基于FK的非线性聚合的生成模型。 在这项工作中,我们提出了
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-07
文件大小:277504
提供者:
weixin_38701640
将视觉词嵌入集成到翻译语言模型中,以发现蒙古历史文献图像中的关键词
将视觉词嵌入集成到翻译语言模型中,以发现蒙古历史文献图像中的关键词
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-07
文件大小:405504
提供者:
weixin_38500047
多粒度中文词嵌入
多粒度中文词嵌入
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-06
文件大小:131072
提供者:
weixin_38726712
使用词嵌入和大规模文本数据挖掘文档中的连贯主题
使用词嵌入和大规模文本数据挖掘文档中的连贯主题
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-02
文件大小:931840
提供者:
weixin_38571544
验证带有声词嵌入的深层关键字检测
验证带有声词嵌入的深层关键字检测
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-02
文件大小:545792
提供者:
weixin_38607026
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