相关阅读
相关 从Word Embedding到Bert模型---NLP中预训练发展史
文转自张俊林老师，希望加深记忆及理解。 本文的主题是自然语言处理中的预训练过程，会大致说下NLP中的预训练技术是一步一步如何发展到Bert模型的，从中可以很自然地看到B...
àì夳堔傛蜴生んèń相关 NLP-词向量(Word Embedding)：模型发展【NNLM-＞Word2vec-＞Glove-＞FastText-＞ELMo-＞GPT-＞BERT-＞XLNet】
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ub
骑猪看日落相关 NLP-词向量(Word Embedding)-2014：Glove【基于“词共现矩阵”的非0元素上的训练得到词向量】【Glove官网提供预训练词向量】【无法解决一词多义】
一、对比模型的缺点 1、矩阵分解方法（Matrix Factorization Methods） 在统计语言模型中，有一种假设，认为词的语义是由它的上下文所决
素颜马尾好姑娘i相关 NLP-词向量(Word Embedding)-2001：NNLM模型【前馈神经网络语言模型】【使用马尔科夫假设：使用前 n-1 个词预测第 n 个词】
[《原始论文第一版(2001)：A Neural Probabilistic Language Model》][2001_A Neural Probabilistic Lang
Bertha 。相关 NLP 如何评估词向量
目前词向量的评估一般分为两大类：extrinsic evaluation和 intrinsic evaluation。即内部评估和外部评估。 内部评估 内部评估直接衡量
相关 神经网络词向量模型之Word2Vec
1.前言 基于one-hot对于词汇进行编码的方式着实让人头疼，又无奈。头疼的是占用空间很大，计算量大，无奈的是这么简单粗暴的方式居然一直流传到了现在。今天给大家介绍一款
相关 2021-4-8-详解词向量Word2vec
详解词向量 Word2vec 模型 1. Word2vec是啥? 在聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。在NLP里面，最细粒度的是 词
相关 词向量Word Embedding原理及生成方法
前言 Word Embedding是整个自然语言处理（NLP）中最常用的技术点之一，广泛应用于企业的建模实践中。我们使用Word Embedding能够将自然文本语言映射
相关 【NLP】gensim保存存储和加载fasttext词向量模型
以下举例训练小的语料库的方法，大的语料库，训练词向量操作流程不一样 参考[https://radimrehurek.com/gensim\_3.8.3/models/fas
相关 Word Embedding & word2vec
一、Word Embedding定义 Embedding是指某个对象 X 被嵌入到另外一个对象 Y 中，映射 f : X → Y ，例如有理数嵌入实数。 Word Em
还没有评论，来说两句吧...