word-embedding 相关问题

有关字嵌入的问题，自然语言处理中的语言建模技术。问题可能涉及特定方法，例如Word2Vec，GloVe，FastText等，或者字嵌入及其在机器学习库中的使用。

为什么在第一篇注意力论文中没有使用单词嵌入（Glove，word2vecetc）？

在文章中通过共同学习对齐和翻译Bahdanau等的神经机器翻译。人。为什么没有使用像Glove或word2vec这样的嵌入词？我明白这是2014年...

nlp word-embedding machine-translation attention-model

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文档与Word Mover距离和Bert-Embedding的相似性

我试图使用基于Google BERT的文字嵌入来计算两个任意文档的文档相似度（最近邻居）。为了从Bert获得单词嵌入，我使用bert -...

python nlp similarity word-embedding

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如何在tensorflow中存储一个非常大的变量？

我必须训练一个非常大的嵌入式字典（大约1TB）。我有很多机器，所以我可以使用tensorflow的分布式训练。但是，我发现我无法在Parameter中构造一个非常大的变量...

tensorflow distributed word-embedding

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是否有替代方法可以在内存中完全加载预先训练好的字嵌入？

我想在我的机器学习模型中使用预先训练过的单词嵌入。我拥有的嵌入文件大约是4GB。我目前在字典中将整个文件读入内存，每当我想...

python machine-learning memory-management nlp word-embedding

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关于单词嵌入的问题（word2vec）[关闭]

我试图理解word2vec（字嵌入）架构，我对此几乎没有疑问：首先，为什么word2vec模型被认为是对数线性模型？是因为它在...时使用了最大值

neural-network word2vec word-embedding

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Word嵌入，LookupTable，Word嵌入可视化

我需要问几个关于单词嵌入的问题.....可能是基本的。当我们将单词的一个热矢量例如king [0 0 0 1 0]转换为嵌入向量E = [0.2,0.4,0.2,0.2] ....

deep-learning text-mining word2vec word-embedding

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为什么word2vec胜过其他神经网络方法？

为什么word2vec胜过其他神经网络方法？ Word2vec比其他神经网络方法（NNLM，RNNLM等）更浅。可以解释一下吗？我想知道它是否受到影响......

neural-network word2vec word-embedding

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Gensim doc2vec最相似的给出了不支持的操作数类型错误

当我试图找到与我的样本文档最相似的文档时，我正在使用预先训练的doc2vec模型。它给了我不支持的操作数类型错误。来自gensim.models导入Doc2Vec ...

machine-learning nlp gensim word-embedding doc2vec

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TensorFlow Universal Sentence Encoder Lite嵌入的有限范围？

从TensorFlow.js中的通用句子编码器开始，我注意到嵌入中的数字范围不是我预期的。我期待在[0-1]或[-1，...之间分配一些...

tensorflow word-embedding tensorflow.js tensorflowjs-converter

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文本分类：值错误无法将str转换为float

用于文本分类的随机森林分类器训练模型的输入在从pickle文件打开模型之后，我无法知道训练模型的输入应该是什么。打开（...

scikit-learn word-embedding

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来自Keras的lm_1b的字符嵌入

我想在Keras NN模型中使用一些经过预先训练的单词嵌入，这些模型已由Google在一篇非常着名的文章中发表。他们提供了训练新模型的代码，以及...

machine-learning nlp keras language-model word-embedding

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word2vec - 什么是最好的？添加，连接或平均单词向量？

我正在研究一种复发语言模型。要学习可用于初始化我的语言模型的单词嵌入，我使用的是gensim的word2vec模型。经过训练，word2vec模型拥有两个......

python word2vec gensim word-embedding language-model

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WordPiece标记化如何有效地处理NLP中的罕见单词问题？

我已经看到像BERT这样的NLP模型利用WordPiece进行标记化。在WordPiece中，我们将游戏分为玩游戏和## ing。有人提到它涵盖了更广泛的Out-Of -...

nlp word-embedding

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预训练的GloVe矢量文件中的“unk”是什么（例如，gloves.6B.50d.txt）？

我在https://nlp.stanford.edu/projects/glove/下载的手套矢量文件gloves.6B.50d.txt中找到了“unk”令牌。其值如下：unk -0.79149 0.86617 0.11998 0.00092287 0.2776 -0 ....

neural-network deep-learning nlp word-embedding glove

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word2vec向量的Keras输入规范

我阅读了有关此主题的所有其他答案，但我的用例略有不同。我有一个numpy阵形（800,128,1）。 800个元素中的每个元素都存储了一个word2vec嵌入...

python tensorflow keras word2vec word-embedding

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如何在Keras中使用数组列表指定一个嵌入层的输入？

我正在尝试做一些单词级别的文本生成并坚持使用以下问题：我的输入看起来像这样：tokenized_seq = [[w2v_model.wv.vocab [word] .index for w2v_data [i]中的单词] for i in ...

python tensorflow keras word2vec word-embedding

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单词A和B之间的语义相似性：语料库中A和B频率的依赖性？

背景：给定一个语料库我想用word2wec（Gensim）的实现来训练它。想知道2个令牌之间的最终相似性是否依赖于A和B的频率......

python nlp gensim word2vec word-embedding

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用例子说明：如何在keras中嵌入图层

我不明白Keras的嵌入层。虽然有很多文章在解释它，但我仍然感到困惑。例如，下面的代码来自imdb情感分析：top_words = 5000 ...

machine-learning neural-network keras word-embedding

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Doc2vec预测 - 我们是否对新段落的单词或段落ID进行平均？

我知道您在训练期间将段落ID视为doc2vec中的新词（DM方法，图中左侧）。训练输出是上下文单词。模型训练完毕后，假设我......

nlp word2vec word-embedding doc2vec

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有没有办法增加预训练的Word嵌入的维度？

我几乎刚接触NLP研究，在NLP中使用NLP和机器学习技术。我现在要处理的问题是，是否有一些方法可以增加......

machine-learning neural-network nlp word-embedding

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