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【NLP-词向量】词向量的由来及本质

2 词袋模型 要讲词向量，我们首先不得不说的就是词袋模型。词袋模型是把文本看成是由一袋一袋的词构成的。...接下来，词向量就“粉墨登场”了。 3 词向量 相比于词袋模型，词向量是一种更为有效的表征方式。怎么理解呢？词向量其实就是用一个一定维度(例如128，256维)的向量来表示词典里的词。...Yoshua Bengio在2003年《A Neural Probabilistic Language Model》一文中提出了一种神经网络的方法，用于语言模型的计算。 ?...5 总结 上面详细介绍了词向量的来历和作用，并介绍了一种词向量的训练方法。 在实际过程中，并不是用上述神经网络来训练词向量的因为词向量是如此的重要，NLP工作者们设计了专门的网络来训练词向量。...目前用的最多的有word2vec和GLove。这里出于篇幅，先不介绍，后面的文章来介绍。 总结 词向量是NLP开始迈进“现代化”的关键，是各种面试必问的基础，需重视。

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DeepLab2：用于深度标记的TensorFlow库(2021)

摘要 DeepLab2 是一个用于深度标记的 TensorFlow 库，旨在为计算机视觉中的一般密集像素预测问题提供最先进且易于使用的 TensorFlow 代码库。...超越我们在 2018 年之前的开源库1（只能使用前几个 DeepLab 模型变体 [6、7、8、11] 处理图像语义分割），我们引入了 DeepLab2，这是一个用于深度标记的现代 TensorFlow...密集像素标记任务 几个计算机视觉问题可以表述为密集像素标记。在本节中，我们简要介绍一些密集像素标记任务的典型示例。...图像语义分割 比用于场景理解的图像级分类 [56] 更进一步，以像素级精度识别图像中的对象，需要对象的精确轮廓。它通常被表述为逐像素分类 [44, 6]，其中每个像素都由编码其语义类别的预测值标记。...这可用于强模型比较。

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    在Hanlp词典手动添加未登录词的方式介绍

    封面.jpg 在使用Hanlp词典进行分词的时候，会出现分词不准的情况，原因是内置词典中并没有收录当前这个词，也就是我们所说的未登录词，只要把这个词加入到内置词典中就可以解决类似问题，如何操作呢，下面我们来看一下...： 一，在Hanlp词典中添加未登录词 1.找到hanlp内置词典目录 位于D:\hnlp\hanlp_code\hanlp\data\dictionary\custom 也就是Hanlp安装包中的data...\dictionary\custom下目录 图1.png 2.将未登录词以词名，词性，词频的格式添加到文件中（句首或者句尾都可以） 图2.png 3.将字典的同名bin文件删除掉 执行文件时读取的是...bin文件，必须删掉后等下次执行时重新生成，新字典才发挥作用 图3.png 4.使用新字典重新执行文件 执行时会遇到没有相关bin文件的提示，不过放心，程序会自动生成一个新的bin文件，骚等片刻，就好了

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    强大的 Gensim 库用于 NLP 文本分析

    云朵君将和大家一起学习几个关键的 NLP 主题，帮助我们更加熟悉使用 Gensim 进行文本数据操作。 NLP基础 NLP就是处理自然语言，可以是文本、音频和视频。...本文将重点了解如何使用文本数据并讨论文本数据的构建块。 基本概念 标记(Token)： 是具有已知含义的字符串，标记可以是单词、数字或只是像标点符号的字符。...它是一个著名的开源 Python 库，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。它处理大量文本数据的能力和训练向量embedding的速度使其有别于其他 NLP 库。...还可以使用新文档中的标记更新现有字典。...词袋返回一个元组向量，其中包含每个标记的唯一 id 和文档中出现的次数。

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    NLP中的词向量对比：word2vecglovefastTextelmoGPTbert

    阅读大概需要20分钟 跟随小博主，每天进步一丢丢 作者：JayLou，NLP算法工程师 知乎专栏：高能NLP之路 地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372 本文以...上面给出的4个类型也是nlp领域最为常用的文本表示了，文本是由每个单词构成的，而谈起词向量，one-hot是可认为是最为简单的词向量，但存在维度灾难和语义鸿沟等问题；通过构建共现矩阵并利用SVD求解构建词向量...假如每个非叶子节点向左转标记为1，向右转标记为0，那么每个单词都具有唯一的从根节点到达该叶子节点的由｛0 1｝组成的代号（实际上为哈夫曼编码，为哈夫曼树，是带权路径长度最短的树，哈夫曼树保证了词频高的单词的路径短...5、bert为什么并不总是用实际的[MASK]token替换被“masked”的词汇？ NLP必读 | 十分钟读懂谷歌BERT模型：虽然这确实能让团队获得双向预训练模型，但这种方法有两个缺点。...然后，执行以下过程： 数据生成器将执行以下操作，而不是始终用[MASK]替换所选单词： 80％的时间：用[MASK]标记替换单词，例如，my dog is hairy → my dog is [MASK

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    NLP教程(2) | GloVe及词向量的训练与评估

    虽然这类方法有效地利用了全局的信息，它们主要用于捕获单词的相似性，但是对例如单词类比的任务上表现不好。...3.词向量应用于外部任务 到目前为止，我们一直都关注于内在任务，并强调其在开发良好的词向量技术中的重要性。但是大多数实际问题的最终目标是将词向量结果用于其他的外部任务。...然而在NLP应用中，我们引入一个新的思想：在训练外部任务时对输入字向量进行再训练。下面我们讨论何时使用以及为什么要这样做。...3.2 词向量再训练 在许多情况下，我们会基于内部任务去训练得到词向量，进而再用于外部任务，很多时候这些预训练的词向量在外部评估中表现良好。但是，这些预训练的词向量在外部评估中的表现仍然有提高的可能。...外部评估使用嵌入作为其他任务模型中的特征，例如语义角色标记或词性标记(Collobert etal.， 2011)，并提高现有系统的性能(Turianetal.，2010)。

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    OpenAI的子词标记化神器--tiktoken 以及 .NET 支持库SharpToken

    经过 Tokenize 之后，一串文本就变成了一串整数组成的向量。OpenAI 的 Tiktoken 是 更高级的 Tokenizer ， 编码效率更高、支持更大的词汇表、计算性能也更高。...OpenAI在其官方GitHub上公开了一个开源Python库：tiktoken，这个库主要是用力做字节编码对的。 字节编码对（Byte Pair Encoder，BPE）是一种子词处理的方法。...其主要的目的是为了压缩文本数据。主要是将数据中最常连续出现的字节（bytes）替换成数据中没有出现的字节的方法。该算法首先由Philip Gage在1994年提出。...下图是tiktoken中公开的OpenAI所有大模型所使用的词表。 可以看到，ChatGPT和GPT-4所使用的是同一个，名为“cl100k_base”的词表。...下面是一个示例函数，用于对传递到 gpt-3.5-turbo-0381 或gpt-4-314 的消息的tokens进行计数。请注意，从消息中计算tokens的确切方式可能会因模型而异。

    1.4K10

    NLP系列文章：子词嵌入(fastText)的理解！(附代码)

    例如，我们可以从“dog”“dogs”和“dogcatcher”的字⾯上推测它们的关系。这些词都有同⼀个词根“dog”，但使⽤不同的后缀来改变词的含义。而且，这个关联可以推⼴⾄其他词汇。...于是，我们可以用这些trigram来表示“book”这个单词，进一步，我们可以用这4个trigram的向量叠加来表示“apple”的词向量。 这带来两点好处： 对于低频词生成的词向量效果会更好。...因为它们的n-gram可以和其它词共享。 对于训练词库之外的单词，仍然可以构建它们的词向量。我们可以叠加它们的字符级n-gram向量。...那么它是如何做的呢？**叠加构成这篇文档的所有词及n-gram的词向量，然后取平均。**叠加词向量背后的思想就是传统的词袋法，即将文档看成一个由词构成的集合。...参考文献 fastText原理及实践 ---- 作者：@mantchs GitHub：https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP

    2.2K20

    Stanford NLP 解读 ACL 2018 论文——用于调试 NLP 模型的语义等价对立规则

    equivalent adversarial rules for debugging nlp models」（用于调试 NLP 模型的语义等价对立规则）。...也就是说，即使两个句子对某个特定任务能产生相同的效果，它们也不需要是同义词。在「What Is a Paraphrase」中可以找到对英语释义的更细微的讨论？...multipivoting 的反向翻译可以是一个简单的解码器平均值——每个解码器使用一个法语字符串，下一个英语标记的总输出概率是每个解码器概率的加权和。...他们将专家定义为参加过一个研究生级别的 NLP 或 ML 课程的学生、教师。严格来说，专家应该是语言学专业的学生。...另一方面，这种方法适用于没有梯度访问的黑盒模型，因此比基于梯度的方法更通用。 本文提供了一个清晰的框架，并明确地提出了对抗性文本示例应遵循的特征。这个定义与计算机视觉中的对抗性例子非常兼容。

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    NLP从词袋到Word2Vec的文本表示

    在NLP(自然语言处理)领域，文本表示是第一步，也是很重要的一步，通俗来说就是把人类的语言符号转化为机器能够进行计算的数字，因为普通的文本语言机器是看不懂的，必须通过转化来表征对应文本。...数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限，在本文中数据指的就是文本表示，所以，弄懂文本表示的发展历程，对于NLP学习者来说是必不可少的。接下来开始我们的发展历程。...1.3 TF-IDF TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。...2.1 共现矩阵 共现矩阵顾名思义就是共同出现的意思，词文档的共现矩阵主要用于发现主题(topic)，用于主题模型，如LSA。...局域窗中的word-word共现矩阵可以挖掘语法和语义信息，例如： I like deep learning. I like NLP.

    1.3K10

    中文NLP笔记：3. 关键词提取的几个方法

    关键词分配   在一个已有的关键词库中匹配几个词语作为这篇文档的关键词。   2. 关键词提取   通过算法分析，提取文档中一些词语作为关键词。...---- 其中第二种，关键词提取的常用算法有以下几个 1. 基于 TF-IDF 算法进行关键词提取   TF-IDF ：用于反映一个词对于某篇文档的重要性。...过滤掉常见的词语，保留重要的词语   如果某个词在一篇文档中出现的频率高，则TF 高；并且在其他文档中很少出现，则 IDF 高，TF-IDF 就是将二者相乘为 TF * IDF， 这样这个词具有很好的类别区分能力...基于 TextRank 算法进行关键词提取   由 PageRank 改进而来，将文本中的词看作图中的节点，通过边相互连接，权重高的节点作为关键词。  ...基于 pyhanlp 进行关键词提取   可以用 HanLP 的 TextRankKeyword 实现     from pyhanlp import *     result = HanLP.extractKeyword

    3.5K20

    【NAACL 2022】GPL：用于密集检索的无监督域自适应的生成伪标记

    论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.07577 《文本匹配——【EMNLP 2021】TSDAE》中的自适应预训练的一大缺点是计算开销高，因为必须首先在语料库上运行预训练，然后在标记的训练数据集上进行监督学习...标记的训练数据集可能非常大。 GPL（用于密集检索的无监督域自适应的生成伪标记）克服了上述问题：它可以应用于微调模型之上。...因此，可以使用其中一种预训练模型并将其调整到特定领域： 训练的时间越长，你的模型就越好。在 V100-GPU 上训练模型大约 1 天。...GPL 分三个阶段工作： query 生成：对于我们域中的给定文本，我们首先使用 T5 模型为给定文本生成可能的query。...Cross-Encoder，我们就可以开始使用MarginMSELoss训练文本嵌入模型： 伪标记步骤非常重要，与之前的方法 QGen（《文本匹配——【NeurIPS 2021】BEIR》） 相比

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    自识别标记(self-identifying marker) -（2） 用于相机标定的CALTag介绍

    CALTag介绍 CALibration Tag（简记为CALTag）是一种平面自识别标记，专门用于自动化相机标定。...可用于棋盘被遮挡、只拍摄到部分棋盘等比较有挑战的环境。 ? 上图中普通棋盘格在部分可见（左图）和遮挡（中图）情况下均无法检测到角点。...使用CALTag的棋盘格（右图）在既部分可见又被遮挡的情况下仍可以检测到角点。 3、 适用于拍摄角度非常极端的情况（棋盘清晰的情况下）。 4、 可以恢复出漏检的标记。...这是因为每个标记是唯一的，可以从棋盘code数据表格中查找丢失的标记。 ? 上图中 第一行第一个图表示标记被部分遮挡情况下CALTag仍然可以检测到角点。...该图片中的标记可能被遮挡（倒U字形的遮挡）、还有一些环境的干扰（最左侧、右下角的一些灰色的图）。 2、 然后是寻找可能的自识别标记区域。

    1.8K110

    使用NLP生成个性化的Wordlist用于密码猜测爆破

    我编写了一个名为Rhodiola的工具，该工具可以分析目标数据（例如目标的tweets），并检测其中最常用的主题，以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。...分析显示，几乎百分之四十的单词列表都包含在Wordnet词典中，因此它们是有意义的英语单词。 在确认Wordnet中包含字母序列后，因此它是一个英语单词，我们需要做词性标记（POS标记）。...英语中有八大词类：名词、代词、动词、形容词、副词、介词、连词和感叹词。词性标注是将文本中的一个词标记为与特定词性相对应的过程。NLTK Python库用于POS标记。...用NLTK的词性标记功能来识别最常用的名词和专有名词。例如上面的tweet，名词是：作者和女儿。专有名词是：George Orwell 和 Julia。 配对相似词 在某些情况下，名词可以一起使用。...路径相似性基于在is-a（上位词/下位词）分类法中连接的最短路径，返回表示两个词有多相似的分数。得分在0到1的范围内。如果相似度得分高于0.12，我们的算法就可以对它们进行配对。

    1.1K30

    爱奇艺NLP：BiLSTM_CRF的关键词自动抽取

    本文是爱奇艺人工智能研究组2018年的论文，本文创新之处在于将关键词识别转化序列标注任务，将BiLSTM-CRF运用在识别关键词。BiLSTM-CRF常用于命名实体识别、分词、词性标注等任务。....同时,关键词在信息检索、文本聚类、分类和文档摘要等NLP任务中也发挥着重要作用.例如,在文本聚类时,可以将关键词相似的多篇文档看成一个簇,这样就可以大大地提高KＧMeans聚类的收敛速度;从某天所有新闻中提取出这些新闻的关键词...,ME)和条件随机场(ConditionalRandomFields,CRF)等模型.其中CRF是目前解决序列标注问题最主流的做法,性能也最好,目前已被广泛应用于NLP的各种任务中,如分词、词性标注、命名实体识别等...,而模型的好坏与特征工程的构建有很大关系.近些年,随着深度学习的兴起,其已被广泛应用于NLP的各种任务中,如分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等,且取得了一定的成果.长短期记忆网络(LongShortＧTermMemoryNetworks...对于中文分词,本文使用的是爱奇艺 NLP团队自己开发的中文分词工具.本文使用预训练好的词向量,大小为400维.

    2.4K10

    【NLP】利用jieba对网易云音乐的评论进行词云分析

    这是一篇代码文章，因为所有的文字将会以类似注释的方式进行叙述，文字是对代码的补充说明和解读。...limit={222}&offset={333} "111"：这里是指的歌曲的ID，如果你想下载任意一首歌曲的评论数据，你可以先去网易云搜一下歌曲，对应的网址内就有这个歌曲ID。..."222":这里是可以自己修改的，其实就是一页显示的评论条数，比如你可以是10，100,看你的心情，也得看后面的offset设置的简单与否。 毕竟你要爬取多页的数据，不能自己给自己找麻烦对吧。...大家可以看看其他的网易云音乐的接口介绍，很有意思，不过爬取的数量是有限制的，但是练练手总是足够的。...但是我想说的最重要的，几乎每个人在爬取数据保存数据时都会遇到的报错： 打开文件乱码，这里使用encoding='utf-8-sig'，这样就解决了写入文件乱码的异常，具体的原理为什么encoding='

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    强化学习用于发掘GAN在NLP领域的潜力

    GAN在NLP领域的潜力，请大家阅读。...，生成Dialogue下文，需要注意的是：在解码前需配置“开始”标记 ，用于指示解码器Decoder开启Dialogue下文首词（or 字）的生成，并配置“结束”标记 ，用于指示解码器结束当前的 Text...GAN的作者早在原版论文[8]时就提及，GAN只适用于连续型数据的生成，对于离散型数据效果不佳（使得一时风头无两的GAN在NLP领域一直无法超越生成模型的另一大佬VAE[9]）。...项是0，只有一项是1，而这一项就代表词库中的某个词。...很显然，鉴别器D能够轻易辨识后者回答是假的，必然会给出极低的奖励值得分，但是仔细对比真/假两个回答可以发现，第一个词 “我 ” 其实和真实样本的第一个词是一样的，而最后一个字符 “。”

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    深度 | 通过NMT训练的通用语境词向量：NLP中的预训练模型？

    选自 einstein.ai 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、蒋思源 自然语言处理（NLP）这个领域目前并没有找到合适的初始化方法，它不能像计算机视觉那样可以使用预训练模型获得图像的基本信息...本文先描述了如何训练一个带注意力机制的神经机器翻译，其次描述了如何抽取该模型的通用词向量与将其应用于其它任务的性能。 对于自然语言处理中的大多数问题而言，理解语境是很有必要的。...在自然语言处理（NLP）中模仿 IMAGENET-CNN 模式 机器视觉在寻求可重用的表征方面比自然语言处理更加成功。...词向量 今天大多数用于自然语言处理的深度学习模型都依赖词向量来代表单个单词的含义。对于不太熟悉这领域的人而言，可以这样简单的理解：我们把每一种语言中的每一个单词都与一串被叫做向量的数字联系起来了。...生成器使用语境调整状态来选择一个输出单词 预训练的机器翻译--长短期记忆网络（MT-LSTM）中的语境向量 当训练过程结束之后，我们可以将我们训练好的 LSTM 提取出来作为编码器用于机器翻译。

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    NLP（1）——词向量one hot编码词向量编码思想Word2VecEmbeddingSkip-gram的原理负采样

    one hot编码 我们在做分类任务的时候经常用到one hot编码，如果把自然语言中每个词当做一个类别，维度就会非常大，但能解决了最基本的问题——能分开词了。如下图： ?...问题：占用太大空间，词和词之间的相识度无法体现。也就是所说的稀疏化。...在embedding的基础上再加上一个输出层就是Skip-gram的过程了。根据某个词，然后分别计算它前后出现某几个词的各个概率。...这样的话，只要我们给定了一个词，整个CBow网络就可以得到这个词上下文中各个词出现的概率，我们用蒙特卡洛模拟的方法根据哪些概率值去采样，就能得到一个具体的上下文。...然后就是优化了，使得输入的词之间“真漂亮”之间的概率足够大。 写出目标函数： ? T是语料库单词的总个数，p(wt+j|wt)是已知当前词wt，预测周围词的总概率对数值。 ?

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