NLP ——句向量表示
NLP ——句向量表示
- 基於Word2vec
（1）
（2）
- 基於GloVe
GloVe詞向量模型融合了全域性矩陣分解方法（Matrix Factorization）和區域性文字框捕捉方法（word2vec），是一種用於獲得單詞向量表示的無監督學習演算法。
Gensim載入GloVe訓練的詞向量 - Doc2Vec（Gensim）
Doc2vec是在Word2vec的基礎上做出的改進，它不僅考慮了詞和詞之間的語義，也考慮了詞序。
Doc2Vec有兩種模型，分別為：句向量的分佈記憶模型（PV-DM: Distributed Memory Model of Paragraph Vectors）和句向量的分佈詞袋（PV-DBOW: Distributed Bag of Words version of Paragraph Vector）。 - Fasttext
Fasttext可以實現高效學習單詞表示和句子分類；Fasttext是一個快速文字分類演算法，與基於神經網路的分類演算法相比有兩大優點：- Fasttext在保持高精度的情況下加快了訓練速度和測試速度
- Fasttext不需要預訓練好的詞向量，Fasttext會自己訓練詞向量
相關文章
- NLP《詞彙表示方法（一）one-hot向量表示》
- 系統學習NLP（十四）--句子向量與篇章向量
- 使用BERT生成句向量
- NLP《詞彙表示方法（二）詞嵌入表示》
- 表示式與語句
- Python中表示式與語句Python
- NLP教程(2) | GloVe及詞向量的訓練與評估
- 系統學習NLP（十二）--文字表示綜述
- 詞向量表示：word2vec與詞嵌入
- 語句和表示式有什麼不同
- 表示式和基本語句的規範
- 【詞向量表示】Word2Vec原理及實現
- 【詞向量表示】Item2Vec、DeepWalk、Node2vec、EGES詞向量生成演算法演算法
- 程式語言中表示式更優於語句
- Python的運算物件、運算子、表示式和語句Python物件
- LLM中詞向量的表示和詞嵌入的一些疑問
- 「NLP-詞向量」從模型結構到損失函式詳解word2vec模型函式
- 正規表示式的功法大全，做NLP再也不怕搞不定字串了字串
- Python學習(13)--Lambda表示式和switch語句的實現Python
- 面向NLP場景應用的智慧輔助建模（四）本體表示式發現
- 文字情感分析(二)：基於word2vec和glove詞向量的文字表示
- nlp分享
- 卷積運算元的矩陣向量乘積表示&一維離散降質模型卷積矩陣模型
- c語言是如何解析表示式語句"2+3*4；"的？C語言
- 向量正交
- NLP與深度學習（一）NLP任務流程深度學習
- 小白nlp入門基礎（一）--nlp簡介
- 支援向量機之線性可分向量機
- 《Think Python 2e》作業實現（二）： 變數、表示式和語句Python變數
- kaggle course --NLP
- nlp入門
- 零樣本NLP平臺：一句話生產一個模型的時代已經來臨模型
- 自然語言處理(NLP)簡介 | NLP課程自然語言處理
- “嵌入”在大語言模型中是解決把句子轉換成向量表示的技術模型
- DX12龍書 01 - 向量在幾何學和數學中的表示以及運算定義
- ACL 2019 | 基於知識增強的語言表示模型，多項NLP任務表現超越BERT模型
- 支援向量機
- NLP學習1