目录 1 nn.Embedding介绍 1.1 nn.Embedding作用 1.2 nn.Embedding函数描述 1.3 nn.Embedding词向量转化 2 nn.Embedding实战 2.1 embedding...

这一段时间大模型的相关进展如火如荼，吸引了很多人的目光；本文从nlp领域入门的角度来总结相关的技术路线演变路线。自然语言处理（Natural Language Processing），简称NLP，是通过统计学、数学模型、机器...

在之前的文章中，我们了解我们的机器学习，了解我们spark机器学习中的MLIib算法库，知道它大概的模型，熟悉并认识它。想了解的朋友可以查看这篇文章。同时，希望我的文章能帮助到你，如果觉得我的文章写的不错，请留下你宝贵的点...

前言 研究FastEI（Ultra-fast and accurate electron ionization mass spectrum matching for compound identification...

背景 在人类发展历史上，有两样东西是持续伴随整个人类发展的, 1. 知识 2. 工具。大模型出现之后，尤其是ChatGPT发布之后，因其具备的推理、逻辑能力，尤其是说不明，道不清的涌现能力，把AI的能力推向了一个新的层次。不...

前言我在写上一篇博客《22下半年》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到CSDN上一篇讲BERT的文章，号称一文...

文章目录 一、词向量引入二、词向量模型三、训练数据构建四、不同模型对比4.1 CBOW4.2 Skip-gram 模型4.3 CBOW 和 Skip-gram 对比 五、词向量训练过程5.1 初始化词向量矩阵5.2 训...

5分钟带你了解文本向量化的常见方式1. 独特编码模型2. 词袋模型3. TF-IDF模型4. N-gram模型5. Word2Vec模型参考资料文本向量化：将文本信息表示成能够表达文本语义的向量，是用数值向量来表示文本的语义...

在美赛的时候，用了一下这个模型，发一下。 Word2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的技术。它是Google在2013年开发的一种工具，主要用于将单词转换为向量表示，并在向量空间中找到单词之...

 本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制 目录 一、课题背景和开发环境二、数据预处理1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器 二、模型构建1.搭建模型2.初始化...

【自然语言处理（NLP）】基于Skip-gram实现Word2Vec 活动地址：[CSDN21天学习挑战赛](https://marketing.csdn.net/p/bdabfb52c5d56532133df2adc1a...

通常数据的维度越高，能提供的信息也就越多，从而计算结果的可靠性就更值得信赖 如何来描述语言的特征呢，通常都在词的层面上构建特征，Word2Vec就是要把词转换成向量 假设现在已经拿到一份训练好的词向量，其中每一个词都表示为5...

代码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87425780 实验主要来自天池的一个新人赛，赛题以自然语言处理为背景，要求选手根据新闻文本字符对新闻的类别进行分类，这...

基于主动健康的主动性、预防性、精确性、个性化、共建共享、自律性六大特征[1]，华南理工大学未来技术学院-广东省数字孪生人重点实验室开源了中文领域生活空间主动健康大模型基座ProactiveHealthGPT，包括：(1 经...

概述 Word2Vec是一种广泛使用的词嵌入技术，它能够将单词表示为连续向量，将语义上相似的词映射到相近的向量空间。Word2Vec模型是由Tomas Mikolov等人于2013年提出的，它基于分布式假设，即上下文相似的单...

学堂在线《自然语言处理》实验课代码+报告，授课老师为刘知远老师。课程链接：https://www.xuetangx.com/training/NLP080910033761/1017121?channel=i.area.ma...