视觉增强词向量：我是词向量，我开眼了！ / 四六文摘

来自:CS的陋室 0 小系列初衷自己接触的项目大都是初创,没开始多久的项目,从0到1的不少,2020年快结束,感觉这个具有一定个人特色的技术经验可以在和大家分享一下. 计划篇章: (已完成)文本分类 ...

作者:Emmanuel Ameisen 编译:ronghuaiyang 导读利用机器学习方法来理解和利用文本,从最简单的到state-of-the-art,由浅入深,循序渐进. 文本数据到处都是无 ...

NewBeeNLP 永远有料,永远有趣 188篇原创内容公众号最近系统性的看了一些有关于信息检索.文本匹配方向的论文,先贴下三篇主角论文: 「(ColBERT)」 Khattab, O., &am ...

导语不论是电影.电视剧还是科研论文,都可以将其看成是一组叙事.然而总会有些叙事更加成功.6月29日,一篇刊载于 PNAS 的论文"如何量化故事的形态可预期其成功",通过自然语言处 ...

Bert 自 Google 于 2018 年发表至今,一直给人们带来惊喜,期间也陆陆续续因为Bert出现的原因多了不少新的岗位,甚至公司 JD 上都明确表明必须懂 Bert. 它在 11 项自然语言处 ...

摘要: 为了提高文本相似度检测算法的准确度,提出一种结合潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)与Doc2Vec模型的文本相似度检测方法,并把该算法得到的模型 ...

词嵌入是所有自然语言处理任务所必须要经历的步骤,非常的重要.词向量在网络上已经有了大量的文章,但是,出于我们专栏的完整性系统性的考虑,笔者还是决定加上这样一个专题. 计划用3-4次,彻底说清楚在自然语 ...

whatlies 可以与spacy语言模型结合,可视化词向量.安装zh_core_web_md.en_core_web_md和whatlies.具体文档可以查看https://github.com/R ...

一.项目意义情感分析大多是基于情感词典对文本数据进行分析,所以情感词典好坏.是否完备充足是文本分析的关键. 目前常用的词典都是基于形容词,有知网HowNet 大连理工大学情感本体库但是形容词类型 ...

相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别.AI作画.自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本.语言.文字.但是,对于人工智能的征途来说,NLP才是皇冠上的那颗珍珠,它美 ...

引言 Word Embedding:词嵌入.最简单的理解就是:将词进行向量化表示,抽象成为数学描述,然后可以进行建模,应用到很多自然语言处理的下游任务中.之前用语言模型做 Word Embedding ...

词嵌入模型得到的词向量用途广泛.使用灵活,被应用于许多NLP任务中.很多NLP任务的模型,甚至是建立在词嵌入模型之上,比如机器翻译.情感分析等.然而,过往并无系统研究词向量维数怎样影响后续应用效果的工 ...

实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式.因此,NLP专栏计划推出一个实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试. 本篇介绍自然语言处理中最基础的词向量的训练. 作者 ...

摘要:动态词向量会根据上下文动态的进行变化,相比于传统的 Word2Vec 等静态词向量,能更好的处理 NLP 任务中的 "一词多义" 的现象.本文介绍了动态词向量在序列标注任务上 ...

NLP之词向量:利用word2vec对20类新闻文本数据集进行词向量训练.测试(某个单词的相关词汇) 输出结果寻找训练文本中与morning最相关的10个词汇: [('afternoon', 0.8 ...

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