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...表示任何意思，但它通常归结为某种形式的关键字或基于向量的相似性。使用基于关键字的相似度，如果两个查询有足够多的相同词汇，我们可以认为它们是相似的。例如，opening a restaurant in munich 和 best restaurant of munich 这两个...
2023-01-22
...看来影响深远的论文。在读完本文之后，你应当会有对词向量（也被称为词嵌入）的大致理解：它们为何存在、它们解决的是什么问题、它们来自何处、它们如何随时间变化、有关它们还有那些有待解决的问题。建议已经熟悉词...
2020-09-12
布尔向量数据 Boolean vector data英语短句 例句大全
布尔向量数据,Boolean vector data1)Boolean vector data布尔向量数据1.Some key issues of pattern classification forBoolean vector data are put forward and studied in the dissertation, and research results are applied into TCM diagnosis scale development.论文提出和研究了布尔向量...
2024-07-12
...问题来说说两种常见的特征表示的方法。最神奇的是，词向量还存在可以加减性，例如：“小猫”-“猫”+“狗”=“小狗”。这里读者肯定好奇这么好的词向量方法怎么从文章中提取出来呢？最后，在大量的语料的输入和反馈下...
2023-01-22
...词列表，每个单词都有自己的索引。然后为每个句子创建向量，并计算词汇表中的每个词的频次，得到的向量将具有词汇表的长度和词汇表中每个单词的次数，该向量也被称作特征向量。在特征向量中，每个维度可以是数字或分...
2023-01-22
AAAI 2020｜通过解纠缠模型探测语义和语法的大脑表征机制
...首先构造解纠缠的特征表示模型，接着用分离的特征表示向量在大脑激活数据中寻找对应特征最相关的脑区。具体来说，我们提出一种解纠缠的特征表示模型（DFRM）。如图2所示，该模型属于双通道的变分自编码器，利用两个隐...
2023-01-05
...，等比数列的通项公式和前 n项和公式的运用.第7章 平面向量1．理解数量，向量，向量的模，零向量，单位向量，平行（共线）向量，相等向量，自由向量，负向量，向量的加法，和向量，向量的减法，差向量，向量的数乘，向...
2023-10-23
Hinton Bengio LeCun三巨头联手长文：深度学习从兴起到未来
...任务所需的复杂内部表示呢？深度学习试图通过深度表征向量和最优化损失函数得到的权重链接来回答这个问题。非常令人惊讶的是，这种概念上简单的方法在使用大量计算资源和大型训练集时被实验证明是如此有效，而且似乎...
2023-08-05
...使用多个深度神经网络层，将输入单词转换为相应的隐藏向量。每个向量代表当前单词及其语境。· 解码器：与编码器类似。它将编码器生成的隐藏向量、自身的隐藏状态和当前单词作为输入，从而生成下一个隐藏向量，...
2023-02-05
要传播信息而不是病毒！程序员借助AI 用500多种语言翻译洗手
...用使用了多语言无监督方法来训练500多种语言的跨语言词向量，然后从现有目标语言文档中提取“洗”、“手”的部分，然后将这些部分组合起来，生成了510种语言中“洗手”的短语翻译。Daniel用的是Facebook开发的MUSE（Multilingual...
2023-09-06
用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践
...重要的部分。传统做法常用词袋模型（BOW, Bag Of Words）或向量空间模型（Vector Space Model），最大的不足是忽略文本上下文关系，每个词之间彼此独立，并且无法表征语义信息。词袋模型的示例如下：( 0, 0, 0, 0, .... , 1, ... 0, 0, 0, 0)...
2010-12-14
...维（Low-dimension）、实值（Real-value）、稠密（Dense）的词向量，从而赋予词语更加丰富的语义涵义，同时更加适合作为机器学习等模型的输入。词嵌入的概念非常有用，在自然语言处理任务中应用也十分广泛。1.3 应用如果以上内...
2023-06-11
...对于速度要求特别高场合适用，他把一篇文章中所有的词向量（还可以加上N-gram向量）直接相加求均值，然后过一个单层神经网络来得出最后的分类结果。很显然，这样的做法对于复杂的文本分类任务来说丢失了太多的信息。Fas...
2023-10-09
...特征（one-hot encoding）上训练得到。而近年来，基于稠密向量表征的神经网络在多种 NLP 任务上得到了不错结果。这一趋势取决了词嵌入和深度学习方法的成功。深度学习使多级自动特征表征学习成为可能。而基于传统机器学习的...
2023-01-22
为文本摘要模型添加注意力机制：采用LSTM的编解码器模型实现
...解架构)。编码器接受输入序列并将信息封装为内部状态向量。解码器使用编码器的输出和内部状态。在我们的文本摘要问题中，输入序列是文本中需要汇总的所有单词的集合。每个单词都表示为x_i，其中i是单词的顺序。中间(编...
2023-12-05
...基于神经网络的方法，利用神经网络学习词和句字语义的向量表示，建模语义向量的相似度。大部分现有方法都只关注到了相邻句子的相似性，但是相邻句子的相似性只是写作连贯性的一部分。连贯性不只是两个相邻的句子描述...
2023-05-22
...结构的神经网络模型，先分别学习输入的文本对儿的句子向量表达，再基于句子向量计算相似度；另一类是直接以词语粒度的相似度矩阵作为输入，学习并计算文本相似度。下面将分别展开介绍。基于Siamese结构的神经网络模型...
2023-01-01
...们通过这个流程从数据中提取信息来建立特征。使用Tf-Idf向量器(vectorizer)，限制为1万个单词（所以词长度将是1万），捕捉一元文法（即 "new "和 "york"）和 二元文法（即 "new york"）。以下是经典的计数向量器的代码:现在将在训练...
2023-01-22
百度NLP | Familia：开源的中文主题模型应用工具包
...限。Topical Word Embedding (TWE) 利用 LDA 训练获得的主题为词向量的训练提供补充信息，进而得到词和主题的向量表示。有鉴于向量表示可以较好地建模低频词的语义信息，通过利用词和主题的向量表示，我们可以更好地捕捉每个主...
2011-07-08
...模型）不同，卷积网络深度匹配模型（DeepMatch_cnn）以词向量表示的句子作为输入，在此之上构建一个一维或二维的卷积神经网络，逐层地从局部到整体表达句子和句子之间的匹配关系。在这个模型中，有两个相互关联的架构—...
2022-12-26
