在计算机中将真实的相关数据表示为计算机可以识别的数据过程称为embedding词嵌入，这在我们介绍transformer模型时有相关的介绍，因为计算机不能直接识别图片，或者文字，我们需要把这些图片或者文字进行一定的编码操作后，才能让计算机识别。在分析现实世界中的数据，并将其用于应用程序之前，embedding词嵌入是必不可少的。Simi...
词嵌入,英文是word embedding,是一种将词汇表中的词或短语,映射为固定长度向量的技术。 通过词嵌入,我们可以将One-Hot编码表示的高维稀疏向量,转为低维且连续的向量。 例如,将man、woman、king、queen四个词语,映射到一个7维的空间中,每个词语都对应了一个7维的向量。 为了进一步说明词与词之间的关系,我们可以...
这种转化使得我们可以对文本进行各种计算,从而完成诸如文本分类、情感分析、机器翻译等任务。在众多文本表示方法中,词嵌入(Word Embedding)技术因其能够捕捉词语之间的语义关系而备受关注。 二、词嵌入技术概述 词嵌入是一种将词语从词汇表映射到低维向量空间的技术。相比于传统的文本表示方法,如独热编码(One-Hot Repres...
在训练阶段的开始,我们创建两个矩阵——Embedding矩阵和Context矩阵。这两个矩阵在我们的词汇表中嵌入了每个单词(所以vocab_size是他们的维度之一)。第二个维度是我们希望每次嵌入的长度(embedding_size——300是一个常见值,但我们在前文也看过50的例子)。 在训练过程开始时,我们用随机值初始化这些矩阵。然后我们开始...
独热编码 | one-hot representation 整数编码 词嵌入 | word embedding 独热编码 | one-hot representation 假如我们要计算的文本中一共出现了4个词:猫、狗、牛、羊。向量里每一个位置都代表一个词。所以用 one-hot 来表示就是: 猫:[1,0,点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 堆积...
nn.Embedding可以被视作一个全连接线性层。输入参数通常包含词汇的id，对应一个整数列表或张量。在实际应用中，nn.Embedding通过直接访问预先定义的全连接矩阵（权重矩阵）的特定行，将词汇id转换为对应的向量表示。这一过程与对One-Hot编码（ohe）矩阵进行乘法运算等效，但效率更高。在训练过程中，nn....
1、Embedding函数 从前面的定义,我们期望在隐层中找到一个/组嵌入函数W(这里采用lookup table的方式),使得![][3]具体的,假设指定固定的向量维度,W("篮球")=(0.2, -0.4, 0.7, ...),W("苹果")=(0.0, 0.6, -0.1, ...),W初始化时可以赋值给每个维度一个随机数,并通过与output层连接建... ...
RAG背后的核心是词嵌入(Embedding),而embedding发展最好的工具是sentence-transformers,Ollama【最新Ollama: 基于嵌入模型的检索增强生成(RAG)---3DEC测试】和ChatRTX【英伟达的检索增强生成应用程序ChatRTX (V0.2.1)】都使用了sentence-transformers嵌入模型。
词嵌入word2vec的onehotencoder 词嵌入算法,1.什么是词嵌入(WordEmbedding)⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。在这套系统中,词是表义的基本单元。顾名思义,词向量是⽤来表⽰词的向量,也可被认为是词的特征向量或表征。**把词映射为实数域向量的技术也