一、词嵌入(Word Embedding) 词嵌入是将单个词转换为向量表示的技术。其中,Word2Vec和GloVe是最常用的两种方法。 1. Word2Vec Word2Vec是一种通过预测词的上下文来学习词向量的方法。它有两种训练方式:Skip-Gram和CBOW。Skip-Gram是通过给定一个词来预测其上下文,而CBOW则是通过给定一个词的上下文来预测该词。Wo...
'Python is my favorite programming language','Machine learning is cool']# 对文本数据进行分词处理tokenized_texts=[word_tokenize(text)fortextintexts]# 使用Word2Vec模型训练词嵌入word2vec_model=Word2Vec(sentences=tokenized_texts,size=100,window=5,min_count=1...
from openai.embeddings_utils import get_embedding # get the embedding for each word in the dataframe df['embedding'] = df['text'].apply(lambda x: get_embedding(x, engine='text-embedding-ada-002')) 现在我们的dataframe有两个轴,其一是text,其二是embedding,后者包含的是前者每一个词的嵌入。 我...
self.rnn_inputs = tf.nn.embedding_lookup(self.embeddings,self.inputs) else: embeddings = tf.Variable(tf.constant(0.0,shape=[self.vocab_size,self.embedding_size]),\ trainable=False,name='embeddings_true') self.embeddings = embeddings.assign(self.embedding_ph) self.rnn_inputs = tf.nn.embedd...
plt.text(embeddings_2d[i, 0], embeddings_2d[i, 1], node, fontsize=8) plt.title('K-Means Clustering in Embedding Space with Node Labels') plt.colorbar(label=”Cluster Label”) plt.show() 每种颜色代表一个不同的簇。现在我们回到原始图,在原始空间中解释这些信息: ...
!pip install sentence-transformers from sentence_transformers import SentenceTransformer sbert_model = SentenceTransformer('bert-base-nli-mean-tokens') Step 2: 对句子进行编码并显示句子向量: sentence_embeddings = model.encode(sentences) #print('Sample BERT embedding vector - length', len(sentence_embedd...
# 加载最新的检查点model=build_model(vocab_size,embedding_dim,rnn_units,batch_size=1)model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir))model.build(tf.TensorShape([1,None]))# 文本生成函数defgenerate_text(model,start_string):num_generate=1000input_eval=[char2idx[s]forsinstart_string...
model.eval() # 定义输入文本 text = 'A beautiful sunset' text_embedding = model.encode_text(text) # 定义随机噪声和温度参数 noise = torch.randn(1, 512) temperature = 0.75 # 生成图像 generated_image = model(text_embedding, noise, temperature) # 将生成的图像保存到文件 generated_image = (ge...
model.add(Embedding(10000, 8, input_length=maxlen)) # (samples, maxlen, 8) model.add(Flatten()) # (samles, maxlen*8) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # top classifiermodel.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', ...
vectorstore = Weaviate.from_documents( client = client, documents = chunks, embedding = OpenAIEmbeddings(), by_text = False)步骤 1：检索 填充完向量数据库之后，我们可以将其定义成一个检索器组件，其可根据用户查询和嵌入块之间的语义相似性获取附加上下文。retriever = vectorstore.as_retriever()步骤 2...