word2vec有两种模型,CBOW和Skip-gram;前者是通过context(w)[即词w的上下文]的词向量获得w最可能的词(w为各个词的概率,就能得到最可能的词),后者是相反的,通过w获得上下文context(w)。 简单理解即为如下两幅图[1]: 对于CBOW模型,输入的即为词向量,但是词向量怎么来的? 实际上,前面还有一层,如下图[2]: ...
2)本文对TextRank算法原理进行了深入研究,针对TextRank边权重相似 度计算算法不尽理想,没有充分利用短文本统计特征以及语义特征的不足,本 文提出利用基于合并加权Word2Vec和TF-ICF的文本向量化模型的余弦相似度 计算方法,对TextRank的边权关系进行重构。通过实验,验证了本文所提重构 方法的可行性和有效性。 3)本文针...
Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、...
第六讲还是先还债(GloVe, word embedding evaluation, 以及word2vec在商科/经济学研究中的应用)。然后我将继续和同学们一起学习NLP深度学习重要框架:RNN,LSTM,seq2seq并探讨它们在商科/经济学中的应用。我们将尝试回答以下三个问题: 1. 如何评估词向量及一般语言模型?
本发明的目的在于克服上述已有技术的不足,提出一种基于word2vec和textrank的科技文本关键词提取方法,通过word2vec获取词向量,进而计算向量的余弦相似度来代替词共现次数改进textrank算法,以满足目前大数据时代下自然语言处理的各个领域对文本关键词精准提取的需求。具体内容如下: ...
Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、...
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