wordngram=2,ws=1的时候 其实wordNgrams 指定的是模型训练过程中的“word” 代表了实际意义上的words的数量,这个地方可能有点绕,不过仔细想想就明白了,就是在所有的过程中都把n个word来当作一个 “大的 word”,在此之上,将这个 “大的word”参与到后面的训练过程中去。发布于 2021-09-05 22:
# 模型组网 import paddle.nn.functional as F class NGramModel(paddle.nn.Layer): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, context_size): super().__init__() self.embedding = paddle.nn.Embedding(num_embeddings=vocab_size, embedding_dim=embedding_dim) self.linear1 = paddle.nn.Linear...
其网络结构如图,采用NGram模型,输入为前N个单词的index,然后经过embedding lookup(embedding向量可训练),之后经过tanh激活的隐层,最后输出层维度和单词个数V相同,经过softmax输出index i对应的单词成为下一个单词的概率。 目标函数则使用交叉熵加参数正则化约束项。 NNLM相当于使用一个简单的前向反馈神经网络f(wt−...
这种模型可以借助如 Scikit-learn 的 CountVectorizer 进行轻松创建。通过调整参数如 stop_words、ngram_range、max_features 和 lowercase，可以根据文本数据的独特需求量身定制词袋模型。提到 n 元语法，指的就是文本或句子中 n 个词项的连续序列。这对于捕捉上下文信息至关重要。它不仅仅聚焦于单个词，还关注词组组合...
经典的skip-gram模型将每个窗口里的上下文词和中心词组成<word,word>共现对,本文引入Ngram后,原本的词级别的共现对,变成了<ngram(word),ngram(word)>的共现对,既保留了原本的词词共现,还引入了word-ngram,ngram-ngram共现,为了尽可能保持和原skip-gram模型参数相同,窗口的长度与作对比的skip-gram模型一致...
word2vec, n-gram 等 word-embedding 方法选择用vector表示single word 而不考虑词根词缀之间的关系 fastText 则会考虑single word 中 词根词缀之间的关系,所以 fastText 使用 character 级别的 n-grams表示single word 比如 单词 book 会被表示成: ["bo", "boo", "ook", "ok"] ...
Word分词是一款利用Java语言精心打造的分布式中文分词工具。此工具不仅融合了多种基于词典的分词技术,还巧妙地运用了ngram模型来有效解决词义歧义的问题。它在处理英文、数字及日期时间等量词时表现出色,同时也能准确地识别人名、地名和组织机构名称等专有名词。为了使读
第一篇论文Enriching Word Vectors with Subword Information提出了用 word n-gram 的向量之和来代替简单的词向量的方法。 如果一个word出现次数较少那么学到的vector质量也不理想。针对这一问题作者提出使用subword信息来弥补。什么是subword呢?比如说一个单词,word,它的subword也就是单词本身的所有n-gram词,比如word...
word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件,提供了多种基于词典的分词算法,并利用ngram模型来消除歧义。能准确识别英文、数字,以及日期、时间等数量词,能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。能通过自定义配置文件来改变组件行为,能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境,能灵活指定多种分词算法...
word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件,提供了多种基于词典的分词算法,并利用ngram模型来消除歧义。能准确识别英文、数字,以及日期、时间等数量词,能识别人名、地名、组织机构名等未登录词。能通过自定义配置文件来改变组件行为,能自定义用户词库、自动检测词库变化、支持大规模分布式环境,能灵活指定多种分词算法...