1.词嵌入算法 为了实现词嵌入,我们会通过特定的词嵌入算法,例如,word2vec、fasttext、Glove等等,训练出一个通用的嵌入矩阵。 矩阵中的每一行都代表了一个词向量。 这些词向量,一旦训练完成,可以用在不同的NLP任务中。 具体来说,嵌入矩阵的行,是语料库中词语的个数。 矩阵的列是表示词语的维度。 例如,如果语料...
词嵌入技术在自然语言处理中扮演着重要角色，其核心在于将文本中的词汇映射到高维向量空间中，使得语义相近的词汇在向量空间中具有接近的表示。在PyTorch框架中，实现词嵌入功能主要依赖于nn.Embedding类。让我们深入理解这一机制。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...
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...
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，我们可以使用降维算法，将词嵌入向量降维至2维，从而在平面上绘制出来。这里可以发现，...
1.词嵌入算法 为了实现词嵌入,我们会通过特定的词嵌入算法,例如,word2vec、fasttext、Glove等等,训练出一个通用的嵌入矩阵。 矩阵中的每一行都代表了一个词向量。 这些词向量,一旦训练完成,可以用在不同的NLP任务中。 具体来说,嵌入矩阵的行,是语料库中词语的个数。
词嵌入算法是一种转换算法，将每个词转换为一个词向量。算法过程 在 trans former 论文中，词嵌入向量的维度是 512。词嵌入仅发生在最底层的编码器中。所有编码器都会接收到一个大小为 512 的向量列表：底部编码器接收的是词嵌入向量 其他编码器接收的是上一个编码器的输出 这个列表大小是可以设置的超参数——...