10.6 求近义词和类比词 10.6.1 使用预训练的词向量 10.6.2 应用预训练词向量 10.6.2.1 求近义词 10.6.2.2 求类比词 小结 参考文献 10.6 求近义词和类比词 在10.3节（word2vec的实现）中，我们在小规模数据集上训练了一个word2vec词嵌入模型，并通过词向量的余弦相似度搜索近义词。实际中，在...

语言识别 说明 许可 支持的语言列表 参考 语言识别 说明 我们发布了两种语言识别模型，可以识别 176 种语言（请参阅下面的 ISO 代码列表）。 这些模型是通过 Wikipedia ， Tatoeba 和 SETimes 的数据进行训练的，在 CC-BY-SA 下使用。 我们发布两个版本的模型： lid.176.bin ...

维基词向量 Models(模型) Format(格式化) License(许可证) References(参考) 维基词向量 我们正在为 294 种语言发布预训练的单词向量, 并使用 fastText 在 维基百科 上进行了训练. 这些 300 维的向量是通过使用 Bojanowski 等人 (2016) 描述的 skip-gram 模型...

157种语言的词向量 格式 分词 许可证明 参考资料 评估数据集 模型 157种语言的词向量 我们发布了之前训练的 157 种语言的词向量，这些词向量是用 fasttext 在 Common Crawl 和 Wikipedia 上训练得出的 这些词向量是由 CBOW 训练而成，而且所使用的 CBOW 模型考虑了位置权重，包含了 30...

1. 自然语言处理 1.1. [2.0] BERT句子分类 算法说明 参数设置 算法参数 实例生成 1.2. [2.0] LSTM 句子分类 算法说明 输入参数 算法参数 实例生成 1.3. [2.0] FastText 算法说明 输入参数 算法参数 实例生成 1.4. [2.0] TextCNN 算法说明 输入参数 算法...

Yelp简介 Yelp Reviews 数据清洗 特征提取 词袋模型 词袋模型结合TF-IDF模型 词袋序列模型 使用MLP进行情感分析 使用LSTM进行情感分析 使用CNN进行情感分析 使用fasttext进行情感分析 使用SVM进行情感分析 参考文献 Yelp简介 Yelp是美国著名商户点评网站，创立于2004年，囊括各地...

10. 自然语言处理 10. 自然语言处理 自然语言处理关注计算机与人类之间的自然语言交互。在实际中，我们常常使用自然语言处理技术，如“循环神经网络”一章中介绍的语言模型，来处理和分析大量的自然语言数据。本章中，根据输入与输出的不同形式，我们按“定长到定长”、“不定长到定长”、“不定长到不定长”的顺序，逐步展示在自然语言处理中如何表征并变换定长的词或...

数据集 特征提取 词袋序列模型 词向量模型 衡量指标 单层CNN模型 单层CNN+MLP模型 TextCNN TextCNN变种 static版本TextCNN fine tuning版本的TextCNN 参考文献 数据集 Yelp Reviews是Yelp为了学习目的而发布的一个开源数据集。它包含了由数百万用户评论，商业属性和...

简介 面向人群 食用方法 方法一 方法二 目录 原书地址 引用 本项目 将《动手学深度学习》 原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者，GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh 此书的中 英 ...

多层感知机概述 生活中的神经网络 神经网络算法概述 数据集 特征提取 词袋&TFIDF n-gram&TFIDF one-hot编码 训练与效果验证 多层感知机概述 生活中的神经网络 人的大脑是由无数的神经元组成的复杂网络。神经元是具有长突起的细胞，它由细胞体和轴突、树突组成。 每个神经元可以有一或多个树突，可以接受刺激...