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人工智能项目实践中的词向量：CBOW、Skip-Gram、Word2Doc Matrix与Word2Word Matrix

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简介：
本项目深入探讨了人工智能领域中词向量模型的应用，包括CBOW和Skip-Gram两种经典方法，并创新性地提出了Word2Doc Matrix及Word2Word Matrix，以增强文本理解和处理的效率与精度。 Self-complemented word embedding methods using CBOW, skip-gram, word2doc matrix, and word2word matrix.

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  • 人工智能项目实践中的词向量：CBOW、Skip-Gram、Word2Doc Matrix与Word2Word Matrix
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    本项目深入探讨了人工智能领域中词向量模型的应用，包括CBOW和Skip-Gram两种经典方法，并创新性地提出了Word2Doc Matrix及Word2Word Matrix，以增强文本理解和处理的效率与精度。 Self-complemented word embedding methods using CBOW, skip-gram, word2doc matrix, and word2word matrix.
     
  • Python中CBOW与skip-gram词向量模型的实现及分层softmax与负采样学习算法
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    本文深入探讨了自然语言处理中的两个核心词嵌入技术——CBOW和skip-gram模型，并详细介绍了它们在Python中的具体实现方法，同时讲解并实现了优化大规模词汇表训练时使用的分层softmax及负采样技巧。 本段落介绍了连续词袋（CBOW）和 skip-gram 神经网络架构的 Python 实现方法，并探讨了用于高效学习词向量的分层 softmax 和负采样学习算法的应用。
     
  • PyTorch实现Word2Vec的CBOW和Skip-Gram模型
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    本项目通过Python深度学习框架PyTorch实现了自然语言处理中的经典词嵌入方法Word2Vec的两种模式：连续词袋(CBOW)和跳字(Skip-gram)，用于生成高质量的文本向量表示。 1. 概述 使用Pytorch语言实现word2vec中的CBOW和Skip-gram模型，并基于矩阵运算完成Negative Sampling 和 Hierarchical Softmax两种形式的实现。 2. 实验环境： 个人笔记本配置为Intel(R) Core(TM) i5-8250U CPU @ 1.60GHz，内存容量为8GB，在Windows 10 64位操作系统上运行。Python版本为3.6.10。
     
  • 有向图的 adjacency matrix
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    有向图的邻接矩阵是一种用于表示顶点之间连接关系的二维数组。每个元素[a[i][j]]代表从顶点i到顶点j是否存在一条边。此矩阵为非对称，能清晰展现有向图的方向性及结构特点。 有向图的邻接矩阵是存储图结构的一种方式，使用二维数组来表示顶点之间的连接关系。如果两个顶点之间存在一条弧，则对应的元素值为1；否则为0。 在本实验中，我们用C语言实现了一种基于邻接矩阵的数据结构来处理有向图。为此定义了一个名为MGraph的结构体对象用于存储有关图的所有信息，包括顶点集合、相邻关系矩阵（即邻接矩阵）、节点数量以及弧的数量等关键数据。 为了便于操作和理解，我们还引入了一些基础类型如布尔值、状态码及枚举型变量来辅助表示不同类型的数据。例如定义了一个GraphKind的枚举用于区分不同类型的图结构：有向图、无向图及其加权版本（即有向网与无向网）。 在创建具体图形实例时，我们通过两个主要函数CreateDG和CreateUDG分别处理了构建有向图与无向图的需求。首先读取顶点数及弧的数量，并依次录入每个节点的信息到MGraph结构体中；接着初始化邻接矩阵的所有值为0以便后续操作；最后根据给定的弧信息更新相应位置的数据，完成图的构造。 通过这种方式我们可以有效地构建并存储有向或无向图形数据。利用这样的结构还可以方便地执行诸如查找顶点、搜索路径等基本图算法任务。然而，邻接矩阵也有其局限性：占用空间较大，在处理大规模复杂网络时可能显得不够高效。 尽管如此，由于其实现的简单性和直观性，邻接矩阵在图像分析、计算机通信网路设计及数据库关联查询等领域依然有着广泛的应用价值和潜力。
     
  • 中文语音识别在人工智能项目中的实践
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    本项目专注于探索与应用中文语音识别技术于多种人工智能场景，旨在提升人机交互的自然度和效率，推动AI领域的发展。 中文语音识别 1. 环境配置： - Python：3.5 - Tensorflow : 1.5.0 2. 训练数据下载： 使用清华大学提供的中文语料库（thchs30）。 3. 训练配置： 在conf目录下的conf.ini文件中设置各项参数。 执行以下命令开始训练和测试： - 运行 `python train.py` 开始训练 - 运行 `python test.py` 测试 也可以在PyCharm中打开项目进行操作。
     
  • CBOW_Word2Vec: 使用PyTorch实现的连续词袋(CBOW)模型。 CBOW与Skip-gram同为利用深度学习进行自然语言处理的关键技术...
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    CBOW_Word2Vec是一个基于PyTorch框架的连续词袋(CBOW)模型实现，用于通过深度学习技术捕捉文本中的语义信息，是自然语言处理领域的重要工具。 在自然语言处理（NLP）领域，深度学习常用连续词袋（CBOW）和Skip-gram模型。给定目标词前后各N个上下文词范围后，这些模型会尝试预测当前的目标词。 该代码是基于PyTorch教程中的“获取密集的词嵌入”练习所实现的内容。 对于进一步研究单词嵌入，请阅读以下文章： 《有效估计向量空间中单词表示》 《word2vec解释：推导Mikolov等人的负采样词嵌入方法》 《分布式表示形式及其组成，适用于单词和短语》
     
  • C++中的Matrix类
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    简介：在C++中，Matrix类是一种自定义数据结构，用于实现矩阵的各种操作如加法、乘法和转置等。它提供了一种高效且方便的方式来处理线性代数问题。 C++11Matrix：浏览次数8。 使用C++11实现矩阵类： 1. 通过利用右值引用（r-value reference），可以显著减少在矩阵运算中临时矩阵的数量，同时提供直观的调用语法并提高空间效率。 2. 使用并发编程(std::async)来充分利用多核CPU资源，并对程序性能进行优化。对外接口保持不变。 矩阵源代码...
     
  • Python人工智能应用：聊天机器人项目的实践
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    本项目旨在通过Python编程语言实现一个基于人工智能技术的聊天机器人。参与者将学习自然语言处理、机器学习算法以及如何构建对话系统，从而掌握开发实用AI应用的关键技能。 Python人工智能实践：聊天机器人项目实践
     
  • Matrix Analysis.pdf
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    《Matrix Analysis》是一本深入探讨矩阵理论及其应用的专业书籍，涵盖矩阵代数、特征值问题及矩阵分析等核心内容。 《矩阵分析》英文版全面介绍了矩阵的各种运用及性质，适合数学专业和通信专业的学生学习使用。
     
  • Matrix VB
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    《Matrix VB》是一款结合了科幻元素和策略玩法的游戏，玩家将在虚拟与现实交织的世界中做出关键决策，引领自己的命运。 Name: Demian/TNT!
    s/n: DEMIAN/TNT!-4C5R-1193046-44493704
    其中的S/N好像就是License！！！！