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基于BERT生成中文字符和词汇向量-附件资源

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简介：
本资料介绍了一种利用BERT模型生成高质量中文字符及词汇表示的方法，并提供了相关代码与数据资源。适合自然语言处理领域的研究者参考使用。 使用Bert生成中文的字、词向量-附件资源。这段文字描述了如何利用BERT模型来创建中文字符和词汇的向量表示，并提供了相关的资料供参考。

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  • 基于BERT生成中文字符和词汇向量-附件资源
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    本资料介绍了一种利用BERT模型生成高质量中文字符及词汇表示的方法，并提供了相关代码与数据资源。适合自然语言处理领域的研究者参考使用。 使用Bert生成中文的字、词向量-附件资源。这段文字描述了如何利用BERT模型来创建中文字符和词汇的向量表示，并提供了相关的资料供参考。
     
  • CW2Vec: 基于字符的词向量训练方法
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    CW2Vec是一种创新的基于字符级别的词向量训练方法，通过捕捉单词内部结构信息来提高语言模型的表现力和泛化能力。 cw2vec基于字符训练词向量的论文表明了这种方法的有效性，并且也有其他有关于字符训练的论文支持这一观点。我们采用ZAKER新闻半年的数据进行实验，词汇表大小为200,000个单词。我们将使用Spearmans rank correlation coefficient作为测试方法来对比cw2vec和word2vec的结果。 目前，由于时间有限，还未完成模型之间的详细比较，但已经将训练好的模型及数据上传至指定平台供有兴趣的朋友进行测试。 cw2vec的优点在于它能够为未出现在训练集中的单词计算词向量，并且对于近义词可以考虑到字符的相似性。比如“学校”和“学生”，它们都含有相同的字符学，这使得cw2vec在处理这类词语时更具优势。 目前进展方面，word2vec模型已经完成训练，而基于cw2vec的数据清洗工作也已完成，并且完成了模型的初步训练。接下来将抽空对两种词向量进行详细对比分析，并分享出最终的结果和模型。
     
  • 基于RNN的古诗词生成模型实现-附件资源
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    本资源介绍并实现了基于循环神经网络(RNN)的古诗词自动生成模型。通过深度学习技术，让机器能够创作出具有较高艺术价值的古典诗歌作品。 基于RNN实现古诗词生成模型的项目包含了一些附件资源，这些资源旨在帮助用户更好地理解和使用该模型来创作古诗词。此项目利用循环神经网络（RNN）的技术特性，通过学习大量古代诗歌的语言结构与风格特征，能够自动生成具有较高艺术价值和文学美感的新诗作。 该项目的设计目标是为对古典文学感兴趣的研究人员、作家以及爱好者提供一个便捷的工具平台，促进传统文化的传承与发展。模型训练过程中使用了广泛收集的历史文献资料，并且经过多次迭代优化以达到最佳性能表现，在保持原有古诗词韵味的基础上实现创新性的表达方式。
     
  • 基于Pytorch和Python3的CRNN中文不定长字符识别实现-附件资源
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    本资源提供了一种利用Pytorch和Python3实现的CRNN模型，用于处理中文文本中的不定长字符识别问题。包含代码及相关文档。 CRNN（基于Pytorch、Python3）实现不定长中文字符识别
     
  • 基于Python和BERT的句子向量生成及文本分类与相似度分析
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    本研究利用Python编程语言结合预训练模型BERT，生成高质量的句子向量，并应用于文本分类与相似度分析中，旨在提升自然语言处理任务的效果。 本段落基于Google开源的BERT代码进行了简化，方便生成句向量并进行文本分类。
     
  • 基于BERT的中文诗歌生成器
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    本项目开发了一种基于BERT模型的创新算法，专门用于高质量中文诗歌创作。通过深度学习技术，系统能够理解诗词韵律和意境，自动生成富有文学美感的诗句。 中文诗歌生成器采用基于BERT的模型来创作诗歌。
     
  • 点阵字库生成工具-附件资源
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    这是一款高效的点阵字库生成工具，能够帮助用户轻松创建自定义字体，适用于多种应用场景。提供丰富的配置选项和详细的文档支持，是开发者和设计师的理想选择。 通用点阵字库生成工具是一款附件资源。
     
  • 知乎中文词向量（包含25万个词汇）
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    本资源提供了一个包含25万个词汇的知乎中文预训练词向量文件，旨在为自然语言处理任务提供高质量的语言表示。 词向量是自然语言处理领域中的重要工具，它将单个词汇转化为连续的实数向量，在几何位置上使得语义相似的词接近。这种技术为许多NLP任务如文本分类、情感分析、机器翻译等提供了强大的支持。知乎中文词向量是一个专门针对中文词汇的词向量模型，包含了25万个词的向量表示，涵盖了大量在知乎社区中广泛使用的术语和短语。 生成词向量通常基于两种主要方法：基于统计的方法（如Word2Vec）和基于神经网络的方法（如GloVe）。Word2Vec有两种训练模型：CBOW（Continuous Bag of Words）与Skip-gram。其中，CBOW通过上下文预测中心词，而Skip-gram则是反过来进行预测。GloVe则结合了全局统计信息，优化目标是词汇共现矩阵的对数似然。 文件名sgns.zhihu.bigram表明该模型可能基于Skip-gram训练，并考虑二元语法关系（bigram），即不仅考察单个词还考虑其相邻词的关系。这有助于捕捉组合含义，提高表达能力。 在训练过程中，根据大量文本数据计算每个词的出现频率及与其他词语共现频次。通过学习这些统计信息，模型能够为每种词汇确定一个低维向量表示，在这种情况下相似的词汇距离近、不相关的则远。 使用这样的词向量可以进行多种NLP任务预处理： 1. **文本分类**：将文档转换成词向量平均或加权和输入分类器。 2. **情感分析**：利用词向量捕捉情感词汇极性，辅助判断整体情绪倾向。 3. **语义搜索**：通过计算查询与文档之间的余弦相似度找出最相关文件。 4. **机器翻译**：帮助理解并转换源语言至目标语言的含义。 实际应用中，如知乎中文词向量这样的模型可以极大简化处理中文文本复杂性，并提供对中文语义的理解基础。但需要注意的是，由于每个模型都基于特定数据集训练其性能会受到数据质量、覆盖面和领域针对性的影响，在不同场景下可能需要调整或使用更适合的词向量模型。
     
  • 统计字符串中的数字和字符数量（汇编）
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    本文章详细介绍如何使用汇编语言编写程序来统计给定字符串中数字和非数字字符的数量，适合初学者了解基础的字符串处理技巧。 定义一个包含50个字符的字符串（包括字母、数字和其他符号，并且要有大小写字母）。将该字符串中的字母和数字分别提取出来，然后存放到之前实验中定义的加数和被加数变量里。
     
  • 批量生成带圈字符文本
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    本工具能够快速、高效地生成各种带圈字符文本，适用于文档美化、编号或特殊符号需求场景，操作简单便捷。 昨天发布的VBA版本不尽如人意，因此今天用VC2010编写了一个新版。