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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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简介：
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》

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  • 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》
     
  • PyTorch实现Word2Vec的CBOW和Skip-Gram模型
    优质
    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。
     
  • 14 - 使用TensorFlow实现Word2Vec连续词袋(CBOW)模型
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    本教程介绍如何使用TensorFlow框架来构建和训练Word2Vec的连续词袋（CBOW）模型，涵盖数据处理及模型优化。 Continuous Bag of Words（CBOW）是一种用于学习词嵌入的神经网络模型，属于Word2Vec框架的一部分。其目标是通过上下文中的词语来预测目标词语，并且具有简单的结构和高效的训练方式。本教程将带你深入了解CBOW模型的工作原理、实现细节及其应用。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 使用PyTorch实现的中英文语料训练CBOW模型以获取词向量
    优质
    本项目采用PyTorch框架，通过结合中文和英文语料库来训练连续词袋(CBOW)模型，旨在生成高质量的词语向量表示。 自然语言处理第二次作业：data文件夹包含语料（包括老师提供的中文和英文语料以及一份中文停用词语料）。output文件夹用于存储生成的词向量文件。script文件夹内有CBOW脚本，可以同时处理中英文语料。运行步骤如下：在脚本中选择训练语言后直接执行即可。
     
  • 人工智能项目实践中的词向量：CBOW、Skip-Gram、Word2Doc Matrix与Word2Word Matrix
    优质
    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.
     
  • Transformer模型在深度学习自然语言处理中的应用
    优质
    本研究探讨了Transformer模型在深度学习中处理自然语言任务的应用，包括但不限于机器翻译、文本生成及问答系统等领域。 Transformer模型是自然语言处理领域的一项重要创新，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），完全依赖注意力机制来处理序列数据，在机器翻译任务中的表现尤为出色，并被谷歌云TPU推荐为参考模型。 传统RNN由于递归结构，难以有效传递长时间跨度的信息，导致其在捕捉长距离依赖方面存在困难。为了克服这个问题，研究人员引入了注意力机制（attention），它通过计算每个状态的能量并应用softmax函数来确定权重，从而对信息进行加权求和形成summary，使模型能够关注到关键信息。 Transformer的核心在于多头注意力（multi-head attention）。每个注意力头执行不同的注意力计算，并行处理不同类型的信息。具体来说，每个注意力头基于经过线性变换后的查询（query）和键（key），通过归一化点积来获取相关信息。 编码器部分由一系列相同的块堆叠而成，这些块包括多头注意力、残差连接、层归一化以及一个包含ReLU激活的两层前馈神经网络。这种设计允许信息直接从前一层传递到后一层，并有助于提高模型训练过程中的稳定性和效率。 然而，Transformer也存在一些局限性。由于其基于注意力机制的设计，导致计算复杂度呈二次方增长，在处理大规模数据时对计算资源提出了较高要求。 尽管如此，Transformer的影响力和实用性不容小觑。后续研究不断对其进行优化改进，例如通过引入Transformer-XL解决了长依赖问题，并且以BERT为代表的预训练模型进一步推动了自然语言处理技术的发展。未来，Transformer仍将是深度学习NLP领域的核心工具之一，在语义理解和生成任务上有望取得更多突破性进展。
     
  • 自然语言处理四份作业：jieba、CBOW、LSTM和CRF等
    优质
    这份学习资料包含了四个关于自然语言处理的经典作业，分别涉及分词工具jieba、词向量模型CBOW、循环神经网络LSTM以及条件随机场CRF的应用。适合深入理解NLP技术原理与实践操作的读者参考学习。 我的作业涉及jieba分词、CBOW模型、LSTM网络以及CRF算法的应用，并且包含一个搜索引擎的实现，还有一些部分做了用户界面设计。
     
  • 利用Python进行中文分词的自然语言处理实现【100013101】
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    本课程专注于使用Python进行中文文本分析，涵盖核心的自然语言处理技术与实践操作，帮助学员掌握高效地对中文文档进行分词的技术方法。 中文分词是指将汉字序列切分成一个个独立的词语。这项技术是文本挖掘的基础，通过对输入的一段中文进行准确的分词处理，可以使计算机自动识别语句的意义。这对于信息提取、信息检索、机器翻译、文本分类、自动摘要生成、语音识别以及自然语言理解等众多中文信息处理领域来说至关重要。
     
  • Transformer模型在深度学习自然语言处理中的应用.zip
    优质
    本资料深入探讨了Transformer模型在自然语言处理领域的应用，包括但不限于机器翻译、文本摘要和问答系统等，适合对深度学习感兴趣的读者研究参考。 深度学习自然语言处理-Transformer模型.zip