关于 迷幻听话型香烟 功效【V信;799.196.362】林 的搜索结果,共537
l****m 2018-07-10
词向量(一)
XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数,|V||V|为词汇表的大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法有很多问题: 由于很多词没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达到好的矩阵分解果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现的词也会影响矩阵分解的果。 基于神经网络的模不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表,而是通过学习语义息得到词向量,因此能很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量的细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模果展示 本章中,当词向量训练好后,我们可以用数据可视化算法t-SNE[4]画出词语特征在二维上的投影(如下图所示)。
x****5 2020-08-29
小度音响正常联网后 对话没反应
“小度音响正常联网后 对没反应  喊小杜小杜 它答应 然后其它能对都跟憨子样的没反应
x****5 2020-08-29
小度音响正常联网后 对话没反应
“小度音响正常联网后 对没反应  喊小杜小杜 它答应 然后其它能对都跟憨子样的没反应,连了四个网络都是这个样子
用****在 2018-07-10
词向量(二)
文章结构: 词向量 背景介绍 果展示 模概览 数据准备 编程实现 模应用 总结 参考文献 模概览 在这里我们介绍三个训练词向量的模:N-gram模,CBOW模和Skip-gram模,它们的中心思想都是通过上下文得到一个词出现的概率。对于N-gram模,我们会先介绍语言模的概念,并在之后的训练模中,带大家用PaddlePaddle实现它。而后两个模,是近年来最有名的神经元词向量模,由 Tomas Mikolov 在Google 研发[3],虽然它们很浅很简单,但训练果很好。 语言模 在介绍词向量模之前,我们先来引入一个概念:语言模。 语言模旨在为语句的联合概率函数P(w1,...,wT)P(w1,...,wT)建模, 其中wiwi表示句子中的第i个词。语言模的目标是,希望模对有意义的句子赋予大概率,对没意义的句子赋予小概率。 这样的模可以应用于很多领域,如机器翻译、语音识别、息检索、词性标注、手写识别等,它们都希望能得到一个连续序列的概率。
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