参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 首先按照词频顺序为每个词汇分配一个编号，然后将词汇表保存到一个独立的vocab文件中。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: word_deal1.py @time: 2019/2/20 10:4
心宽一寸，受益三分。心宽路就宽，心窄路就窄。不争自然能得到人们的尊崇，能忍则忍，一忍百安。
与NNLM相比，word2vec的主要目的是生成词向量而不是语言模型，在CBOW中，投射层将词向量直接相加而不是拼接起来，并舍弃了隐层，这些牺牲都是为了减少计算量。不经过优化的CBOW和Skip-gram中 ,在每个样本中每个词的训练过程都要遍历整个词汇表，也就是都需要经过softmax归一化，计算误差向量和梯度以更新两个词向量矩阵（这两个词向量矩阵实际上就是最终的词向量，可认为初始化不一样），当语料库规模变大、词汇表增长时，训练变得不切实际。为了解决这个问题，word2vec支持两种优化方法：hierarchical softmax 和negative sampling。
词向量（Word Vector）或词嵌入（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一项基础技术，它允许我们将自然语言中的词汇表示为实数向量。这些向量通常存在于一个高维空间内，其中每一个维度都可能代表着某种语义属性。通过这种转换，机器学习模型可以捕捉到词语之间复杂的关系，如语义相似性、反义、上下位关系等。
已经看了很久的word2vec，但是发现了很多不同版本的解释，再加上原始论文没有提到太多的细节，所以打算直接看一遍源码，一方面可以加深自己理解；另一方面，以后也可以做适当的改进！
原文链接： Jack-Cui，https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_5_bayes_2.html
本文通过分析代码数据集，总结了一种基于机器学习的新闻分类方法，该方法通过提取文本特征，使用朴素贝叶斯分类器进行分类，并针对数据集不平衡问题，采用过采样和欠采样策略，提升分类效果。同时，针对提取的特征词，采用词袋模型和TF-IDF方法进行特征表示，最终将特征向量输入到分类器中进行分类。实验结果表明，该方法在新闻分类任务上具有较好的效果。
准备工作从简单的步骤开始，比如加载数据，但是对于正在使用的数据非常特定的清理任务很快就会变得很困难。您需要从何处开始，以及通过从原始数据到准备建模的数据的步骤来执行什么操作。
Supermemo是个不错的背单词的软件（本人并不代理该软件，并非给它做广告），但实际上它可以用来记忆其它的材料。这个软件写得非常早，1992与就有DOS版本，可使用习惯与微软常见软件的风格很不一样，一开始上手时，非常非常的不习惯，用了这1年多才渐渐摸出点门道。
对于不同的问题，文本数据的预先处理是不同的。
GitHub上现在托管有超过300种编程语言。从最广泛使用的语言比如Python，Java、Javascript等，到一些非常非常小众的语言例如Befunge，应有尽有。
tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。 文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。
本项目是PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别模型，可支持长短不一的图片输入。CRNN是一种端到端的识别模式，不需要通过分割图片即可完成图片中全部的文字识别。CRNN的结构主要是CNN+RNN+CTC，它们分别的作用是，使用深度CNN，对输入图像提取特征，得到特征图。使用双向RNN（BLSTM）对特征序列进行预测，对序列中的每个特征向量进行学习，并输出预测标签（真实值）分布。使用 CTC Loss，把从循环层获取的一系列标签分布转换成最终的标签序列。
本文系作者原创，转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9910417.html
在讨论词嵌入之前，先要理解词向量的表达形式，注意，这里的词向量不是指Word2Vec。关于词向量的表达，现阶段采用的主要有One hot representation和Distributed representation两种表现形式。
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。这个系列将主要借鉴《Tensorflow实战Google学习框架》这本书，主要介绍实现语言模型的一些前期准备，后期会出更详细的文章。
LDA是一种 非监督机器学习 技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。由于 Dirichlet分布随机向量各分量间的弱相关性（之所以还有点“相关”，是因为各分量之和必须为1），使得我们假想的潜在主题之间也几乎是不相关的，这与很多实际问题并不相符，从而造成了LDA的又一个遗留问题。
自然语言处理是使用计算机科学与人工智能技术分析和理解人类语言的一门学科。在人工智能的诸多范畴中，自然语言的理解以其复杂性、多义性成为难度最大也是最有价值的领域之一。
一 本文涉及到的算法 1， LDA主题模型 符号定义 文档集合D，m篇，topic集合T，k个主题 D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响） D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY（简称VOC） LDA符合的分布 每篇文章d(长度为)都有各自的主题分布，主题分布式多项分布，该多项分布的参数服从Dirichlet分布，该Dirichlet分布的参数
http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/
作者 白宁超 成都信息工程大学硕士。 近期关注数据分析统计学、机器学习。 原文：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/zryy1.html 摘要：自然语言处理或者是文本挖掘以及数据挖掘，近来一直是研究的热点。很多人相想数据挖掘，或者自然语言处理，就有一种莫名的距离感。其实，走进去你会发现它的美，它在现实生活中解决难题的应用之美，跟它相结合的数学之美，还有它与统计学的自然融合。语言只是一种实现工具，真正难度的是模型的理解和对模型的构建。本文结合自然语言处理的基本方法，完成对2002-
机器学习（十四）——朴素贝叶斯实践 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、垃圾邮件分类 垃圾邮件分类，即通过读取邮件的内容，并打上标记其是垃圾邮件或者是正常的邮件，进而判断新的一个邮件是否是垃圾邮件。 1、读取内容和内容简单处理 这里已经有现成的邮件的正文内容，其中25篇正常的邮件，25篇垃圾邮件，存放成txt的格式。因此，首先需要读取文件内容，并且进行字符串的分割、去除标点符号、去除空格，另外英文单词中，小于3个字母的单词，通常是一些介词、量词等，没有实际意义，这类词语也会过滤掉。另外为了保证一致性
作者 白宁超 成都信息工程大学硕士。 近期关注数据分析统计学、机器学习。 原文：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/zryy1.html 摘要：自然语言处理或者是文本挖掘以及数据挖掘，近来一直是研究的热点。很多人相想数据挖掘，或者自然语言处理，就有一种莫名的距离感。其实，走进去你会发现它的美，它在现实生活中解决难题的应用之美，跟它相结合的数学之美，还有它与统计学的自然融合。语言只是一种实现工具，真正难度的是模型的理解和对模型的构建。本文结合自然语言处理的基本方法，完成对2002
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本文介绍了如何使用Tensorflow实现Word2Vec的Skip-Gram模型进行训练，并使用NCE Loss进行优化。同时，还介绍了如何使用Cosine Similarity计算文本相似度，并调用sklearn的TSNE模块进行降维。
1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量，这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量。 回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型： DNN模型中我们使用CBOW或者Skip-gram模式结合随机梯度下降，这样每次都只是取训练样本中几个词训练，每完成一次训练就反向传播更新一下神经网络中W和W’。 我们发现其中DNN模型仍存在两个缺点： 首先，每次我们只是使用了几个单词进行训练，但是在计算梯度的过程却要对整个参数矩阵进行运算，这样计算效率低下。 更重要的一个缺点是在输出
针对梯度提升树模型对文本特征进行特征工程，我们需要充分挖掘Label编码丢失的信息，例如上面的名字特征，内部存在非常强的规律，Mr等信息，这些信息反映了性别相关的信息，如果直接进行Label编码就会丢失此类信息，所以我们可以通过文本技巧对其进行挖掘。在本文中，我们对现在常用的文本特征进行汇总。在上篇中介绍过的此处不在赘述。
CountVectorizer 关于文本特征提取，前面一篇文章TF-IDF介绍了HashingTF，本文将再介绍一种Spark MLlib的API CountVectorizer。 CountVectorizer 和 CountVectorizerModel 旨在帮助将文本文档集合转化为频数向量。当先验词典不可用时，CountVectorizer可以用作Estimator提取词汇表，并生成一个CountVectorizerModel。该模型会基于该字典为文档生成稀疏矩阵，该稀疏矩阵可以传给其它算法，比如
BERT是谷歌去年推出的NLP模型，一经推出就在各项测试中碾压竞争对手，而且BERT是开源的。只可惜训练BERT的价格实在太高，让人望而却步。
随机梯度下降是一种基于梯度的优化算法，用于在训练阶段学习网络参数。梯度通常使用反向传播算法计算。在实践中，人们使用SGD的迷你批处理版本，其中参数更新是基于批处理而不是单个示例执行的，从而提高了计算效率。许多对普通SGD的扩展都存在，包括Momentum、Adagrad、rmsprop、Adadelta或Adam。
前言:出于种种原因，总是不自觉把爱好和工作相互结合起来，每每感叹于曹雪芹构思的巧妙，语言的精炼，情节的感人……于是蹦出想法，看机器能否读懂“宝黛”之间的爱情。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172431.html原文链接：https://javaforall.cn
对于NLP任务，可能需要在预处理中标记文本或构建词汇表。可能已经体验到预处理代码与桌面一样混乱。如这就是为什么创建LineFlow来缓解痛苦！它将使“桌面”尽可能干净。真正的代码如何？看看下图。预处理包括标记化，构建词汇表和索引。
这次的分享主要是对Word2Vec模型的两篇英文文档的翻译、理解和整合，这两篇英文文档都是介绍Word2Vec中的Skip-Gram模型。下一篇专栏文章将会用TensorFlow实现基础版Word2Vec的skip-gram模型，所以本篇文章先做一个理论铺垫。 原文英文文档请参考链接： - Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model http://t.cn/Rc5RfJ2 - Word2Vec (Part 1): NLP With Deep Learning with T
Word2Vec被认为是自然语言处理（NLP）领域中最大、最新的突破之一。其的概念简单，优雅，（相对）容易掌握。Google一下就会找到一堆关于如何使用诸如Gensim和TensorFlow的库来调用Word2Vec方法的结果。另外，对于那些好奇心强的人，可以查看Tomas Mikolov基于C语言的原始实现。原稿也可以在这里找到。
来源 | TowardsDataScience 译者 | Revolver 【磐创AI导读】：本文是对fasttext的一个详细介绍。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 fasttex
给你一份『词汇表』（字符串数组） words 和一张『字母表』（字符串） chars。 假如你可以用 chars 中的『字母』（字符）拼写出 words 中的某个『单词』（字符串），那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意：每次拼写（指拼写词汇表中的一个单词）时，chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的长度之和。
本文内容源自于国外2015年的一篇博客，中文翻译可以在伯乐在线看到。可以整体了解一些word2vec和doc2vec的使用方法，但是由于时间过去很久了，gensim的api也发生了变化，因此特意重新在源代码基础上做了修改，也回顾一下word2vec和doc2vec的使用 环境要求 python2.7或python3+ gensim numpy matplotlib 情感分析基本原理 情感分析（Sentiment analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类
如果使用这些默认文件名保存模型，则可以使用from_pretrained()方法重新加载模型和tokenizer。
自幼受贵州大山的熏陶，养成了诚实质朴的性格。经过寒窗苦读，考入BIT，为完成自己的教师梦，放弃IT、航天等工作，成为贵财一名大学教师，并想把自己所学所感真心传授给自己的学生，帮助更多陌生人。
和之前介绍的不同，重构了些代码，为了使整个流程更加清楚，我们要重新对数据进行预处理。
当我们想要切入某个领域时，显然这个领域已经有大量前人的工作，包括大家常用的模型、数据集、评价指标等等，初出茅庐的你却不知道这些大家习以为常的背景知识，那么如何才能快速切入一个子领域呢？
验证码端到端的识别，是对《我的PaddlePaddle学习之路》笔记六——验证码端到端的识别 的升级，这篇文章是我18年初写的，基于当时的V2版本编写，现在有点过时了，突然想升级一下。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题How to solve 90% of NLP problems: a step-by-step guide，作者Emmanuel Ameisen。 翻译 |
之前我们讲过NPL(自然语言处理)，使用的是NLTK这样一个包，现在呢，我们又有了新的法宝----GluonNPL。在做自然语言处理上能帮我们提升不少效率。
自然语言处理（NLP）包含一系列技术，用以实现诸多不同的目标。下表中列出了解决某些特定问题对应的技术。
这两个改变都是为了做分类，第一个不需要解释，第二个做文本分类只需要考虑一次整个句子的特征就行，所以不使用滑动窗口，这也是为了降低计算复杂度。
tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。 RNN是recurrent neural network的简称，中文叫做循环神经网络。 文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。
特征向量的构造有两种思想，一种是one-hot，一种是Dristributed Representation(这里用word2vec实现)，一般来说后者能够更好的表示词的含义，但是有时候我们使用的句子来自特殊的领域，word2vec模型的预训练语料未必能够表示的很好，所以这个时候用one-hot就可能会表现的更好。
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