选自blog.insightdatascience 作者：Javed Qadrud-Din 机器之心编译 参与：Edison Ke、刘晓坤 来自 Insight 的 Javed Qadrud-Din 开源了一种通用的实体嵌入算法，相比谷歌的 word2vec 模型能实现更广泛实体（包括名人、商家、用户等）的嵌入、更高的准确率以及少 4 个数量级的数据需求量。 GitHub 链接：https://github.com/javedqadruddin/person2vec Javed Qadrud-Din 先前曾
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80094426 论文地址：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperu
Softmax Regression模型本质还是一个多分类模型，对Logistic Regression 逻辑回归的拓展。如果将Softmax Regression模型和神经网络隐含层结合起来，可以进一步提升模型的性能，构成包含多个隐含层和最后一个Softmax层的多层神经网络模型。之前发现R里面没有特别适合的方法支持多层的Softmax 模型，于是就想直接用R语言写一个softmaxreg 包。可以支持大部分的多分类问题，其中的两个示例：MNIST手写体识别和多文档分类(Multi-Class DocumentClassification) 的文档如下
在这篇 [在Keras模型中使用预训练的词向量](https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/blog/ word_embedding/) 讲述了如何利用预先训练好的 GloVe 模型，本文基本大同小异。只写一些不同的地方，更想的可以看这篇文章。
我们使用平均词嵌入（AWE）模型基于职业描述来检索相关的CV。我们在这提供了一个循序渐进的指南，通过使用西班牙语的文件（简历）训练，将已训练的领域词嵌入与预先训练好嵌入结合起来。我们还使用主要成分分析（PCA）作为一种缩减技术，用于将类似的维度用于单词嵌入结果。
情感分析是一种常见的自然语言处理（NLP）方法的应用，特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中。通过这种方式，情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。尽管情绪在很大程度上是主观的，但是情感量化分析已经有很多有用的实践，比如企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线评论中的差评信息。 最简单的情感分析方法是利用词语的正负属性来判定。句子中的每个单词都有一个得分，乐观的单词得分为 +1，悲观的单词则为 -1。然后我们对句子中所有单词得分进行加总求和得到一个最终的情
搜索团队正好需要计算一些词汇的相似性，这个用Word2Vec是很方便的。于是我立马安排算法团队帮个忙弄下。但回头想想，因为这么点事，打断了算法手头的工作，这简直不能忍。
2016课程地址 项目描述地址 ---- 什么是情感分析？ 就是要识别出用户对一件事一个物或一个人的看法、态度，比如一个电影的评论，一个商品的评价，一次体验的感想等等。根据对带有情感色彩的主观性文本进行分析，识别出用户的态度，是喜欢，讨厌，还是中立。在实际生活中有很多应用，例如通过对 Twitter 用户的情感分析，来预测股票走势、预测电影票房、选举结果等，还可以用来了解用户对公司、产品的喜好，分析结果可以被用来改善产品和服务，还可以发现竞争对手的优劣势等等。 怎么分析，技术上如何实现？ 首先这
【导读】自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展，FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势，是了解NLP发展的非常好的文章。
来源：计算机视觉与机器学习作者丨Jay Alammar 链接丨https://jalammar.github.io/illustrated-bert/本文约4600字，建议阅读8分钟本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后，BERT 就在 NLP 领域大火，在本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 前言 2018年可谓是自然语
现在在NLP领域，词向量是一切自然语言处理的基础，有了词向量我们就可以进行数据分析，文本聚类分类的一系列操作了。接下来我们就开始学习如何训练词向量，之前我们有介绍关于 word2vec 的博文 word2vec算法理解和数学推导，这篇博文我们就一起来学习如何实现词向量的训练。 首先我们运用的语料是我之前爬取的京东小米9的好评，训练一个关于手机类的词向量。数据如下所示：
来源：机器学习初学者本文约4500字，建议阅读8分钟我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，这个是NLP（自然语言处理）的非常重要的部分。 导语 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后，BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火，在本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，这个是NLP（自然语言处理）的非常重要的部分。 正文开始 前言 2018年可谓是自然
[ 导读 ]自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展，FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势，是了解NLP发展的非常好的文章。
网络游戏及电竞流媒体业务正在崛起为一个巨大的市场。在去年的英雄联盟世界锦标赛中，仅一场半决赛就有高达 1.06 亿人观看，甚至超过了 2018 年“超级碗”的观看人数。另一个成功的例子是 Twitch，目前有数千游戏玩家在上面直播玩游戏，平台也早已收获数千万观众。而专门向游戏玩家提供个性化游戏分析报告的公司 Visor，正积极搭建模型，用于实时预测游戏比赛中的胜负。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699
作者简介：张俊林，中国中文信息学会理事，目前在新浪微博 AI Lab 担任资深算法专家。在此之前，张俊林曾经在阿里巴巴任资深技术专家，以及在百度和用友担任技术经理及技术总监等职务。同时他是技术书籍《这就是搜索引擎：核心技术详解》（该书荣获全国第十二届输出版优秀图书奖）、《大数据日知录：架构与算法》的作者。
随着深度学习的兴起，每个模型都需要一个输入，而我们现实生活中的对象（文字、图片）等等都不是数字，计算机无法处理。所以如何为每个任务确定一个合适的 “输入” 就变得尤其重要了，这个过程也被叫做表征学习。
迁移学习是一种使用为任务开发的模型做第二个任务模型起点的机器学习方法。使用预训练模型作计算机视觉和自然语言处理任务的起点是深度学习中一种流行的方法。因为在这些问题上开发神经网络模型需要的大量计算资源和
高质量的地图数据为Uber旅行体验的许多方面提供了动力。搜索、路由和预计到达时间（ETA）预测等服务都要依靠准确的地图数据为乘客、司机、食客和投递伙伴提供安全、便捷和高效的体验。然而，地图数据会随着时间的推移而过时，从而降低其质量。
本文结构： 什么是情感分析？ 怎么分析，技术上如何实现？ ---- cs224d Day 7: 项目2-命名实体识别 2016课程地址 项目描述地址 ---- 什么是情感分析？ 就是要识别出用户对一件事一个物或一个人的看法、态度，比如一个电影的评论，一个商品的评价，一次体验的感想等等。根据对带有情感色彩的主观性文本进行分析，识别出用户的态度，是喜欢，讨厌，还是中立。在实际生活中有很多应用，例如通过对 Twitter 用户的情感分析，来预测股票走势、预测电影票房、选举结果等，还可以用来了解用户对公司、产品的
最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型，再分别在不同的下游任务上微调，这样的模型在不同的任务均得到了目前为止最好的结果，并且有一些结果相比此前的最佳成绩得到了幅度不小的提升。借此契机，我们回顾一下词表示方向的这两年的一些新进展，希望能发现一些规律和新的idea。基本的介绍路线如下：
本文的主题是自然语言处理中的预训练过程，会大致说下NLP中的预训练技术是一步一步如何发展到Bert模型的，从中可以很自然地看到Bert的思路是如何逐渐形成的，Bert的历史沿革是什么，继承了什么，创新了什么，为什么效果那么好，主要原因是什么，以及为何说模型创新不算太大，为何说Bert是近年来NLP重大进展的集大成者。
来源 | Analytics Vidhya 【磐创AI导读】：这篇文章主要介绍了如何使用word2vec构建推荐系统。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
词的向量化就是将自然语言中的词语映射成是一个实数向量，用于对自然语言建模，比如进行情感分析、语义分析等自然语言处理任务。下面介绍比较主流的两种词语向量化的方式：
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本博客主要记录使用自己的语料库与Python gensim库训练word2vec fastext等模型获得相关词向量，以及训练好的词向量模型基本用法。
首先来一个简单的问题，“乔布斯”和“苹果”这两个词有关联吗？如果有，有多大的相关度？ 背景介绍 传统的文档相关度一般是基于特征提取所得的向量相关度，而词语相关度也经常在不少实际应用中涉及到。对于要比较的两个词语，相对于仅仅在“相等”和“不等”这两者间做一个选择，更好的方法应当是对相关度的大小作一个数值性刻画。如果“1”对应完全相关，“0”对应完全不相关（当然也可以将相关度最小值设为-1），那么可以用“0”至“1”之间的一个浮点数来刻画两个词语的相关度。 衡量两个词语的相关度一般通过比较其上下文环境来实现，
文本情感分析系统，使用Python作为开发语言，基于文本数据集，使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。
来源 | 博文视点 头图 | 下载于视觉中国 近年来，在深度学习和大数据的支撑下，自然语言处理技术迅猛发展。而预训练语言模型把自然语言处理带入了一个新的阶段，也得到了工业界的广泛关注。 通过大数据预训练加小数据微调，自然语言处理任务的解决，无须再依赖大量的人工调参。借助预训练语言模型，自然语言处理模型进入了可以大规模复制的工业化时代。 那到底什么是预训练？为什么需要预训练呢？ 预训练 预训练属于迁移学习的范畴。 现有的神经网络在进行训练时，一般基于后向传播（Back Propagation，BP）算法，
本文结合最近热播的电视剧《延禧攻略》，对其人物的关系在数据上进行解读。通过从网上收集相关的小说、剧本、人物介绍等，经过word2vec深度学习模型的训练，构建人物关系图谱，并通过可视化的方式进行展示。
对于字面上的匹配总体来说并不复杂，但实际效果就仅限于有字符交集的词语。若是想要上升到语义之间有相关度，就可以化归为学术界常见的语义匹配的问题。
在以词项为基本单元输入的自然语言处理任务中，都避免不了将词项转换成算法能够输入的特征表示，词项的特征表示有很多种，这里主要介绍的就是词向量。word2vec是比较流行的训练词向量的算法，使用Gensim模块可以非常简单的训练出词向量。
为什么最新的模型结果这么难以复现？为什么去年可以工作的代码和最新发布的深度学习框架不适配？为什么一个很直白的基线这么难以建立？在今天的世界中，这些都是自然语言处理（NLP）的研究员遇到的问题。
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
Changing the world, one article at a time. Sr. Data Scientist, Toronto Canada. Opinion=my own.
「词类比」可谓是自然语言处理领域最为人津津乐道的经典案例之一。然而，进来一系列针对词类比现象的理论依据的讨论似乎要将这一明星案例拉下神坛。然而，无论结果如何，这一场围绕爆炸新闻和真理的大讨论都大大吸引了人们对于自然语言处理领域的关注，激发了大家的研究热情！
随着深度学习在工业届不断火热，Embedding技术便作为“基本操作”广泛应用于推荐、广告、搜索等互联网核心领域中。Embedding作为深度学习的热门研究方向，经历了从序列样本、图样本、再到异构的多特征样本的发展过程。本文主要主要参考几个篇大神写的文章，总结了现在主流的Embedding技术，简单介绍它们的基本原理，以及在推荐下的使用场景，希望对大家快速整理相关知识有所帮助。
本教程的这一部分将重点介绍使用 Word2Vec 算法创建分布式单词向量。 （深度学习的概述，以及其他一些教程的链接，请参阅“什么是深度学习？”页面）。
前面讲到一些文本基本处理方法。一个文本串，对其进行分词和重要性打分后（当然还有更多的文本处理任务），就可以开始更高层的语义分析任务。
参考文章: https://www.jianshu.com/p/471d9bfbd72f
相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，NLP是AI完全问题，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。
谷歌在2016年发表的文章《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》成为行业内争相跟进的技术方案，其基本的算法思想也成为深度学习在推进系统领域的成功的范例。在YouTube的推荐过程中，把推荐过程分为召回和排序两个阶段，在召回阶段，其主要目的是从百万级的视频中检索除一部分的视频用于之后的排序，对于召回阶段，需要处理的是全量的数据，由于数据量巨大，这就对召回的速度有很高的要求。
word2vec是nlp之中蛮老的一个技术了，讲道理工作了两年多也基本没有用过这个玩意，除了刚开始工作的时候用了一下之后后面基本就是直接训练了。
当前主流的推荐系统中，embedding 无处不在，从一定意义上可以说，把 embedding 做好了，整个推荐系统的一个关键难题就攻克了。因此，本文总结了移动腾讯网推荐系统中的 embedding 技术实践，力图达到娱人娱己的目的。
NLP就是处理自然语言，可以是文本、音频和视频。本文将重点了解如何使用文本数据并讨论文本数据的构建块。
现有的神经网络在进行训练时，一般基于后向传播（Back Propagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等优化算法不断优化模型参数。
循环神经网络（四） ——words2vec、负采样、golve （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要学习几种现有的流行的词嵌入算法，包括words2vec、负采样、golve，另外学
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