2.1.1 分词的原理介绍 在下面介绍文本向量化的时候会涉及到分词，首先介绍下分词的基本原理。 本质是一个N元模型，即目前位置的词汇和前面N个词汇有关。...用概率图来进行表示 应用：隐式马尔科夫模型HMM解码算法求解；最优分词求解 2.1.2 文本向量化的方式 文本无法直接参与建模进行后续分析，而转化成向量之后就可以进行！...所以如何将文本变为向量就是一个大学问~ 但归纳起来，可以理解为两种方式： 方式1：基于one-hot编码的变形 变形1：基于频数（词袋模型，BoW）的向量化表示 变形2：基于Hash Trick的向量化表示...对比基于词频的向量化+Hash Trick后的向量化： 基于词频的向量化应用场景： 词汇表的特征不太大 优势： 解释性很强，我们知道每一维特征对应哪一个词 同时还可以使用TF-IDF对各个词特征的权重修改...基于Hash Trick的向量化应用场景： 大规模机器学习 优势： 降维速度很快，降维后的特征仍可以帮我们完成后续的分类和聚类工作 解决了词汇量极大，使用向量化方法内存不够用的问题 Python实现：
4 bytes * 1,500,000,000 = 6GB ，更先进的模型如 LLAMA 有 65B 参数，那么需要的内存就需要 260G，这还是在不考虑词汇表的情况下。...而且，在训练 LLM 中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统的瓶颈，核心数反而不是大问题，因此减小内存使用是首要优化点。...使用内存占用更小的数据类型是一种直接的方式，比如 16 位的浮点数就可以直接将内存使用减倍。...[6] 把 Huggingface Transformers 库中的大多数 LLM 应用这些量化方法，这无疑极大方便了用户的使用。...~32x base 74 M base.en base ~1 GB ~16x small 244 M small.en small ~2 GB ~6x medium 769 M medium.en medium
在机器学习中，我们经常使用高维向量。 嵌入：用向量作为一种表示词（或句子）的方法。 文档：单个文本。 语料库：一组文本。...另一种改进词袋的方法是使用n-grams。这只需要n个单词而不是1个单词。这有助于捕捉句子中更多的上下文。 Count Vectoriser 直觉 这是将语言向量化的最简单方法。...=a) else a return a word2vec = gensim.downloader.load('word2vec-google-news-300') #1.66 gb # 将数据向量化...有一个特征显然是模型使用最多的，但是如果不做额外的工作，我们就无法找出它代表了什么。 ? GloVe 直觉 GloVe代表Global Vectors。...我认为Word2Vec现在有点过时，但是使用这样的方法非常快和强大。 我们中的许多人第一次学习NLP的方式是通过做一个情绪分析项目，用词袋来表示文本。
近日 FAIR 实验室在官方博客中指出，目前 fastText 资料库已经能够在智能手机及小型电脑上使用，而且内存只需要几百千字节，充分增强了 fastText 的延展性。...Facebook 团队一直努力在提升精度的同时尽可能地减少计算的复杂度，让实际应用在使用的过程中变得更加灵活方便。而在机器学习拓展的过程中，团队所面临的问题在于，需要涉及一个通用库来解决文本分类问题。...因此，fastText 应运而生，针对文本表达和分类帮助建立量化的解决方案。 FAIR 实验室去年开源了资料库 fastText，AI 研习社此前也做过覆盖。...当时开源的资料库对内存要求较高，动辄数 GB，因此主要支持笔记本电脑及 X86 用户。 对于有大量类别的数据集，fastText 采用了分层分类器，将不同的类别整合进树形结构中。...结果显示，fastText 比起目前非常流行的 word2vec 以及最先进的形态词表征方式有着更好的表现，且兼容多种语言。
介绍 文本文档的量化表示在机器学习中是一项具有挑战性的任务。很多应用都需要将文档量化处理，例如：文档检索，web搜索，垃圾邮件过滤，主题建模等。 但是，要做到这一点好的方法不多。...然而，当使用这种编码时，词语的意义将会失去。例如，如果我们将“巴黎”编码为id_4，将“法国”编码为id_6，将“权力”编码为id_8，则“法国”将与“巴黎”具有“法国”和“权利”相同的关系。...word2vec，在本文中于2013年提出，旨在为您提供：每个单词的向量化表示，能够捕获上述关系。这是机器学习中更广泛概念的一部分 – 特征向量。...它不是仅是使用一些单词来预测下一个单词,我们还添加了另一个特征向量，即文档Id。 因此，当训练单词向量W时，也训练文档向量D，并且在训练结束时，它包含了文档的向量化表示。...相反）并且消耗更少的内存，因为不需要保存词向量。
（有向/无向）的无权图 所有图 所有图 发表时间 2013 2014 2015 2016 训练任务 word2vec的训练任务为Language Model (LM)，本质上是希望模型学习单词之间的条件共现关系...) 来预测邻居 (相当于word2vec中的) ，即使用Skip-gram模型。...训练思想 word2vec、DeepWalk、node2vec都基于最大似然估计的思想设计训练任务，都是为了使某种共现关系出现的概率最大化，而LINE由于其算法相似度的定义导致无法使用MLE，是用学习到的分布去逼近数据中已知的分布...DeepWalk 算法 DeepWalk算法主要包括两个步骤，第一步为随机游走采样节点序列，第二步为使用skip-gram模仿word2vec学习嵌入向量。...构建同构网络，从网络中的每个节点开始分别进行Random Walk 采样，得到局部相关联的训练数据 对采样数据进行Skip-gram训练，将离散的网络节点表示成向量化，最大化节点共现，使用Hierarchical
词袋模型同样有一下缺点： 词向量化后，词与词之间是有大小关系的，不一定词出现的越多，权重越大。 词与词之间是没有顺序关系的。...1.5 离散表示存在的问题 由于存在以下的问题，对于一般的NLP问题，是可以使用离散表示文本信息来解决问题的，但对于要求精度较高的场景就不适合了。 无法衡量词向量之间的关系。...input层是一个前向词的输入，是经过one-hot编码的词向量表示形式，具有V*1的矩阵。...output层(softmax)自然是前向窗中需要预测的词。...对多义词无法很好的表示和处理，因为使用了唯一 的词向量 3.3 sense2vec word2vec模型的问题在于词语的多义性。
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。...当然如果我们无法真正实施的话，一切都是浮云。幸运的是，genism（Python 软件库）中 Word2Vec 和 Doc2Vec 的优化版本是可用的。...使用word2vec会得到vectors.bin词向量模型文件，对于文本聚类而言，word2vec提供了一个内部命令来获得近义词列表。...1、首先使用庖丁分词工具将微博内容分解成分离的单词，然后我们按照使用70%的数据作为训练集并得到一个扩展的微博情感词典，使用SO-PMI算法进行词语情感倾向性分析 使用情感词典和联系信息分析文本情感具有很好的粒度和分析精确度...需要注意的是，这个文件解压后的大小是 3.5 GB。利用谷歌的词向量我们可以看到单词之间一些有趣的关系： ?
词袋模型同样有一下缺点： 词向量化后，词与词之间是有大小关系的，不一定词出现的越多，权重越大。 词与词之间是没有顺序关系的。...2.5 离散表示存在的问题 由于存在以下的问题，对于一般的NLP问题，是可以使用离散表示文本信息来解决问题的，但对于要求精度较高的场景就不适合了。 无法衡量词向量之间的关系。...output层(softmax)自然是前向窗中需要预测的词。 通过BP＋SGD得到最优的C投影矩阵，这就是NNLM的中间产物，也是我们所求的文本表示矩阵，通过NNLM将稀疏矩阵投影到稠密向量矩阵中。...对多义词无法很好的表示和处理，因为使用了唯一的词向量 4.3 sense2vec word2vec模型的问题在于词语的多义性。...word2vec⼯具的提出正是为了解决上⾯这个问题。它将每个词表⽰成⼀个定⻓的向量，并使得这些向量能较好地表达不同词之间的相似和类⽐关系。 6. Word2Vec代码实现 ?
接下来，我们要让计算机认识这些文本，也就是文本向量化，把人类可读的文字转换成计算机可以认识的、数字化的过程。可以通过tf-idf、Word2Vec、Elmo、BERT等算法提取到文本的词向量。...对于其实现原理，比较难理解的是“文本向量化”这一部分，我重点聊一下。俗话说“物以类聚、人以群分”，同样的，对文本进行向量化之后，能够发现属性相近的单词，在向量空间的分布上更加接近。...二是Onehot编码无法表达相似的单词之间的相似长度，比如说英文单词beautiful和pretty，二者意思相近，但是无法通过Onehot编码的方式表达出来。...CBOW与Skip-Gram相结合就是Word2Vec算法，但这种算法也存在一定问题，比如无法解决一词多义的问题，也就是对上下文语义关系的理解还不够深入。...上述就是Transformer的一个编码器和一个解码器的工作流程，实际使用中可以重复n次。Transformer论文发表的作者使用了6个编码器和6个解码器来实现机器翻译的任务，取得了非常不错的效果。
例如：32B 模型在 FP16 下需约 48-64GB 显存，量化后可能降至 24-32GB。 内存需求：至少为模型大小的 2 倍（用于加载和计算缓冲）。...macOS - M3 Max（64GB+ 统一内存） - 仅限量化版本，性能受限 Linux - GPU: 2x RTX 3090（通过 NVLink） - 多卡（如 2x RTX 4090 48GB...- 无法本地部署（硬件限制） - 云 API 调用 Linux - GPU: 4x RTX 4090（48GB 显存） - 专业卡（如 NVIDIA A100 80GB） - RAM: 128GB...注意事项 量化优化：使用 4-bit/8-bit 量化可大幅降低显存需求（如bitsandbytes[6]）。...模型参数设置：根据你的硬件配置和使用需求，设置模型的相关参数，如最大生成长度、温度等，一般默认参数即可满足常见需求，但对于特定任务，你可以适当调整，比如生成创意文本时，可将温度调高至 0.8 - 1.0
前言 接着上一篇[推荐之矩阵分解]，继续说Embedding在推荐领域的应用方法，矩阵分解为描述User/Item提供了一种向量化表达的方案，而本篇将探究如何从word2vec的角度获取Item的向量化表达...工业代表：YouTube-详细解读Youtube推荐算法 （3）基于深度学习模型的全库检索推荐算法： 由于向量检索方法限定了内积模型这种用户-商品之间喜好的度量方式，无法容纳更加先进的打分模型(例如带有...序列实体数据的向量化，跟对一段文本的各个词汇进行向量化表达是不是很类似？我们的word2vec是不是该登场了。...word2vec中使用词频作为词的分布，并在词频数上乘上0.75作为权重，使用0.75幂的好处可以减弱不同频次差异过大带来的影响，使得小频次的单词被采样的概率变大，那在自己特定的业务场景里面，是不是0.75...目前推荐领域有很多这类基于word2vec思想对序列数据中的各个组成实体(Item)进行向量化的成熟方案，在业界也被统称为item2vec。
） Jieba（中文分词） Word2vec (单词向量化工具，可以计算单词之间的详细度） Networks（网络图工具，用于展示复杂的网络关系 数据预处理 文本文件转发成utf8(pandas) 文本文件分句...，分词（Jieba) 文本文件分句，分词, 分析词性，主要是人名（Jieba) 更新自定义词典，重新分词（整个过程需要几遍，直至满意） 手工少量删除（分词出来的人名误判率不高，但是还是存在一些。...header=None,quoting=3,sep="\t")[0].values corpus = "yttlj.txt" yttlj = pd.read_csv(corpus,encoding="gb18030...向量化训练 # Set values for various parameters num_features = 300 # Word vector dimensionality...17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。
无监督意味着 BERT 仅使用文本语料库进行训练，这点很重要，因为在网络上存在着大量公开的多语言文本数据。...以 word2vec （ https://www.tensorflow.org/tutorials/representation/word2vec ） 和 GloVe （ https://nlp.stanford.edu...使用 BERT 进行微调 重要事项：文中的所有结果都是在 64GB 内存的单个 TPU 上进行微调。...我们目前无法在 12GB - 16GB 内存的 GPU 上来复现 BERT-Large 的大部分结果，因为其支持的最大 batch 数太小了。...使用 BERT-Base 模型进行微调的代码正常情况下可以在给定超参数、拥有 12GB 内存以上的 GPU 上运行。
“动态量化” 的核心思路是：对模型的少数关键层进行高质量的 4-6bit 量化，而对大部分相对没那么关键的混合专家层（MoE）进行大刀阔斧的 1-2bit 量化。...这里的测试环境为： 四路 RTX 4090（4×24 GB 显存） 四通道 DDR5 5600 内存（4×96 GB 内存） ThreadRipper 7980X CPU（64 核） 在此配置下，短文本生成...下面列举一些更具性价比的选项： Mac Studio：配备大容量高带宽的统一内存（比如 X 上的 @awnihannun 使用了两台 192 GB 内存的 Mac Studio 运行 3-bit 量化的版本...） 高内存带宽的服务器：比如 HuggingFace 上的 alain401 使用了配备了 24×16 GB DDR5 4800 内存的服务器） 云 GPU 服务器：配备 2 张或更多的 80GB 显存...结论与建议 如果你无法将模型完全加载至显存，那么 Unsloth AI 的 1.73-bit 动态量化版本明显更具实用性 —— 速度更快且资源占用更少，效果也并没有显著逊色于 4-bit 量化的版本。
“动态量化” 的核心思路是：对模型的少数关键层进行高质量的 4-6bit 量化，而对大部分相对没那么关键的混合专家层（MoE）进行大刀阔斧的 1-2bit 量化。...-UD-IQ1_M：内存 + 显存 ≥ 200 GB DeepSeek-R1-Q4_K_M：内存 + 显存 ≥ 500 GB 我们使用 ollama 部署此模型。...我的测试环境为： 四路 RTX 4090（4×24 GB 显存） 四通道 DDR5 5600 内存（4×96 GB 内存） ThreadRipper 7980X CPU（64 核） 在此配置下，短文本生成...下面列举一些更具性价比的选项： Mac Studio：配备大容量高带宽的统一内存（比如 X 上的 @awnihannun 使用了两台 192 GB 内存的 Mac Studio 运行 3-bit 量化的版本...） 高内存带宽的服务器：比如 HuggingFace 上的 alain401 使用了配备了 24×16 GB DDR5 4800 内存的服务器） 云 GPU 服务器：配备 2 张或更多的 80GB 显存
无监督意味着 BERT 仅使用文本语料库进行训练，这点很重要，因为在网络上存在着大量公开的多语言文本数据。...以 word2vec（https://www.tensorflow.org/tutorials/representation/word2vec） 和 GloVe（https://nlp.stanford.edu...使用 BERT 进行微调 重要事项：文中的所有结果都是在 64GB 内存的单个 TPU 上进行微调。...我们目前无法在 12GB - 16GB 内存的 GPU 上来复现 BERT-Large 的大部分结果，因为其支持的最大 batch 数太小了。...使用 BERT-Base 模型进行微调的代码正常情况下可以在给定超参数、拥有 12GB 内存以上的 GPU 上运行。
本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类，进而检测其是否为垃圾消息，基本步骤是：首先将文本句子转化成单词数组，进而使用 Word2Vec 工具将单词数组转化成一个 K 维向量，最后通过训练...本文案例实现上采用 Spark ML 中的词向量化工具 Word2Vec 和多层感知器分类器 (Multiple Layer Perceptron Classifier) Word2Vec简介 Word2Vec...MLP, Multilayer Perceptron) 是一种多层的前馈神经网络模型，所谓前馈型神经网络，指其从输入层开始只接收前一层的输入，并把计算结果输出到后一层，并不会给前一层有所反馈，整个过程可以使用有向无环图来表示...使用 StringIndexer 将原始的文本标签 (“Ham”或者“Spam”) 转化成数值型的表型，以便 Spark ML 处理。 使用 Word2Vec 将短信文本转化成数值型词向量。...使用 MultilayerPerceptronClassifier 训练一个多层感知器模型。 使用 LabelConverter 将预测结果的数值标签转化成原始的文本标签。
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