段落(Paragraph)： 是句子或短语的集合，也可以将句子视为段落的标记。 文档(Documents)： 可能是一个句子、一个段落或一组段落。发送给个人的文本消息是文档的一个示例。...由于语言和应用的多样性，我们需要先对原始的文本进行分词、去除停用词等操作，得到每一篇文档的特征列表。 创建字典 首先，从句子列表中制作字典。...调用Gensim提供的API建立语料特征（word）的索引字典，并将文本特征的原始表达转化成词袋模型对应的稀疏向量的表达。可以使用 Gensim 从句子列表和文本文件中生成字典。...其次，出于内存优化的考虑，Gensim 支持文档的流式处理。我们需要做的，只是将上面的列表封装成一个Python迭代器；每一次迭代都返回一个稀疏向量即可。...创建 TF-IDF 词频—逆文档频率（TF-IDF） 是一种通过计算词的权重来衡量文档中每个词的重要性的技术。在 TF-IDF 向量中，每个词的权重与该词在该文档中的出现频率成反比。
为了实现这一点，我们需要捕捉文档的语义信息，而LSI可以通过在 tdfidf 矩阵上应用 SVD 来构造这样一个潜在的概念空间。...然后将段落向量和词向量级联或者求平均得到特征，预测句子中的下一个单词。...就是在每次迭代的时候，从文本中采样得到一个窗口，再从这个窗口中随机采样一个单词作为预测任务，让模型去预测，输入就是段落向量。如下所示：图片我们使用 gensim 工具可以快速构建 doc2vec。...train(documents): # Input: 文档列表 # Output: Doc2vec模型 tagged_doc = [TaggedDocument(doc.split(' '),...，所以我们的检索过程可以如下简单实现：def search(query, N): # Input: 检索文本串query, 返回结果条数N # Output: 所有文档中最相关的N条结果索引 inferred_vector
对于一个句子、文档或者说一个段落，怎么把这些数据投影到向量空间中，并具有丰富的语义表达呢？...然后将段落向量和词向量级联或者求平均得到特征，预测句子中的下一个单词。...段落向量/句向量 在该上下文中共享。...具体地，在矩阵D中添加更多的列，在固定WW,UU,bb的情况下，利用上述方法进行训练，使用梯度下降的方法得到新的D,从而得到新段落的向量表达。 2..../data/titles/ko.video.corpus','r') as f: for line in f: title = unicode(line, 'utf-8') # 切词，返回的结果是列表类型
在这里，你可以传递多个参数，这些参数对于编写 __getitem__非常有用。 函数用于返回数据集的总长度。在此基础上，将生成索引，然后将其提供给getitem。...The length of dictionary is-: ", len(word2id)) 函数读取器用于读取整个数据，它返回所有句子的列表，标签“0”表示消极评论，“1”表示积极评论。...然后，init调用reader获取与句子对应的数据和标签。 函数__len__ 返回整个数据集的长度，即self.data。...函数preprocess将输入句子转换成数字张量，其中每个数字对应于句子中的单词。 函数getitem用于在索引的帮助下输出一个经过处理的数据点。 下面的代码定义了collate_fn。...，在一个元组列表中，每个元组可以有不同的大小，但在张量中，所有维度的大小都必须相同才能合并它们。
标识化(tokenization)本质上是将短语、句子、段落或整个文本文档分割成更小的单元，例如单个单词或术语。...它通过指定的分隔符分割给定的字符串后返回字符串列表。默认情况下，split()是以一个或多个空格作为分隔符。我们可以把分隔符换成任何东西。让我们来看看。...，并将其存储在列表中。...你可能已经注意到，Gensim对标点符号非常严格。每当遇到标点符号时，它就会分割。在句子分割中，Gensim在遇到\n时会分割文本，而其他库则是忽略它。...[1]: 有部分中文将其翻译为分词,但中文文本和英文文本在分词上有所差别，且在本文中，不只演示将英文文本段落分割成单词，还演示将其分割成句子，所以在本文中将其翻译为标识化而不是分词。
在 Python 中使用 word2vec 在 Python 中，我们将使用gensim包中的 word2vec 的优秀实现。 如果你还没有安装gensim，则需要安装它。...Google 的版本和 Python 版本都依赖于多线程（在你的计算机上并行运行多个进程以节省时间）。 为了在合理的时间内训练你的模型，你需要安装 cython（这里是指南）。...返回单词列表 return(words) 接下来，我们需要一种特定的输入格式。 Word2Vec 需要单个句子，每个句子都是一列单词。 换句话说，输入格式是列表的列表。...# 返回句子列表，其中每个句子都是单词列表 # 1....( raw_sentence, \ remove_stopwords )) # 返回句子列表（每个句子都是单词列表， # 因此返回列表的列表） return
本文将介绍两种最先进的词嵌入方法，Word2Vec和FastText以及它们在Gensim中的实现。...我将在下面的段落中简要描述这两种方法是如何工作的。 Skip-gram 对于skip-gram，输入是目标词，而输出是目标词周围的词。...例如，在句子“I have a cute dog”中，输入为“a”，而输出为“I”，“have”，“cute”和“dog”，假设窗口大小为5.所有输入和输出数据都具有相同的维度和一个one-hot编码。...sentences_ted 这是准备输入Gensim中定义的Word2Vec模型的表单。Word2Vec模型可以通过一行轻松训练，如下面的代码所示。...min_count=5, workers=4, sg=0) · sentences：切分句子的列表。
Output will be in the same format as input (i.e., gensim vector=>gensim vector, or np array=>np array...在gensim里面有多个主题模型，TfidfModel可以直接用库来计算. from gensim.models import TfidfModel, LsiModel, LdaModel corpus...DM 试图在给定上下文和段落向量的情况下预测单词的概率。在一个句子或者文档的训练过程中，段落 ID 保持不变，共享着同一个段落向量。...自然语言预处理中，一个很重要的步骤就是将你收集的句子进行分词，将一个句子分解成“词”的列表。...TaggedDocument里面存放的是Token列表和Tag： 其中Token列表就是将文章通过分词软件分成的词语的列表，Tag这里保存着原来文章的编号。
学出来的向量可以通过计算距离来找 sentences/paragraphs/documents 之间的相似性， 或者进一步可以给文档打标签。...---- 既然可以将 word 表示成向量形式，那么句子／段落／文档是否也可以只用一个向量表示？ 一种方式是可以先得到 word 的向量表示，然后用一个简单的平均来代表文档。...gensim 实现: model = gensim.models.Doc2Vec(documents,dm = 1, alpha=0.1, size= 20, min_alpha=0.025) 二者在...数据：多个文档，以及它们的标签，可以用标题作为标签。 影响模型准确率的因素：语料的大小，文档的数量，越多越高；文档的相似性，越相似越好。...gensim 中模型是以单词为单位训练的，所以不管是句子还是文档都分解成单词。
学出来的向量可以通过计算距离来找 sentences/paragraphs/documents 之间的相似性， 或者进一步可以给文档打标签。...既然可以将 word 表示成向量形式，那么句子／段落／文档是否也可以只用一个向量表示？ 一种方式是可以先得到 word 的向量表示，然后用一个简单的平均来代表文档。...gensim 实现: model = gensim.models.Doc2Vec(documents,dm = 1, alpha=0.1, size= 20, min_alpha=0.025) 二者在...Doc2Vec 的目的是获得文档的一个固定长度的向量表达。 数据：多个文档，以及它们的标签，可以用标题作为标签。...gensim 中模型是以单词为单位训练的，所以不管是句子还是文档都分解成单词。
然后再通过jieba对文章进行分词，在分词的时候还需要将一些没有实际意义的词进行去除，所以在分词的之后加了一个停用词的去除。...将分词后的多个文件合并为一个文件，便于word2vec模型的训练 ''' 合并分词后的文件 ''' def merge_corpus(): output = open(".....训练word2vec模型的时候，需要使用到gensim库，安装教程请参考官网，通过pip命令就可以进行安装。...1、找出与指定词相似的词 返回的结果是一个列表，列表中包含了制定个数的元组，每个元组的键是词，值这个词语指定词的相似度。...image.png 注意：单词向量的维度。与训练时保持一致（我用的是250维的） 句子对比使用 ? 句子对比.png 相似度夹角：0.1741155833744904 分类：天气
分支二：建立TFIDF 情况一：新的句子 ....，适合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。..., allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False...情况一：新的句子 new_sensence = "16通过下面一句得到语料中每一篇文档对应的稀疏向量" test_corpus_1 = dictionary.doc2bow(jieba.cut(raw_documents...) 如果未english，用于英语内建的停用词列表 如果未list，该列表被假定为包含停用词，列表中的所有词都将从令牌中删除 如果None，不使用停用词。
笔者就想到了近来如火如荼的大规模预训练语言模型，这些由大公司在极大规模语料上预训练好的模型，它们给句子的向量编码已经包含足够多的信息了，若是再辅以和业务相关的语料微调，就更好了。...里面分成了Server端和Client端，其中Server端就是加载BERT预训练模型和根据Client传过来的句子返回向量编码，而Client端只需要向Server传原始句子，得到向量编码后利用编码干活即可...预先加载好Server的BERT模型和gensim的词库向量，对于新来的每个query，首先通过BERT得到向量表示，然后扔到gensim中查找最接近的几个词语返回。 看到这里似乎可以结束了？...例如将分词并删减后的句子的2-gram及3-gram构成列表，比如 "今天天气真好啊"，分词后为["今天", "天气", "真好", "啊"], 2-gram组合即为 ["今天天气", "天气真好",...gensim内部是通过numpy矩阵相乘进行运算的，但对于大词表而言还是不够快。
令牌类型id(对于像BERT这样的模型):在多个片段的情况下，每个令牌属于哪个片段或句子。对于单句输入，所有令牌类型id通常设置为0。...Token_type_ids表示每个令牌所属的片段或句子(本例中第一个句子为0)。 接下来，就可以根据编码查询从语料库中检索相关段落。我们使用余弦相似度计算查询嵌入和段落嵌入之间的相似度分数。...我们下面的代码通过将文本嵌入和知识嵌入组合到单个嵌入空间中来集成文本嵌入和知识嵌入，然后根据查询和段落的组合嵌入之间的余弦相似度从知识库中检索相关段落。...通过两种嵌入的集成，RAG模型实现了对输入文本和存储在知识图中的组织信息的更全面的把握。...利用知识嵌入对知识库中的相关段落进行索引和检索，RAG模型不仅能够检索出更准确的响应，而且具有更丰富的信息。 4、文本嵌入通过结合广泛的语言特征和语义细微差别来增强RAG模型的生成组件。
# 输出: 程序将提取的数字存储在列表中，并输出该列表。...numbers_list = [] 使用 split 函数分割字符串： 我们使用 split(",") 函数将输入字符串按逗号 , 分割成多个部分，并返回一个包含这些部分的列表。...for token in input_string.split(","): 使用 eval 函数解析字符串中的数字： 在循循环中，我们使用 eval() 函数来尝试解析当前部分（即字符串中的数字），并将其计算结果添加到...相关知识点 这个Python编程习题涉及了以下主要知识点： input函数： input() 是Python中的内置函数，用于从用户处读取输入。它将等待用户在控制台中输入数据，并返回用户输入的内容。...input_string = input() split函数： split() 是字符串的一个方法，用于按指定的分隔符将字符串分割成多个部分，并返回一个包含这些部分的列表。
支持列表见下面 grade 支持列表，默认不管等级，只评价句子好坏 false default title text 作文标题 false 0 modelContent text 用户提供的范文内容 false...支持列表见下面 grade 支持列表，默认不管等级，只评价句子好坏 false default title text 作文标题 false 0 modelContent text 用户提供的范文内容 false...其中，input 的计算方式为：input=多个q拼接后前10个字符 + 多个q拼接长度 + 多个q拼接后十个字符（当多个 q 拼接后长度大于 20）或 input=多个q拼接的字符串（当多个 q 拼接后长度小于等于...}, "essayFeedback":{ "sentsFeedback": [ { "sentId": "句子在全文的编号...segSent": "原句分词后的结果"， "correctedSent": "原句修正后的结果", "sentStartPos": "该句子在全文中相对于文章初始位置的偏移量
然后这些文件被保存为文章，这是一个文档标记的列表。在创建 gensim 词汇和语料库之前，需要做一些初步工作。...当文本自身连贯时，词袋信息(LDA或TF-IDF)通过检测频繁的词来识别主题非常好。当文本不连贯时(在用词或句子意义上)，就需要更多的语境信息来充分反映文本的思想。...但必须指定数据收集中的主题数量。假设我们从八个不同的主题开始。通过该文件的培训次数称为通过次数。 gensim.models 将训练 LDA model....③ 假设数据集包含离散的主题，如果数据集是随机推文的集合，则模型结果可能难以解释。 简单总结 通过结合 LDA 主题概率和句子嵌入，上下文主题识别模型同时利用了词袋和上下文信息。...当文本内部是连贯的，词袋信息(LDA或TF-IDF)通过检测频繁的词来识别主题非常好。当文本不连贯时(在用词或句子意义上)，就需要更多的信息来反映文本的思想。
在本文中，我们提出了段落向量 Paragraph Vector (Doc2vec)，一种无监督算法，它可以从可变长度的文本片段中学习固定长度的特征表示，比如句子、段落和文档。...该方法可以应用于可变长度的文本片段，从短语到句子，再到大型文档，均可以使用Doc2vec进行向量表征。 在本文模型中，将段落中要预测的单词用向量表示来训练是很有用的。...虽然段落向量在段落中是唯一的，但单词向量是共享的。预测时，通过固定词向量并训练新的段落向量直到收敛来推导段落向量。 Doc2vec优点如下： 段落向量能够构造可变长度的输入序列的表示。...其中，每列表示一个Word，对应于单词序列 {w1, w2, …, wT}。...尽管词向量是随机初始化的，但它们可以捕获语义信息来作为预测任务的间接结果。我们将以类似的方式在段落向量中使用这个想法。段落向量也被要求用来预测句子中的下一个单词，并且给定从段落中抽样的多个上下文。
第一阶段是利用无监督的方式对语言模型进行预训练，第二阶段通过监督的方式在具体语言任务上进行Fine-tuning。...在pre-training阶段，首先会通过大量的文本对BERT模型进行预训练，然而，标注样本是非常珍贵的，在BERT中则是选用大量的未标注样本来预训练BERT模型。...在Input中，有Segment Embeddings，就是标记的不同的句子。在选择训练数据时，输入句子A和B，B有50%的概率是A的下一句，具体的例子如： 2.3....最终通过Softmax函数得到最终的输出概率。 第二，单个句子的分类。相对于句子对的分类任务来说要简单，其输入是单个句子，如下图所示： 其输出同句子对分类的输出。...第三，问答任务，其输入如句子对的输入，不同的是第一个句子是问题，第二个句子是段落。 第四，针对每个词的tagging，其输入如单个句子的输入，输出是针对每个token的隐含层输出进行tagging。
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