在一些操作过程中，经常要获取词向量，BERT做为一个在各项评测指标中都比较出色的，且提供了许多预训练模型的，从其中获取词向量是一些任务中必备的操作。
glove： NLP︱高级词向量表达（一）——GloVe（理论、相关测评结果、R&python实现、相关应用） 极简使用︱Glove-python词向量训练与使用
可以看出分词并不会对句子的向量产生影响。 参考文章： 1.https://blog.csdn.net/zhonglongshen/article/details/88125958 2.https://www.colabug.com/5332506.html
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。
BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。
TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText, ELMO, CoVe, BERT, RoBERTa
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本片文章将对词嵌入的模型做一个完整的总结。 TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText, ELMO, CoVe, BERT, RoBERTa 词嵌入在深度模型中的作用是为下游任务(如序列标记和文本分类)提供输入特征。在过去的十年中，已经提出了很多种词嵌入方法，本片文章将对这些词嵌入的模型做一个完整的总结。 与上下文无关 这类模型学习到的表征的特点是，在不考虑单词上下文的情况下，每个单词都是独特的和不同的。 不需要学
更具体的任务有，在解析一段工作经历长文本的时候，我们希望提取其中的动宾组合来表示该应聘者之于此段工作经历的主要工作内容。以“ 了解市场情况 , 进行一些项目的商务谈判 ”为例，HanLP分词器的结果为“ 了解市场情况 , 进行一些项目的商务谈判 ”，此时可以提取的粗动宾组合有“了解- 情况 ”和“ 进行 - 谈判 ”，而我们更希望得到更加完整且意义更加丰富的宾语，因此需要将“市场 情况”合并为“市场情况”，将“商务 谈判”合并为“商务谈判”。因此，我们需要一个能够准确提取名词短语（Noun Pharse）的序列标注模型来克服NP字典召回不足的问题。
https://www.cnblogs.com/the-wolf-sky/articles/10192363.html
背景：需要在pyspark上例行化word2vec，但是加载预训练的词向量是一个大问题，因此需要先上传到HDFS，然后通过代码再获取。调研后发现pyspark虽然有自己的word2vec方法，但是好像无法加载预训练txt词向量。
本篇介绍深度学习在自然语言处理(NLP)中的应用，从词向量开始，到最新最强大的BERT等预训练模型，梗概性的介绍了深度学习近20年在NLP中的一些重大的进展
本篇介绍深度学习在自然语言处理(NLP)中的应用，从词向量开始，到最新最强大的BERT等预训练模型，梗概性的介绍了深度学习近20年在NLP中的一些重大的进展。
BERT 来自 Google 的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[1]，BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写，整体是一个自编码语言模型（Autoencoder LM），并且其设计了两个任务来预训练该模型。
文本嵌入，也称为词嵌入，是文本数据的高维、密集向量表示，可以测量不同文本之间的语义和句法相似性。它们通常是通过在大量文本数据上训练 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等机器学习模型来创建的。这些模型能够捕获单词和短语之间的复杂关系，包括语义、上下文，甚至语法的某些方面。这些嵌入可用于语义搜索等任务，其中文本片段根据含义或上下文的相似性进行排名，以及其他自然语言处理任务，如情感分析、文本分类和机器翻译。
摘要：这篇介绍论文的目的是讲述如何让计算机处理语言的故事。这是自然语言处理（NLP）领域的一部分，而 NLP 又是人工智能的一个分支领域。本文的目标是让广泛的受众都能获得对计算机编程的基本理解，但其中避免了详细的数学描述，并且不会给出任何算法。本文的重点也并非 NLP 的任何特定的应用，比如翻译、问答或信息抽取。这里给出的思想经过了许多研究者数十年的发展，所以引用的文献并非详尽无遗，但能为读者指出一些在作者看来影响深远的论文。在读完本文之后，你应当会有对词向量（也被称为词嵌入）的大致理解：它们为何存在、它们解决的是什么问题、它们来自何处、它们如何随时间变化、有关它们还有那些有待解决的问题。建议已经熟悉词向量的读者跳至第 5 节查看有关当前最新进展「上下文词向量」的讨论。
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，一般基于反向传播（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。而预训练的思想是，模型参数不再是随机初始化的，而是通过一些任务进行预先训练，得到一套模型参数，然后用这套参数对模型进行初始化，再进行训练。
一个神经网络结构通常包含输入层、隐藏层、输出层。输入层是我们的 features (特征)，输出层是我们的预测 (prediction)。神经网络的目的是拟合一个函数 f*：features -> prediction。在训练期间，通过减小 prediction 和实际 label 的差异的这种方式，来更改网络参数，使当前的网络能逼近于理想的函数 f*。
自然语言处理领域的殿堂标志 BERT 并非横空出世，背后有它的发展原理。今天，蚂蚁金服财富对话算法团队整理对比了深度学习模型在自然语言处理领域的发展历程。从简易的神经元到当前最复杂的BERT模型，深入浅出地介绍了深度学习在 NLP 领域进展，并结合工业界给出了未来的 NLP 的应用方向，相信读完这篇文章，你对深度学习的整体脉络会有更加深刻认识。
在CV方向上，一般我们输入的都是图片，无论这个图片多大，都会resize到一个统一的尺寸。最终经过CNN的提取，变成一个特征向量，那么这个特征向量的维度是一样的。再经过softmax变成一个分类(Class)的概率
今天分享来自 NAACL 2021的一篇文章，一种基于上下文倒排索引的信息检索模型：「COIL(COntextualized Inverted List)」。
利用pytorch-transformers中的方法进行预训练模型加载，然后进行词向量的获取和提取。
该项目提供了不同表征（密集和稀疏）上下文特征（单词，ngram，字符等）和语料库训练的中文单词向量。开发者可以轻松获得具有不同属性的预先训练的向量，并将它们用于下游任务。
论文名称：Cross-Lingual BERT Transformation for Zero-Shot Dependency Parsing
读论文是做AI的人必需要下的功夫，所以咱们开通了专栏《每周NLP论文推荐》。本着有三AI的一贯原则，即系统性学习，所以每次的论文推荐也会是成系统的，争取每次能够把一个领域内的“故事”基本说清楚。
前两章我们分别介绍了NER的基线模型Bert-Bilstm-crf, 以及多任务和对抗学习在解决词边界和跨领域迁移的解决方案。这一章我们就词汇增强这个中文NER的核心问题之一来看看都有哪些解决方案。以下预测结果和代码详见Github-DSXiangLi/ChineseNER
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。
「Key insight:」 虽然预训练BERT已经广泛地运用到了各种下游的NLP任务上，但在文本语义相似度计算任务上，未经微调的BERT句向量的质量常常不如GloVe句向量。针对这个问题，作者首先分析了BERT句向量分布的性质，然后利用标准化流无监督地将BERT句向量的分布变换成更规整的高斯分布，实验结果表明作者提出的BERT-flow在多项任务上取得了SOTA表现。
在自然语言处理任务中，词向量技术是将自然语言中的词转化为稠密的向量，语义相似的词会有相似的向量表示。Word2Vec等传统的词向量预训练模型都是静态且上下文无关的，不能很好的处理同一个词不同语义。Google发表的论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》提出了BERT模型解决了这样的问题。作为刷新GLUE榜单11项NLP任务（句子关系判断，分类任务，序列标注任务等）成绩的预训练模型，BERT不仅沿袭将词向量和下游任务结合在一起实现上下文相关的优点，并且通过masked语言模型实现了真正的深度双向模型。同时BERT不仅能更好的处理sentence-level的任务，在token-level的语言任务上也达到了不错的效果。BERT不仅带来了研究的热潮，它对NLP任务的影响也在持续发酵中。
最终预测的主题结果, 存放在data/test_predict_aspect_ensemble.txt中。
在NLP领域，自然语言通常是指以文本的形式存在，但是计算无法对这些文本数据进行计算，通常需要将这些文本数据转换为一系列的数值进行计算。那么具体怎么做的呢？这里就用到词向量的概念。
On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models 阅读笔记
Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey
其实，本文到这里，"核心内容"就已经讲完啦...当然如果你还不困的话，可以继续往下看，应该会有助于睡眠的
一、文本表示和各词向量间的对比 1、文本表示哪些方法？ 2、怎么从语言模型理解词向量？怎么理解分布式假设？ 3、传统的词向量有什么问题？怎么解决？各种词向量的特点是什么？ 4、word2vec和NNLM对比有什么区别？（word2vec vs NNLM） 5、word2vec和fastText对比有什么区别？（word2vec vs fastText） 6、glove和word2vec、 LSA对比有什么区别？（word2vec vs glove vs LSA） 7、 elmo、GPT、bert三者之间有什么区别？（elmo vs GPT vs bert）
我第一次接触 Embedding 是在 Word2Vec 时期，那时候还没有 Transformer 和 BERT 。Embedding 给我的印象是，可以将词映射成一个数值向量，而且语义相近的词，在向量空间上具有相似的位置。
许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。特别是文本语义匹配（Semantic Textual Similarity，如 paraphrase 检测、QA 的问题对匹配）、文本向量检索（Dense Text Retrieval）等任务。
无监督文本的深度神经网络的出现，nlp领域又火了起来，深度神经网络大大提升了nlp任务的效果。虽然早期的网络也是基于上下文进行的向量建模，但是由于单向信息流的弊端，效果上始终难以大幅度提升。Transformer中的多层self-attention的出现，推进了深度网络的发展。Google提出的BERT模型，通过掩盖的term，利用多层的self-attention的双向建模能力，横扫了NLP比赛的各大排行榜。
自BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformer）[1]出现后，NLP界开启了一个全新的范式。本文主要介绍BERT的原理，以及如何使用HuggingFace提供的 transformers 库完成基于BERT的微调任务。
BERT本质上是一个两段式的NLP模型。第一个阶段叫做：Pre-training，跟WordEmbedding类似，利用现有无标记的语料训练一个语言模型。第二个阶段叫做：Fine-tuning，利用预训练好的语言模型，完成具体的NLP下游任务。
Albert是A Lite Bert的缩写，确实Albert通过词向量矩阵分解，以及transformer block的参数共享，大大降低了Bert的参数量级。在我读Albert论文之前，因为Albert和蒸馏，剪枝一起被归在模型压缩方案，导致我一直以为Albert也是为了优化Bert的推理速度，但其实Albert更多用在模型参数（内存）压缩，以及训练速度优化，在推理速度上并没有提升。如果说蒸馏任务是把Bert变矮瘦，那Albert就是把Bert变得矮胖。正在施工中的文本分类库里也加入了Albert预训练模型，有在chinanews上已经微调好可以开箱即用的模型，同时支持领域迁移对抗，半监督，降噪，蒸馏等其他模型优化项，感兴趣戳这里>> SimpleClassification
word2vec原论文讲得比较简单，几乎没有细节，本文会根据另一篇论文【word2vec Parameter Learning Explained】，来详细介绍两种加速方法。本文使用python+tensorflow2.0来复现word2vec模型，所以模型中的反向梯度计算与参数优化更新，都是使用的tf中的自动求导与优化器实现，也因此本文中只涉及到word2vec的两种结构（CBOW与Skip-gram）及两种加速方式（Huffman树-层次softmax和负采样）从输入到loss的前向计算，完整代码已开源，具体请查看https://github.com/wellinxu/nlp_store。
在本文中，我将以run_classifier.py以及MRPC数据集为例介绍关于bert以及transformer的源码，官方代码基于tensorflow-gpu 1.x，若为tensorflow 2.x版本，会有各种错误，建议切换版本至1.14。
从 BERT 开始，预训练模型(PLMs)+微调(finetune)已经成为了NLP领域的常规范式。通过引入额外的参数(新的网络层)和特定任务的目标函数，PLMs在该任务的数据集下经过finetune后，总能取得评价指标上的提升，甚至达到SOTA。
训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。 7、参数说明 上一步我们已经开始训练词向量，但是对于模型的参数并没有介绍，我们先来看一下源代码： class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count=5, max_vo
训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。
金三银四很快就到了，铁子们做好跳槽拿高薪的准备了吗？ 回想去年的算法岗，可谓是从灰飞烟灭到人间炼狱。之后的趋势都变成了这样：转行的开始转行，换专业的开始换专业。 于是很多人欲转行NLP，原因是NLP技术近几年发展非常快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中，这也推动了NLP在产业中的持续落地，以及行业对相关人才的需求。 但是最近有粉丝私信我，NLP很难学，这条路能坚持走吗？ 对于这位朋友的问题，我想从两方面开始回答。 NLP学起来不容易 01 很多大多数欲从事N
在 EMLo 中，他们使用的是一个双向的 LSTM 语言模型，由一个前向和一个后向语言 模型构成，目标函数就是取这两个方向语言模型的最大似然。 前向部分
最近在看这一篇文章,在网上也看到了很好的翻译,总结一下,写一下自己的看法,不足之处还是多多指教~
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