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【NLP】doc2vec原理及实践

关于word2vec的原理可以参考这几篇论文: https://arxiv.org/pdf/1310.4546.pdf https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf 关于如何使用第三方库...也常常用于文本分类任务,后面会专门写一篇文章介绍LDA模型和doc2vec的本质不同 2. doc2vec原理 doc2vec是google的两位大牛Quoc Le和Tomas Mikolov在2014...在介绍doc2vec原理之前,先简单回顾下word2vec的原理 word2vec基本原理 熟悉word2vec的同学都知道,下图是学习词向量表达最经典的一幅图。...doc2vec基本原理 1. A distributed memory model 训练句向量的方法和词向量的方法非常类似。训练词向量的核心思想就是说可以根据每个单词 ? 的上下文预测 ?...那么同理,可以用同样的方法训练doc2vec

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    Doc2vec预测IMDB评论情感

    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...Quoc Le 和 Tomas Mikolov 提出了 Doc2Vec 的方法对长度不一的文本进行描述。...Doc2vec预测IMDB评论情感分析 一旦文本上升到段落的规模,忽略词序和上下文信息将面临丢失大量特征的风险。这样的情况下更适合使用 Doc2Vec 创建输入特征。...模型 下面我们实例化两个 Doc2Vec 模型,DM 和 DBOW。

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    CSAPP lab

    CSAPP学习过程 这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程,具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接,本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考,以下是github的lab...学习过程(以Lab为单位总结) 简单查阅别的学习经验后,大多数人的分享都说看书再多遍也不如做lab学到的多,lab是课程的精髓,我已经粗略的学过编译原理,计算机组成原理和操作系统,所以我会比较快速的过一遍网课然后开始...lab,目标3个月完成大多数的lab(也许有一些实在不感兴趣的lab会跳过) Timeline 2022-03-30 完成Datalab 2022-03-28 完成实验环境搭建 2022-03-27 完成...lecture04 floats,主要内容是浮点数,包括IEEE754的浮点数表示方法和设计原理,浮点数的运算,舍入方法,C语言对浮点数的设计,大概这些内容,到这里信息表示与处理这一章节就学完了,接下来会开始做...data lab

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    基于Doc2vec训练句子向量

    编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文详细介绍了基于Doc2vec训练句子向量的原理及其python实现。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。...目录 Doc2vec原理 代码实现 总结 一. Doc2vec原理 前文总结了Word2vec训练词向量的细节,讲解了一个词是如何通过word2vec模型训练出唯一的向量来表示的。...答案是肯定有的,构建一个句子向量有很多种方法,今天我们接着word2vec来介绍下Doc2vec,看下Doc2vec是怎么训练一个句子向量的。...在Doc2vec中也构建了相同的结构。...4)改变成Doc2vec所需要的输入样本格式,由于gensim里Doc2vec模型需要的输入为固定格式,输入样本为:[句子,句子序号],这里需要用gensim中Doc2vec里的TaggedDocument

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    Doc2Vec的一个轻量级介绍

    我将回顾doc2vec的方法,在2014年由Mikilov和Le提出,我们要通过这篇文章提到很多次。值得一提的是,Mikilov也是word2vec的作者之一。 Doc2vec是一个非常好的技术。...Doc2vec 在理解了word2vec是什么之后,理解doc2vec是如何工作的就容易多了。 如前所述,doc2vec的目标是创建文档的数字表示,而不管其长度如何。...在这个实验中,我们决定尝试使用doc2vec和其他一些模型来预测标签。...Doc2vec模型本身是一个无监督的方法,所以需要稍微调整一下“参与”这个比赛。...通过这种方式,我们可以将17个标记中的一个添加到唯一的文档标记中,并为它们创建一个doc2vec表示!见下图: ? 图5:带标签向量的doc2vec模型 我们使用gensim实现了doc2vec

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    其他内容建议看Kiprey ucore_lab2 练习0 合并代码,直接meld然后copy to right就行,lab1修改的文件有: kern/debug/kdebug.c kern/trap/trap.c...kern/init/init.c 可以看到lab2与lab1有很多文件不同,记得只能修改上述三个文件。...kern/mm/pmm.c找到get_pte函数,根据注释不难写出: pte_t * get_pte(pde_t *pgdir, uintptr_t la, bool create) { /* LAB2...然后lab2提了一个问题,如何使虚拟地址与物理地址相等? 显然,由于我们现在的ucore是通过虚拟地址到物理地址的映射实现的内存管理,如果要取消该映射,我们应该反向查找lab2中的映射方式。...首先是更改内核的加载地址为0,在lab2-copy中更改tools/kernel.ld,把内核的加载地址由0xc0100000修改为0x0,之后修改内核偏移地址,在kern/mm/memlayout.h

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