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PDF转Word 用谷歌文档进行在线OCR识别

PDF转word是一个永恒的话题, 原因有二一是免费的软件服务, 准确率不好二是收费的服务准确率好, 但贼贵......博主最近被人问到了这个问题, 也做了一番研究, 最终找到两个靠谱的方法, 分享一下第一种: 简单快捷的土办法, 用手机QQ扫一扫手机QQ功能也越来越多, 虽然大多数功能没啥用, 但也提供了一些好东西, 比如: 免费的OCR...小结: pdf转word属于办公室必备技能,如果文档的数量不大, 可以打开QQ直接扫一扫, 如果文档的数量很大, 建议直接上传到google硬盘,然后用google在线文档打开, 省时省力, 还有一个小技巧

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R语言:OCR图文识别，tesseract支持png、pdf转word

https://pan.baidu.com/s/1kNngtcRUXH9J1CEeE2MaVw?...pwd=oj5g 提取码：oj5g ############################################## ########### OCR图文识别 #########...###### ########### tesseract包 ############### # REFER # https://tesseract-ocr.github.io/docs/...# https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files # Date：20220318 ################################...text <- tesseract::ocr(pngfile) cat(text) # 更多关于OCR图文识别de wen dang yu chu li

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Word2Vec

把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（word embedding）为何不采用one-hot向量假设词典中不同词的数量为$N$，每个词可以和从0到$N-1$的连续整数一一对应。...word2vec 2013年，Google团队发表了word2vec工具。...word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词模型（continuous bag of words，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative sampling...值得一提的是，word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的相似度和类比关系跳字模型在跳字模型中，我们用一个词来预测它在文本序列周围的词。...这里的二叉树Huffman树，权重是语料库中word出现的频率

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Word2vec

Word2vec 是 Word Embedding 方式之一，属于 NLP 领域。他是将词转化为「可计算」「结构化」的向量的过程。本文将讲解 Word2vec 的原理和优缺点。...什么是 Word2vec ？什么是 Word Embedding ？在说明 Word2vec 之前，需要先解释一下 Word Embedding。...Word2vec 在整个 NLP 里的位置可以用下图表示： ? 在 Word2vec 出现之前，已经有一些 Word Embedding 的方法，但是之前的方法并不成熟，也没有大规模的得到应用。...Word2vec 的 2 种训练模式 CBOW(Continuous Bag-of-Words Model)和Skip-gram (Continuous Skip-gram Model)，是Word2vec...Word2vec 的优缺点需要说明的是：Word2vec 是上一代的产物（18 年之前）， 18 年之后想要得到最好的效果，已经不使用 Word Embedding 的方法了，所以也不会用到 Word2vec

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word2vec

https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53214016 word2vec 为什么要进行embedding word2vec就是对...所以一些人就想着能否用更小的向量来表示一个word,希望这些向量能够承载一些语法和语义上的信息, 这就产生了word2vec Language Model(Unigrams, Bigrams, Trigrams...,w_n) = \prod_{i=1}^{n}P(w_i) Bigram 假设句子中,每个word只和之前的一个word有关系 P(w1,w2,w3.....,w_n) = \prod_{i=2}^{n}P(w_i|w_{i-1}) Trigram 假设句子中,每个word和前两个word有关系 P(w1,w2,w3.....(2): word2vec,优化的都是proj_c和embed_w的距离,让这两个向量尽量的近,这个代表了什么? (3):对于EmbedEmbed,感觉更新的频率不够

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Word2Vec

最近项目组老大跟我说了word2vec这种文本型特征提取的方式。特地给我讲解了一下俩者之间的区别：一个词经过tf-idf处理之后，是一个数字，如果是相近的词语，它是无法区分的。...Word2Vec就不一样了，比如研究和科研这俩个词，经过Word2Vec处理之后，是向量的形式。科研:[1,0,0,1,0],研究[1,0,0,0.8,0]。是可以判断是否相近的。 ...val word2Vec = new Word2Vec() .setInputCol("text") .setOutputCol("result") ....setVectorSize(3) .setMinCount(0) val model = word2Vec.fit(documentDF) val result...经过我的实际测试，发现使用Word2Vector可以提高各项评价指标，大家也不妨试试啊。

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基于Word2Vec的wmdistance (Word Mover Distance)

本节介绍基于Word2Vec的wmdistance计算相似度。...需要知识：（1）Word2Vec （2）Word Mover Distance (WMD) 基于gensim实现： import time import jieba import gensim import...threading import numpy as np w2v_model_file = 'w2v_model_file' w2v_model = gensim.models.Word2Vec.load...(w2v_model_file) w2v_model.init_sims(replace=True) # normalizes vectors distance = w2v_model.wmdistance..."我需要提前结清" 0.5150805852253076 其他：（1）在文本相似标注上的应用：# 粗排：使用word

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认识word2vec

representations in vector space word2vec Parameter Learning Explained API models.word2vec – Word2vec...密码 kade 腾讯AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据，800万中文词随你用实战 # 加载包 from gensim.models import Word2Vec from gensim.models.word2vec...，可以在读取后追加训练 model.save('wiki_zh_word_embedding_128_again.m') #保存为word2vec文本格式但是保存时丢失了词汇树等部分信息，不能追加训练...model.wv.save_word2vec_format('wiki_zh_word_embedding_128_sg.m', binary=False) # 加载模型 #model = Word2Vec.load...("wiki_zh_word_embedding_128.m") model=gensim.models.Word2Vec.load("wiki_zh_word_embedding_128_sg.m")

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白话word2vec

阅读大概需要5分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者：gan 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36312907 背景介绍和一些直观的理解 word2vec 是2012年被被...美国的词向量为s2，华盛顿的词向量为s2，通过word2vec学习出来的这些词向量大致有这样的特征 ?...这个是很漂亮的一个近似关系，相当于说v1-v2近似的等于首都这种关系，也正是受到word2vec的启发，在知识图谱表示学习中，衍生了一些名为Trans的编码算法除此之外，地名和地名在词向量空间中的距离比地名和动物的词向量距离近...无论如何，希望能对正在入门NLP和学习word2vec的你有些帮助。...Learning Explained Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model · Chris McCormick

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白话Word2Vec

只说人话，不砌公式，让非数学专业读者能看明白的Word2Vec。 1. Word2Vec的作用顾名思义，Word2Vec就是把单词转换成向量。...真实的Word2Vec 前面部分介绍的简化版Word2Vec过程实际上是为了便于大家理解而概括出来的。...t=http://superjom.duapp.com/neural-language-model/word2vec-implement.html word2vec 代码实现(2) – CBOW https...t=http://superjom.duapp.com/neural-language-model/word2vec-implement2.html word2vec原理篇 https://link.jianshu.com...最后附上网络上一个对Word2Vec讲解比较具有系统性的系列博客“word2vec中的数学原理详解”：背景知识 https://link.jianshu.com/?

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词嵌入Word2Vec

4.2 Word2Vec 谷歌2013年提出的Word2Vec是目前最常用的词嵌入模型之一。...**Word2Vec和上面的NNLM很类似，但比NNLM简单。...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。...比如duck这个单词常见的含义有水禽或者下蹲，但对于 word2vec 模型来说，它倾向于将所有概念做归一化平滑处理，得到一个最终的表现形式。 5....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 ?

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【NLP CS224N笔记】Lecture 2 - Word Vector Representations: word2vec

Word2vec Indtroduction 1....2. word2vec的核心思想 word2vec的核心思想是predict between every word and its context words!...2.之后是维度为\(d×V\)的单词矩阵\(W\)，该矩阵存储了所有中心词(center word)的向量表达,\(d\)表示用于表示词的向量的长度。 3....如果上面的解释还不能让你明白，可以参考Word2Vec介绍：直观理解skip-gram模型。 III....Word2vec objective function gradients 目前为止，目标函数和流程图都已经清楚了，那么接下来我们需要计算出模型的参数\(\theta\)了。

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PyTorch实现Word2Vec

= [word for word in vocab_dict.keys()] word2idx = {word:i for i, word in enumerate(idx2word)} word_counts..., idx2word, word_freqs, word_counts): ''' text: a list of words, all text from the training dataset...word2idx: the dictionary from word to index idx2word: index to word mapping...__init__() # #通过父类初始化模型，然后重写两个方法 self.text_encoded = [word2idx.get(word, word2idx['']) for...= word2idx self.idx2word = idx2word self.word_freqs = torch.Tensor(word_freqs)

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Tensorflow实现word2vec

大名鼎鼎的word2vec，相关原理就不讲了，已经有很多篇优秀的博客分析这个了....，相关链接: [Google原版word2vec主页] https://code.google.com/archive/p/word2vec/ (需访问外国网站) [gensim中的word2vec...] https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 这篇来自于黄文坚的”Tensorflow实战”一书，我重新组织了下，如有侵权，联系我删除...TF中对于word2vec，有两种loss： 1. sampled softmax 2. NCE 当然这两种也可用于任意的分类问题. 那么为什么不直接上softmax呢?...主要是对于word2vec来说，需要分类的类别太多，sampled softmax和NCE都是一种简化版的softmax.

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Word2vec 源码详解

已经看了很久的word2vec，但是发现了很多不同版本的解释，再加上原始论文没有提到太多的细节，所以打算直接看一遍源码，一方面可以加深自己理解；另一方面，以后也可以做适当的改进！...二、预生成expTable word2vec计算过程中用上下文预测中心词或者用中心词预测上下文，都需要进行预测；而word2vec中采用的预测方式是逻辑回归分类，需要用到sigmoid函数，具体函数形式为...} word[a] = 0; //最后一个字符是'\0' } 「2.计算单词对应的hash值」...详细介绍请参考word2vec数学原理详解。.../blob/master/word2vec%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%A7%A3%E6%9E%90/word2vec.c 参考博客: https://blog.csdn.net/itplus

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Operations_on_word_vectors_v2a

behave. 2 - Word analogy task In the word analogy task, we complete the sentence: "a is to b as c...} \tag{7}\] \[ e_{w2B} = \frac {e_{w2} \cdot \text{bias_axis}}{||\text{bias_axis}||_2^2} *\text{bias_axis...} ||^2_2} |} * \frac{e_{\text{w2B}} - \mu_B} {||(e_{w2} - \mu_{\perp}) - \mu_B||} \tag{10}\] \[e_1 =...to the first word e_2 -- word vector corresponding to the second word """ ### START...Use word_to_vec_map. (≈ 2 lines) w1, w2 = None e_w1, e_w2 = None # Step 2: Compute the

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·word2vec原理讲解

word2vec原理讲解　　　　word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理...虽然源码是开源的，但是谷歌的代码库国内无法访问，因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准。本文关注于word2vec的基础知识。目录 1. 词向量基础 2....CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模型 3. word2vec基础之霍夫曼树 ---- 1. 词向量基础　　　　用词向量来表示词并不是word2vec的首创，在很久之前就出现了。...但是这和word2vec中用CBOW与Skip-Gram来训练模型与得到词向量的过程有很多的不同。　　　　word2vec为什么不用现成的DNN模型，要继续优化出新方法呢？...3. word2vec基础之霍夫曼树　　　　word2vec也使用了CBOW与Skip-Gram来训练模型与得到词向量，但是并没有使用传统的DNN模型。

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Word2vec java实战

前言在学习了word2vec的牛逼后，开始进入实战，解决问题了。...实战添加依赖 com.medallia.word2vec word2vecjava_2.11 1.0-ALLENAI-4 训练模型...@Service @Slf4j public class Word2vecService { public Word2VecModel train() { try {...word2VecModel = Word2VecModel.trainer().setMinVocabFrequency(1).useNumThreads(4).setWindowSize(1).type

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word2vec原理总结

www.cnblogs.com/pinard/p/7243513.html Negative Sampling的模型：https://www.cnblogs.com/pinard/p/7249903.html word2vec...原理总结: 1.word2vec中有两种模型CBOW和Skip-Gram,CBOW是通过上下文词来预测中心词，Skip-Gram是通过中心词来预测上下文。...2.word2vec的两种优化方式：基于霍夫曼树的Hierarchical Softmax和负采样。...2.初始化模型参数(每个节点参数)，词向量 3.通过逻辑回归、最大似然函数中的梯度上升求解参数和词向量缺点：生僻词需要沿着树从上到下找很久。...2.初始化模型参数(每个节点参数)，词向量 3.通过逻辑回归、最大似然函数中的梯度上升求解参数和词向量发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/145390

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Word2vec 源码详解

已经看了很久的word2vec，但是发现了很多不同版本的解释，再加上原始论文没有提到太多的细节，所以打算直接看一遍源码，一方面可以加深自己理解；另一方面，以后也可以做适当的改进！...二、预生成expTable word2vec计算过程中用上下文预测中心词或者用中心词预测上下文，都需要进行预测；而word2vec中采用的预测方式是逻辑回归分类，需要用到sigmoid函数，具体函数形式为...} word[a] = 0; //最后一个字符是'\0' } 「2.计算单词对应的hash值」 /...详细介绍请参考word2vec数学原理详解。.../blob/master/word2vec%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%A7%A3%E6%9E%90/word2vec.c 参考博客: https://blog.csdn.net/itplus

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