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PyTorch实现Word2Vec

本文主要是使用PyTorch复现word2vec论文 PyTorch中的nn.Embedding 实现关键是nn.Embedding()这个API,首先看一下它的参数说明 ?..., -2.0908e+00, -3.0827e-01, 9.6250e-01, -7.2700e-01]], grad_fn=) 过程详解 具体的word2vec...这个weight是类似一种字典的存在,他能根据你输入的one-hot向量查到相应的Embedding vector Pytorch实现 导包 import torch import torch.nn as...最后一行代码,word_freqs存储了每个单词的频率,然后又将所有的频率变为原来的0.75次方,这是因为word2vec论文里面推荐这么做,当然你不改变这个值也没什么问题 ?...,我们需要定义以下两个function __len__():返回整个数据集有多少item __getitem__(idx):根据给定的idx返回一个item 这里有一个好的tutorial介绍如何使用PyTorch

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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...在word2vec中,将区间 「[-MAX_EXP, MAX_EXP]」(代码中MAX_EXP默认值为6)等距划分为 「EXP_TABLE_SIZE」等份,并将每个区间的sigmoid值计算好存入到expTable...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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    NLP笔记:word2vec简单考察

    5. pytorch实现 同样的,我们给出pytorch的代码实验结果如下。 1. cbow方式 给出cbow方式的模型训练结果如下: 训练前 ? 训练后 ?...可以看到: 我们使用pytorch进行cbow方式的word2vec训练,得到的结果与tensorflow是基本一致的。...2. skip gram方式 同样的,我们给出使用pytorch进行的skip gram方式下的word2vec模型训练结果如下: 训练前 ? 训练后 ? 同样的,其结果与之前的结果相一致。 6....总结 这里,我们简单的回顾了一下word2vec的概念以及训练方式,并在tensorflow以及pytorch框架下分别进行了代码实现,并进行了一些简单的实验,其相关的代码全部位于我们的GitHub仓库当中...另一方面,在pytorch的代码实验当中,由于对pytorch的不熟悉,也是踩了不少的坑,包括: pytorch与tensorflow在参数初始化时的默认值不一致的情况; pytorch与tensorflow

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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...在word2vec中,将区间 「[-MAX_EXP, MAX_EXP]」(代码中MAX_EXP默认值为6)等距划分为 「EXP_TABLE_SIZE」等份,并将每个区间的sigmoid值计算好存入到expTable...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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    ·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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