今天我来总结大模型第二篇，word2vec，它是大模型的根基，一切NLP都会用到它。

与CBOW模型不同的是，Skip-Gram模型的训练任务是给定某个词，来预测它的上下文，这点与CBOW正好相反

随着 NeurIPS 2023 获奖论文的公布，十年前的词嵌入技术 word2vec 可谓是实至名归的获得了时间检验奖。这篇论文「Distributed Rep...

几天前，NeurIPS 2023 公布了获奖论文，其中时间检验奖颁给了十年前的 NeurIPS 论文「Distributed Representations o...

但一作Tomas Mikolov在Facebook上发表的长篇获奖感言，却充满了失望和不满。

刚刚，NeurIPS 官方公布了 2023 年度的获奖论文，包括时间检验奖、两篇杰出论文、两篇杰出论文 runner-up、一个杰出数据集和一个杰出基准，其中大...

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...

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，...

题目：User Preference-aware Fake News Detection

本文从传统匹配逻辑分析过渡到机器学习的词向量，全方位进行文本分析，值得学习，干货满满。

Word Embedding 是将自然语言中的「单词」转换为「向量」或「矩阵」，使计算机更容易理解它们，你常常可以在自然语言处理的工作中见到这种方法。而 Wor...

接下来，将这些分别全部表示成一个one-hot向量(向量中只有一个元素值为1，其他都是0)

HMM描述的是已知量和未知量的一个联合概率分布，属于generative model，而CRF则是建模条件概率，属于discriminative model；且...

gensim是一个Python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF，LDA，LSI等模型转换成向量模式，此外，gensim还实现了word2vec，能够...

近日，由南通大学信息科学技术学院、南通大学智能信息技术研究中心的王理教授为通讯作者在Briefing in Bioinformatics杂志发表了其团队最新研究...

自然语言是一套用来表达含义的复杂系统，词是表义的基本单元。而我们要考虑是如何构造词向量来表示词。把词映射为实数域向量的技术称为词嵌入。

Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality

文本扩增（Text Augmentation）现在大部分人都在用，因为它可以帮助提升文本分类的效果，具体来说常用的方法包括但不限于：替换、删除、增加。一般来说文...

比如像是Word2Vec，我们通过简单的几行代码就可以实现词向量的生成，如下所示：

在NLP中，我们经常要比较两个句子的相似度，其标准方法是将句子编码为固定大小的向量，然后用某种几何距离（欧氏距离、cos距离等）作为相似度。这种方案相对来说比较...