NLP中word2vec的CBOW模型和Skip-Gram模型

参考:tensorflow_manual_cn.pdf     Page83

例子(数据集):

the quick brown fox jumped over the lazy dog.

(1)CBOW模型:

(2)Skip-Gram模型:

时间: 2024-10-18 02:01:40

NLP中word2vec的CBOW模型和Skip-Gram模型的相关文章

什么是CSS盒模型 ?IE盒模型和W3C盒模型是什么?

1.CSS盒模型 盒模型,顾名思义就是一个盒子.生活中的盒子,有长宽高,盒子本身也有厚度,可以用来装东西.页面上的盒模型我们可以理解为,从盒子顶部俯视所得的一个平面图,盒子里装的东西,相当于盒模型的内容(content):东西与盒子之间的空隙,理解为盒模型的内边距(padding):盒子本身的厚度,就是盒模型的边框(border):盒子外与其他盒子之间的间隔,就是盒子的外边距(margin).其中CSS盒模型(图1)分为IE盒模型(图2)和W3C盒模型(图3). 盒模型一共有两种模式,一种是标准

基于JVM原理JMM模型和CPU缓存模型深入理解Java并发编程

许多以Java多线程开发为主题的技术书籍,都会把对Java虚拟机和Java内存模型的讲解,作为讲授Java并发编程开发的主要内容,有的还深入到计算机系统的内存.CPU.缓存等予以说明.实际上,在实际的Java开发工作中,仅仅了解并发编程的创建.启动.管理和通信等基本知识还是不够的.一方面,如果要开发出高效.安全的并发程序,就必须深入Java内存模型和Java虚拟机的工作原理,从底层了解并发编程的实质:更进一步地,在现今大数据的时代,要开发出高并发.高可用.考可靠的分布式应用及各种中间件,更需要深

Unix中的I/O模型和Java NIO

Unix网络编程中的五种I/O模型 阻塞式I/0.非阻塞I/O.I/O复用.信号驱动式I/O.异步I/O 以一个网络输入为例,一个输入操作通常包括两个不同的阶段: 等待数据准备好,将数据从内核拷贝到进程中.具体过程参考下面的图. 阻塞式I/O 默认情况下的I/O模型都是阻塞式I/O,应用进程从调用recvfrom开始到它返回的整个时间段内都是被阻塞的.此也就是说,应用程序进程投入睡眠,内核在检查到有数据准备好之后,将数据从内核复制到进程后才返回. 非阻塞I/O 将套接字设置为非阻塞会通知内核:当

OSI模型和TCP/IP模型

OSI七层模型记忆: all people seem to need data processing. Application(应用层) -- all Presentation(表示层) --- people Session(会话层) -- seem Transport(传输层) -- to Network(网络层) -- need Data(数据链路层) -- data Physical(物理层) --- processing 1. 物理层: 主要定义物理设备标准,如网线的接口类型.光纤的接口

Java网络编程:OSI七层模型和TCP/IP模型介绍

OSI(Open System Interconnection),开放式系统互联参考模型 .是一个逻辑上的定义,一个规范,它把网络协议从逻辑上分为了7层.每一层都有相关.相对应的物理设备,比如常规的路由器是三层交换设备,常规的交换机是二层交换设备.OSI七层模型是一种框架性的设计方法,建立七层模型的主要目的是为解决异种网络互连时所遇到的兼容性问题,其最主要的功能就是帮助不同类型的主机实现数据传输.它的最大优点是将服务.接口和协议这三个概念明确地区分开来,通过七个层次化的结构模型使不同的系统不同的

第二章 OSI参考模型和TCP/IP模型(续)

3.TCP/IP模型 3.1 TCP/IP的层次结构 网络层

tensorflow在文本处理中的使用——CBOW词嵌入模型

代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)--第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz CBOW概念图: 步骤如下: 必要包 声明模型参数 读取数据集 创建单词字典,转换句子列表为单词索引列表 生成批量数据 构建

NLP之——Word2Vec详解

2013年,Google开源了一款用于词向量计算的工具--word2vec,引起了工业界和学术界的关注.首先,word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练:其次,该工具得到的训练结果--词向量(word embedding),可以很好地度量词与词之间的相似性.随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法.其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络.另外需要强调的一点是,word2vec是一个计算

Linux网络知识学习1---(基础知识:ISO/OSI七层模型和TCP/IP四层模型)

以下的内容和之后的几篇博客只是比较初级的介绍,想要深入学习的话建议看书<TCP/IP详解 卷1:协议> 1.ISO/OSI七层模型    下四层是为数据传输服务的,物理层是真正的传输数据的,数据链路层.网络层.传输层主要是写入对应数据的传输信息的        物理层:比特            设备之间的比特流的传输.物理接口.电气特性        数据链路层:帧            保存的最主要的信息是网卡的 mac 地址,mac 地址负责局域网通信的,发件人和收件人的mac 地址