Questions marquées «word-embeddings»

L'incorporation de mots est le nom collectif d'un ensemble de techniques de modélisation du langage et d'apprentissage de fonctionnalités en PNL où les mots sont mappés à des vecteurs de nombres réels dans un espace de faible dimension, par rapport à la taille du vocabulaire.

4
Explication intuitive de la perte d'estimation NCE (Noise Contrastive Estimation)?
J'ai lu sur NCE (une forme d'échantillonnage de candidats) à partir de ces deux sources: Rédaction Tensorflow Papier original Quelqu'un peut-il m'aider avec les éléments suivants: Une explication simple du fonctionnement des RCE (j'ai trouvé les éléments ci-dessus difficiles à analyser et à comprendre, donc quelque chose d'intuitif qui mène …
3
Quelle est une meilleure entrée pour Word2Vec?
Cela ressemble plus à une question générale de PNL. Quelle est l'entrée appropriée pour former l'intégration d'un mot, à savoir Word2Vec? Est-ce que toutes les phrases appartenant à un article devraient être un document séparé dans un corpus? Ou chaque article doit-il être un document dans ledit corpus? Ceci est …
5
agrandir la carte thermique de Seaborn
Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
3
Existe-t-il de bons modèles de langage prêts à l'emploi pour python?
Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
4
Comment word2vec peut être utilisé pour identifier les mots invisibles et les relier à des données déjà formées
Je travaillais sur le modèle word2vec gensim et je l'ai trouvé très intéressant. Je suis intéressé à trouver comment un mot inconnu / invisible lorsqu'il est vérifié avec le modèle pourra obtenir des termes similaires du modèle formé. Est-ce possible? Word2vec peut-il être modifié pour cela? Ou le corpus de …
3
Word2Vec et Doc2Vec sont-ils à la fois une représentation distributionnelle ou une représentation distribuée?
J'ai lu que la représentation distributionnelle est basée sur l'hypothèse distributionnelle que les mots apparaissant dans un contexte similaire ont généralement des significations similaires. Word2Vec et Doc2Vec sont tous deux modélisés selon cette hypothèse. Mais, dans le document d'origine, même ils sont intitulés comme Distributed representation of words and phraseset …
1
Problème de classification de texte: Word2Vec / NN est-il la meilleure approche?
Je cherche à concevoir un système qui compte tenu d'un paragraphe de texte pourra le catégoriser et identifier le contexte: Est formé aux paragraphes de texte générés par l'utilisateur (comme les commentaires / questions / réponses) Chaque élément de l'ensemble de formation sera étiqueté avec. Ainsi, par exemple ("catégorie 1",, …
1
De combien de données d'entraînement Word2vec a-t-il besoin?
Je voudrais comparer la différence entre le même mot mentionné dans différentes sources. C'est-à-dire, comment les auteurs diffèrent dans leur utilisation de mots mal définis, tels que «démocratie». Un bref plan a été Prenez les livres mentionnant le terme "démocratie" en texte brut Dans chaque livre, remplacez democracypardemocracy_%AuthorName% Former un …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.