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搜狗新闻预训练embedding
搜狗新闻预训练embedding
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搜狗新闻预训练embedding
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基于搜狗新闻语料库，采用传统机器学习方法以及预训练模型等方法+源代码+文档说明
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<项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演
word2vector:用百科数据和搜狗新闻数据训练word2vec模型
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中文word2vector词向量实现 说明：背后的原理暂时不做深究， 主要目的就是尽可能快的训练一个中文词向量模型。 环境 笔记本 i5-4210M CPU @ 2.60GHz × 4 , 8G RAM ubuntu16.04lts 独立系统, python 3.6.1 依赖：numpy, scipy, gensim, opencc, jieba 1.获取语料库 1.1维基百科 原始语料文件：
大数据数据分析机器学习-搜狗新闻行业分类-数据集-训练集-验证集-机器学习数据分析师必备
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1. 资源内容：大数据数据分析机器学习-搜狗新闻行业分类-数据集-训练集-验证集-机器学习数据分析师必备 2. 使用目标：数据分析，机器学习学习用数据集 3. 应用场景：数据分析，机器学习学习 4. 特点：学习 5. 适用人群：学生，算法工程师，研究生 6. 使用说明：压缩包，里面有6个文件，分别是训练集测试集和验证集。分别有文本文件格式和Excel格式。两种格式内容一样。可以根据自己的需求重新划
text-classification-cn：中文文本分类实践，基于搜狗新闻语料库，采用传统机器学习方法以及预训练模型等方法
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文字分类 文本分类（文本分类）是自然语言处理中的一个重要应用技术，根据文档的内容或主题，自动识别文档所属的预先定义的类别标签。文本分类是很多应用场景的基础，某些垃圾邮件识别，舆情分析，情感识别，新闻自动分类，智能客服机器人的合并分类等等。此处分为两个部分： 第1部分：基于scikit学习机器学习的Python库，对比几个传统机器学习方法的文本分类 第2部分：基于预训练词向量模型，使用Keras工
从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史
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从word embedding到chatGPT，预训练模型的演进总结.pdf
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思维导图源文件《预训练模型总览》
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该思维导图源文件就是各种预训练模型的思维导图，其分别按照词嵌入（Word Embedding）方式分为静态词向量（Static Word Embedding）和动态词向量（Dynamic Word Embedding）方式分类、按照监督学习和自监督学习方式...
pytorch实现具备预训练参数加载功能的bert模型
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在pytorch上实现了bert模型，并且实现了预训练参数加载功能，可以加载huggingface上的预训练模型参数。 主要包含以下内容： 1) 实现BertEmbeddings、Transformer、BerPooler等Bert模型所需子模块代码。 2) 在子模块...
医学预训练语言模型.zip
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pretrain-word-embedding-gensim-torchtext:这可以帮助预训练单词嵌入（使用gensim API）以获取与Torchtext兼容格式的数据
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基于pytorch 预训练的词向量用法详解
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如何在pytorch中使用word2vec训练好的词向量 torch.nn.Embedding() 这个方法是在pytorch中将词向量和词对应起来的一个方法. 一般情况下,如果我们直接使用...这种情况下, 因为没有指定训练好的词向量, 所以embedding
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ChatGPT｜语义检索，利用Embedding优化你的搜索功能
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该方法将上下文位置信息融入到现有的Embedding模型中，采用多尺度聚类方法抽取不同粒度的Embedding特征，通过条件随机场来识别中文命名实体。实验证明，该方法学习到的特征缓解了语义表示偏差，进一步提高了现有系统...
Graph Embedding Survey
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After that, we propose two taxonomies of graph embedding which correspond to what challenges exist in different graph embedding problem settings and how the existing work address these challenges in
经过处理的腾讯中文词汇/短语向量 tencent-ailab-embedding-zh-d200-v0.2.0-s
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大规模语言模型：从理论到实践
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