发表评论取消回复
相关阅读
相关 使用双向LSTM训练词向量的代码
使用双向 LSTM 训练词向量的代码如下所示: import tensorflow as tf 定义双向 LSTM 模型 model = tf.keras.S
相关 NLP-分类模型-2016-文本分类:FastText【使用CBOW的模型结构;作用:①文本分类、②训练词向量、③词向量模型迁移(直接拿FastText官方已训练好的词向量来使用)】【基于子词训练】
[《原始论文:Bag of Tricks for Efficient Text Classification》][Bag of Tricks for Efficient Tex
相关 NLP-词向量(Word Embedding)-2014:Glove【基于“词共现矩阵”的非0元素上的训练得到词向量】【Glove官网提供预训练词向量】【无法解决一词多义】
一、对比模型的缺点 1、矩阵分解方法(Matrix Factorization Methods) 在统计语言模型中,有一种假设,认为词的语义是由它的上下文所决
相关 NLP-预训练模型-2018-NLU:ELMo【2个单向LSTM的所有中间层向量的动态组合】【预训练后中间层向量不再变】【动态(组合各中间层向量的权重随任务变化)获取基于上下文的词向量;解决一词多义】
[《ELMo 原始论文:Deep contextualized word representations》][ELMo _Deep contextualized word re
相关 中文预训练词向量(静态):Word2vec、GloVe、FastText
English Pre-trained word embeddings Google’s word2vec embedding: 外网地址: \[Word2Vec\]
相关 训练词向量
import gensim import pickle ''' load the pkl files ''' def loadList
相关 pytorch载入预训练模型后,训练指定层
1、有了已经训练好的模型参数,对这个模型的某些层做了改变,如何利用这些训练好的模型参数继续训练: pretrained_params = torch.load('Pr
相关 在Keras模型中使用预训练的词向量
转自:wuwt.me/2017/08/21/pre-trained-embedding-keras/ 代码下载:[https://github.com/keras-te
相关 使用gensim加载预训练的词向量
使用gensim加载预训练的词向量,并采用谷歌的self-attention方法计算不同词之间的相关性 from nltk import word_tokenize
相关 pytorch 获取层权重,对特定层注入hook, 提取中间层输出
获取模型权重 for k, v in model_2.state_dict().iteritems(): print("Layer {}".fo
还没有评论,来说两句吧...