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预训练词嵌入Pretrained Word Embeddings

介绍我们如何让机器理解文本数据？我们知道，机器在处理数字数据方面非常擅长，但如果我们把原始的文本数据提供给它们，它们的效果会很差。我们的想法是创建一个词的表征，捕捉它们的含义、语义关系和它们使用的不同类型的语境。这就是词语嵌入–文本的数字表示。而预训练的词嵌入是当今自然语言处理（NLP）领域的一个关键齿轮。但是，问题仍然存在–预训练的词嵌入是否给我们的NLP模型带来了额外的优势？这是一个你应该知道

夜色如墨·2023-01-25 07:40

torch.nn.functional.embedding的参数理解，尤其是weight

介绍一下我们常用的嵌入函数torch.nn.functional.embedding，先看一下参数：torch.nn.functional.embedding(input,weight,padding_idx

Rouge-Eradiction·2023-01-25 07:40

Improving Knowledge Tracing via Pre-training Question Embeddings

ImprovingKnowledgeTracingviaPre-trainingQuestionEmbeddings论文：ImprovingKnowledgeTracingviaPre-trainingQuestionEmbeddings

sereasuesue·2023-01-24 15:09

【读论文】1.0 TransE模型

TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData（2013/NIPS）Abstract•问题：把多关系数据的实体和关系嵌入到低维向量空间中•多元关系数据

lucky_08·2023-01-24 15:38

[论文翻译] Improving Knowledge Tracing via Pre-training Question Embeddings

摘要知识追踪(KT)定义了根据学生的历史反应预测他们是否能正确回答问题的任务。尽管许多研究致力于利用问题信息，但问题和技能中的大量高级信息尚未被很好地提取，这使得以前的工作难以充分执行。在本文中，我们证明了通过在丰富的边信息上为每个问题预训练嵌入，然后在获得的嵌入上训练深度KT模型，可以实现KT的巨大收益。具体而言，边信息包括问题难度和问题与技能二分图中包含的三种关系。为了预训练问题嵌入，我们建议

z.q.xiao·2023-01-24 15:34

【机器学习】特征选择方法总结

、过滤法(Filter)3.1单变量3.2多变量3.2.1连续型vs连续型3.2.2连续型vs类别型3.2.3类别型vs类别型3.3过滤法总结四、包裹法(Wrapper)4.1包裹法总结五、嵌入法(Embedded

旅途中的宽~·2023-01-23 19:06

Molecule Attention Transformer（一）

变量名，函数名很多来自TheAnnotatedTransformer，在《深入浅出Embedding》一书中也做了讲解。

_森罗万象·2023-01-23 13:18

K-BERT,KnowBERT,KEPLER,KELM,K-Adapter,CoLAKE_biji

对于positionembedding，树上每个节点有个绝对位置hardposition，每条路径分支上有softposition。具体如下图。对于visible

wang2008start·2023-01-23 13:46

论文记录：Towards Knowledge-Based Recommender Dialog System

recommendationdialogsystem.Recommendationsystem:CF(collaborativefiltering),neuralnetworks,etc.Inthispaper,itemembeddinganduserembeddingisused.Itemembeddingiscomputedonstructure

zy04·2023-01-23 13:13

（四十）：多模态经典Baseline之Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis

TensorFusionNetworkforMultimodalSentimentAnalysis摘要1Introduction2RelatedWork3CMU-MOSIDataset4TensorFusionNetwork4.1ModalityEmbeddingSubnetworks

Laura_Wangzx·2023-01-23 10:33

#由浅入深# 从 Seq2seq 到 Transformer

文章目录1Seq2seq模型2Attention（注意力）机制2.1注意力机制原理2.2两种常见的注意力机制2.3Self-Attention3Transformer3.1WordEmbedding（词嵌入

energy_百分百·2023-01-23 08:23

ML Note 3.4 - 数据降维算法 PCA / t-SNE

文章目录维数灾难的提出背景维数灾难的内涵数据稀疏性距离聚集性数据降维PrincipalComponentsAnalysis最大方差思想最小均方误差思想使用SVD处理高维数据相关系数矩阵结果分析贡献率被提取率StochasticNeighborEmbeddingVisualizingDatausingt-SNE

LutingWang·2023-01-22 12:57

NLP - 词的表示：Bow,One-hot, TF-IDF，Word2VNLP

文章目录词的表示潜在语义分析方法（BOW）Countervector计数TF-IDFBOW和TF-IDF方法的问题词的独热（One-hot）表示独热问题的改进解决维度过大的问题解决无语义的问题--词的分布式表示WordEmbedding

伊织code·2023-01-22 07:26

无监督特征选择（UFS）调研

目录1.无监督特征选择（UFS）算法概述2.任务的形式化定义3.无监督特征选择算法分类3.1Filtermethod3.2Wrappermethod3.3Embeddedmethod(也叫Hybridmethod

蓝田心语·2023-01-22 07:20

概念解读：度量学习

在读这篇论文COVERDETECTIONUSINGDOMINANTMELODYEMBEDDINGS的时候遇到了度量学习MetricLearning这个概念。

岚伊伊·2023-01-21 21:49

nlp n-gram_NLP中的单词嵌入：一键编码和Skip-Gram神经网络

mapoet-turned-programmerwhohasjustbegunlearningaboutthewonderfulworldofnaturallanguageprocessing.Inthispost,I’llbesharingwhatI’vecometounderstandaboutwordembedding

weixin_26632369·2023-01-21 19:31

Nvidia Jetson Orin 开发板配置开发环境

参考文档：（官方）https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-agx-orin-devkitCheckyourL4TversionfirsttoseeifyouhaveaunitflashedwitholderversionoftheBSP.cat

Fly_the_start·2023-01-20 21:05

mk12306·2023-01-20 17:55

TianChi新闻推荐01:协同过滤itemCF

531842/information赛题以预测用户未来点击新闻文章为任务，该数据来自某新闻APP平台的用户交互数据，包括30万用户，近300万次点击，共36万多篇不同的新闻文章，同时每篇新闻文章有对应的embedding

NLP_victor·2023-01-20 17:19

Bert词向量的空间分布

3.理论解释1）未出现词2）低频词论文1《[OntheSentenceEmbeddingsfromPre-trainedLanguageModels](https://arxiv.org/abs/2011.05864

馨歌·2023-01-20 13:04

NTHU competition4(stackGAN)

.*[2,2,2]ans=[2,4,6]stackGAN架构φt指的是textembedding（使用pre-trainmodel）μ(φt)：mean，指平均值Σ(φt)：diagonalcovariancematrixI0

Gravitychen·2023-01-20 02:17

论文笔记《HetETA: Heterogeneous Information Network Embedding for Estimating Time of Arrival》

Abstract本文目标是预计到达时间(Theestimatedtimeofarrival,ETA)，现有研究存在问题：很少有研究将结构化的图数据考虑在内，更不用说异构的信息网络了。本文提出HetETA模型旨在ETA任务中利用异构的图数据，具体做法：（1）将路网地图转化为多相关信息网络，引入车辆轨迹图联合考虑车辆行为模式（2）时间信息分为近期(recentperiods)、日周期(dayperio

mintminty·2023-01-20 01:34

Estimating urban functional distributions with semantics preserved POI embedding

文章来源：internationalLjournalofgeographicalinformationscience目录1.研究意义2.目前已有方案3.本文提出的方法4.论文创新点1.研究意义城市由不同区域组成，每个区域承担着不同的功能，例如一个区域中有住宅区，商业区，工业区等。实际上，每个区域的功能都不是单一的，而通常是几种功能类型的组合，例如住宅区不仅包括住宅小区，还会有一些饭馆，购物中心等商

Lee-j·2023-01-20 01:59

Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach，DAEGC

论文：2019IJCAI代码:[pytroch](此论文可以看作是UnsupervisedDeepEmbeddingforClusteringAnalysis,DEC在图结构上的应用。

OFF JUMPOL·2023-01-19 21:40

Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach，IJCAI2019

目录ProblemDefinitionandOverallFrameworkProposedMethodGraphAttentionalAutoencoderSelf-optimizingEmbeddingJointEmbeddingandClusteringOptimizationExperiments

五月的echo·2023-01-19 21:40

【论文阅读】Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach

ChunWang,ShiruiPan,RuiqiHu,GuodongLong,JingJiang,ChengqiZhang.AttributedGraphClustering:ADeepAttentionalEmbeddingApproach.Comments

RobinWang258·2023-01-19 21:10

直播提醒｜今晚八点半！带你进击前预训练时代的自监督学习理论与实践！

20:30（20:25抽取每日锦鲤）理论+实践前半场打好基础：理论课主题为《前预训练时代的自监督学习》，将从基本的神经网络基础、经典和流行的序列建模编码网络开始，逐步展开对语言模型、词向量等早期自监督embedding

飞桨PaddlePaddle·2023-01-19 20:11

【Paddle NLP入门打卡】Chapter3 理论课：预训练模型及历史发展

文章目录NLP打卡Day21.走进自然语言处理1.1自然语言处理的应用1.2自然语言的挑战1.3NLP发展历程2.前预训练时代的自监督学习2.1One-Hot2.2Embedding2.3句子编码神经网络

FeverTwice·2023-01-19 20:11

嵌入式薪资真实情况，这届毕业生都拿多少钱！

我在Wiki上看到的对嵌入式的定义：Sincetheembeddeds

嵌入式资讯精选·2023-01-19 01:32

GIKT论文学习

AGraph-basedInteractionModelforKnowledgeTracing文章和代码：https://github.com/Rimoku/GIKTGIKT代码详解：待补充目录摘要实验结果介绍相关工作定义GIKT方法EmbeddingLayerEmbeddingPropagation

多尝试多记录多积累·2023-01-18 23:55

深入浅出Embedding

内容来自《深入浅出Embedding》吴茂贵,王红星第一部分1.万物皆可EmbeddingWordEmbedding向ItemEmbedding,GraphEmbedding,CategoricalvariablesEmbedding

_森罗万象·2023-01-18 22:21

Embedding

importmath4importrandomasrn5importnumpyasnp6fromkeras.modelsimportModel7fromkeras.layersimportInput,Dense,Concatenate,Reshape,Dropout8fromkeras.layers.embeddingsimportEmbedding91011

yuexin2020·2023-01-18 22:21

Embedding了解

1.Embedding嵌套英[ɪm'bedɪŋ]美[ɪmˈbedɪŋ]n.记者随军v.把（物体）嵌入；派遣（战地记者等）；使（观点）深深植入；嵌进（短语）；插入（代码）（embed的现在分词）Embedding

叶铁柱·2023-01-18 22:50

关于Embedding

EmbeddingEmbedding的定义Embedding的应用如何Embedding?WordEmbedding的方法参考资料本文对Embedding和wordembedding作一个简要的介绍。

seasongirl·2023-01-18 22:50

embedding实践

less97·2023-01-18 22:50

embedding

less97·2023-01-18 22:50

特征工程之连续/离散特征的处理

(1)如果one-hot之后unique值不多可以不用做Embedding，(2)但是如果该特征unique值过多，比如所属国家、城市，onehot产生的矩阵过宽，这种情况下，我们的通常做法就是将其转换为

人鱼线·2023-01-18 22:50

神经网络中的数值特征Embedding化方法

神经网络中的数值特征Embedding化方法NoEmbeddingFieldEmbeddingDiscretizationAutoDisMeta-EmbeddingsAutomaticDiscretizationAggregationFunction

rogeroyer·2023-01-18 22:50

AutoDis: 连续型特征embedding新方法

AnEmbeddingLearningFrameworkforNumericalFeaturesinCTRPredictionKDD2021｜AutoDis:连续型特征embedding新方法！

张博208·2023-01-18 22:50

连续型特征做embedding代码示例

为什么要将连续特征也做emb？●一方面连续特征emb后能更充分的与其它特征进行交叉；●另一方面可以使得学习更加充分，避免数值微小的变化带来预测结果的剧烈变化。实现思路：对于连续值做归一化；然后新增列用以做labelencoder；对编码的tensor做emb；取出连续值tensor，然后相乘；ddd=pd.DataFrame({'x1':[0.001,0.002,0.003],'x2':[0.1,

WGS.·2023-01-18 22:19

Chisel教程——02.Chisel环境配置和第一个Chisel模块的实现与测试

Chisel的全称为ConstructingHardwareInaScalaEmbeddedLanguage，是一个基于Scala的DSL（DomainSpecificLanguage，特定领域专用语言

计算机体系结构-3rr0r·2023-01-18 20:45

Qt通过OpenGL实现3d游戏开发框架

开发环境：win8编程语言c++IDE：QtCreatoropengl版本：opengles3.0（可编程渲染管线，着色器语言）OpenGLES(OpenGLforEmbeddedSystems)是OpenGL

音视频开发老舅·2023-01-18 19:18

Android 音视频 - EGL 源码解析以及 C++ 实现

所以OpenGL定义了一个中间接口层EGL（EmbeddedGraphicsLibrary）标准，具体实现交给各个操作系统本身EGL简单来说EGL是一个中间接口层，是一个规范，由于OpenGL的跨平台性

声网·2023-01-18 19:16

CoLab设置使用GPU和TPU

tf2.4.0fromtensorflow.python.keras.callbacksimportEarlyStoppingfromtensorflow.python.keras.layersimportEmbedding

随便逛逛2333·2023-01-18 18:30

基于知识图谱嵌入的药物靶标发现

Discoveringproteindrugtargetsusingknowledgegraphembeddings链接：Discoveringproteindrugtargetsusingknowledgegraphembeddings

hblg_bobo·2023-01-18 18:58

Bert模型系列一：输入到底是什么东西呢？

首先放上bert论文的地址：添加链接描述上图是论文中给出的bert的输入的结构图:输入由三部分组成：1.tokenembedding2segmentembedding段向量,其中端对应的就是inputs

Bonyin·2023-01-18 15:01

文本向量化

2、wordembedding使用float的矩阵来表示token，根据词典的大小，通常向量采用不同的维度，向量中初始化的每一个值都是一个超参数，在训练之后来不断的学习。

Bonyin·2023-01-18 15:30

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