有关字嵌入的问题,自然语言处理中的语言建模技术。问题可能涉及特定方法,例如Word2Vec,GloVe,FastText等,或者字嵌入及其在机器学习库中的使用。
我使用 langchain Python 库创建向量存储并根据用户查询检索相关文档。如何在矢量存储中嵌入文档? 例如,在这段代码中: 导入
将嵌入映射到 PyTorch/Huggingface 中的标签
我目前正在开展一个项目,其中使用预先训练的变压器模型来生成 DNA 序列的嵌入(有些有“1”标签,有些有“0”标签)。我正在尝试绘制地图...
我只想使用 SentenceTransformer 中预先训练的开源嵌入模型来编码纯文本。 目标是使用 swagger 作为 GUI - 放入句子并取出嵌入。 来自 fas...
我使用 python 中的 fasttext.train_unsupervised() 函数训练了我的无监督模型。我想将其保存为 vec 文件,因为我将使用该文件作为 fasttext 中的 pretrainedVectors 参数。
我试图向用户推荐最热门的“文章”,并嵌入他们所拥有的“兴趣”。 每个“用户”将有 5-10 个与其个人资料相关的嵌入,
是否可以使用Google BERT来计算两个文本文档之间的相似度?
是否可以使用Google BERT来计算两个文本文档之间的相似度?据我了解,BERT 的输入应该是有限大小的句子。有些作品使用 BERT 来实现相似性
我想要实现的目标:我有数千个文档(事件描述),我想找到与短语匹配或与短语中的单词相似的文档。举个例子,...
我正在尝试使用斯坦福 NLP 团队在 HistWords 项目中预先训练的单词嵌入。但是当我从GitHub网站运行文档example.py时,出现错误:ModuleNotFoundEr...
为什么嵌入层中使用 V+1(`Embedding(V+1,D)(i)`),其中 V 是词汇量?
假设 从tensorflow.keras.preprocessing.text导入Tokenizer 分词器 = 分词器() ... V = len(tokenizer.word_index) 其中 V 是词汇量。 有人告诉我嵌入层 x =
X = [] Y = [] 对于文档中的行: 单词 = line.split() line_length = len(字数) if line_length > 1: # 排除 1 个单词或更少的行 input_sequence = [word_to_index.get(w...
我使用 Gensim 3.8.0 训练了 Word2Vec 模型。后来我尝试在GCP上使用Gensim 4.0.o来使用预训练模型。我使用了以下代码: 模型 = KeyedVectors.load_word2vec_format(wv_path,
如,变压器的输入本质上是一系列标记,每个标记都表示为单热向量。这些向量随后乘以嵌入矩阵 (E) 以生成输入
如何使用 spaCy 获取令牌 id(我想将文本句子映射到整数序列)
我想使用 spacy 对句子进行标记,以获得可用于下游任务的整数标记 ID 序列。我希望像下面这样使用它。请填写 ??? 导入spacy # 加载
我的数据集采用以下格式,其中对于每种疾病,我使用 word2vec 生成 2D 向量。(例如显示 2D 向量,但实际上,向量为 100D ) 疾病...
BERT 中的 TokenEmbeddings 是如何创建的?
在描述BERT的论文中,有一段关于WordPiece Embeddings的内容。 我们使用 WordPiece 嵌入(Wu 等人, 2016)拥有 30,000 个标记词汇。首先 每个序列的标记...
想象一下我有一些这样的代码。我正在使用编码函数来创建嵌入。然后,我会根据这些来计算余弦相似度得分,毕竟我选择的模型是......
给定一个“Roberta 是 BERT 的高度优化版本”类型的句子,我需要使用 RoBERTa 获取该句子中每个单词的嵌入。我尝试过查看示例...
在数据集中我有 5000000 行,我想在我的数据集中添加一个名为“embeddings”的列。 数据集 = dataset.add_column('嵌入', 嵌入) 变量嵌入是一个 numpy memmap ...
我正在尝试生成文本的矢量表示,然后将其放入我的搜索数据库中以执行操作,例如语义搜索或推荐。 为此,我首先使用顶点...
我想将 llama-2 的隐藏状态作为嵌入模型传递给我的方法 FAISS.from_document(, )。 目前,我有 llama-2 模型并获得嵌入...