【大模型AIGC系列课程 2-1】文本向量化

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【大模型AIGC系列课程 2-1】文本向量化。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. 概述

词汇表征是指我们在自然语言处理(NLP)中如何描述和处理词语的方法。在进行NLP监督机器学习任务时,我们以一句话为例:“I want a glass of orange ____”,我们要通过这句话中的其他单词来预测空白处的单词。这是一个典型的NLP问题。如果将其看作监督机器学习,我们的输入是上下文单词,而输出是要预测的目标单词,或者说目标单词的概率。为了解决这个问题,我们需要建立一个语言模型来学习输入和输出之间的映射关系。在深度学习中,这个模型通常是循环神经网络。
在NLP中,最基本的单位是词语。词语可以组成句子,句子再构成段落、篇章和文档。但是计算机并不直接理解这些词语,因此我们需要将代表自然语言的词汇转换为计算机可识别的数值形式。简单来说,我们需要将词汇转化为计算机能够处理的数值表示。目前有两种主要的方法来进行这种转化和表征。第一种是传统机器学习中的one-hot编码方式,即将每个词语表示为一个向量,其中只有一个元素是1,其余都是0,代表词语的唯一位置。然而,这种方法存在词语之间无法捕捉语义关系的问题。第二种方法是基于神经网络的词嵌入技术,它能够将词语映射到连续的向量空间中,使得词语的语义和语法信息能够得到更好的表达和理解。词嵌入技术在NLP中广泛应用,并取得了很多成功。

2. 词向量-离散表示

文本向量化离散表示是一种把文本转换成数字向量的方法。它主要基于规则和统计的方式,常见的方法有两种:词集模型和词袋模型。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-666596.html

  1. 词集模型:这个模型会统计每个单词是否在句子中出现。比如,我们可以用One-Hot Representation来表示,只要单个文本中的单词在一个字典里出现,就用1表示,不管

到了这里,关于【大模型AIGC系列课程 2-1】文本向量化的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【大模型AIGC系列课程 2-3】动手为ChatGPT打造第二大脑

    one-hot 文本向量

    2024年02月10日
    浏览(46)
  • 【大模型AIGC系列课程 1-2】创建并部署自己的ChatGPT机器人

    获取 openai api api-key https://platform.openai.com/account/api-keys 利用 python requests 请求 openai 参考 openai 接口说明:https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create

    2024年02月11日
    浏览(47)
  • 【AIGC-文本/图片生成视频系列-10】SparseCtrl:在文本生成视频的扩散模型中添加稀疏控制

    目录 一. 项目概述 二. 方法详解 三. 应用结果 四.个人思考 由于扩散模型生成空间的不确定性,仅仅通过文本生成视频时,会导致模糊的视频帧生成。 今天解析的SparseCtrl,是一种有效解决上述问题的方案,通过带有附加编码器的时间稀疏条件图来控制文本到视频的生成。

    2024年04月15日
    浏览(48)
  • 【AIGC系列】Stable Diffusion 小白快速入门课程大纲

    本文是《Stable Diffusion 从入门到企业级应用实战》系列课程的前置学习引导部分,《Stable Diffusion新手完整学习地图课程》的课程大纲。该课程主要的培训对象是: 没有人工智能背景,想快速上手Stable Diffusion的初学者; 想掌握Stable Diffusion核心技术,进行商业应用的创业者; 希望

    2024年02月09日
    浏览(50)
  • 【自然语言】使用词袋模型,TF-IDF模型和Word2Vec模型进行文本向量化

    一、任务目标 python代码写将 HarryPorter 电子书作为语料库,分别使用词袋模型,TF-IDF模型和Word2Vec模型进行文本向量化。 1. 首先将数据预处理,Word2Vec 训练时要求考虑每个单词前后的五个词汇,地址为 作为其上下文 ,生成的向量维度为50维 2.分别搜索 courtroom 和 wizard 这两个词

    2024年04月14日
    浏览(45)
  • 【AIGC】手把手使用扩散模型从文本生成图像

    在这篇文章中,我们将手把手展示如何使用Hugging Face的diffusers包通过文本生成图像。 DALLE2是收费的,用户只有一些免费的额度,如果免费额度使用完毕就需要付费了,所以必须寻找替代方案,并发现了Hugging Face,他们发布了一个扩散模型的包diffusers ,可以让我们直接使用。

    2024年02月09日
    浏览(56)
  • 【AIGC】IP-Adapter:文本兼容图像提示适配器,用于文本到图像扩散模型

            IPAdapter能够通过图像给Stable Diffusion模型以内容提示,让其生成参考该图像画风,可以免去Lora的训练,达到参考画风人物的生成效果。         通过文本提示词生成的图像,往往需要设置复杂的提示词,通常设计提示词变得很复杂。文本提示可以由图像来替代

    2024年01月16日
    浏览(54)
  • 【AIGC-文本/图片生成视频系列-9】MagicVideo-V2: 多阶段高美感视频生成

    目录 一. 项目概述与贡献 二. 方法详解​编辑 三. 文本生成视频相关结果 四. 与其他方法对比结果 五. 个人感悟 最近得益于扩散模型的快速发展,文本到视频(T2V)模型的激增。 今天要介绍的是字节的MagicVideo-V2,一个新颖的多阶段 T2V 框架,它集成了 文本到图像 (T2I)、图像

    2024年01月19日
    浏览(39)
  • 【AIGC】DreamBooth:微调文本到图像扩散模型用于主题驱动的生成

    DreamBooth可以让我们使用一个很小的数据集微调文生图模型,然后基于文本提示词为我们训练的的主体替换不同的场景。  大型文本转图像模型在人工智能的发展中实现了显著的飞跃,能够从给定的文本提示中高质量和多样化地合成图像。然而,这些模型缺乏模仿给定参考集中

    2024年01月18日
    浏览(48)
  • 元壤教育“AIGC大模型应用开发工程师”课纲,学习这套课程就够了

    元壤教育(公众号ID:yuanrang_edu):专注于AIGC大模型应用开发工程师和AIGC+数字人全栈运营师就业培训,帮助3000万大学生和职业人士构建AIGC新职场的高速公路。 人工智能是新电力。正如大约 100 年前电力改变了许多行业一样,人工智能现在也将做到这一点。— 吴恩达 “在我

    2024年02月04日
    浏览(46)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包