千问embeddings
时间: 2023-09-28 10:07:57 浏览: 50
千问embeddings是CSDN开发的一个开源项目,用于为文本数据生成向量表示。它基于深度学习模型,通过将文本转换成连续向量,捕捉文本的语义和语法特征。这些向量表示可以用于文本分类、情感分析、相似性计算等自然语言处理任务。千问embeddings提供了预训练好的模型,也支持自定义训练。它可以处理中文和英文文本,并且支持多种深度学习框架,如TensorFlow和PyTorch。你可以在CSDN官网上找到更多关于千问embeddings的详细信息和使用示例。
相关问题
embeddings
embedding通常是指将高维的数据转换为低维度的表示形式的技术。在自然语言处理中,embeddings被用来表示文本、词语或句子的语义信息。其中,contextual embedding是一种可以根据上下文理解词语含义的方法,比如ELMo和BERT等模型。这些模型通过考虑词语的上下文关系,提供了更准确且具有语义信息的嵌入表示。
除了contextual embedding外,还有其他方法来生成embeddings。例如,引入外部语料库知识比如WordNet,并利用其提取出与未见词语义相似的词来生成未见词的嵌入表示。这些方法假设底层词汇资源已经覆盖了未见词,但这并不一定是真实情况。
总的来说,embedding是将大型稀疏矢量映射到低维空间的技术,以保留语义关系。通过使用嵌套,我们可以将复杂的数据表示转化为更简洁且有意义的表示形式,便于后续的分析和应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [A Survey on Contextual Embeddings.pdf](https://download.csdn.net/download/wilosny518/13077711)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [自然语言处理中的embeddings](https://blog.csdn.net/u013596454/article/details/120544014)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [嵌套(Embeddings)](https://blog.csdn.net/qq_38382642/article/details/103177452)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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token embeddings
Token embeddings是将文本中的每个token转换为向量表示的过程。在自然语言处理中,为了方便计算机处理文本信息,我们通常会将文本划分为一个个token,比如单词、词组或者字符。而为了能够对这些token进行机器学习等任务,我们需要将它们转换为向量表示。Token embeddings的目标就是通过一个映射函数,将每个token映射到一个固定维度的向量空间中,从而捕捉到token之间的语义和语法信息。
在具体实现过程中,输入文本首先会经过tokenization处理,即将文本划分为一系列的token。通常会在划分结果的开头插入一个特殊的token [CLS],表示该文本用于分类任务,而在结尾插入另一个特殊的token [SEP],用于划分句子对。接着,每个token会被映射为一个向量表示,这就是token embeddings层的实现过程。