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word2vec訓練 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答

軟體開發學習資訊分享 By 軟體開發學習資訊分享

2019-03-07 10:39:52 有 13 人按讚
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-- 好工作分享 --

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你的使命
1 使用機器學習或深度學習建立現代的 Whoscall 產品
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3 與計劃人員和程式設計團隊合作，為各種資料專案建構概念驗證系統

要求

1 熟悉 Python

2 有 Keras 的 TensorFlow，Scikit-learn 經驗

3 熟悉 Word 嵌入，網路嵌入相關知識(word2vec，deepwork 等)

4 熟悉機器學習和深度學習訓練(Dropout, bagging, sampling, CNN, RNN, regression, k-means 等)

5 有 AWS 或 GCP 相關的經驗

6 熟練使用 SQL、 Hive、 Presto 等查詢語言

7 資料導向型人格和良好的溝通技巧

8 深刻理解現代機器學習技術及其數學基礎，如分類、推薦系統和自然語言處理

9 具有分散式機器學習和計算框架的經驗(Spark、 Mahout 或其他類似) ，有應用經驗者優先

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word2vec訓練 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的精選貼文

李開復 Kai-Fu Lee By 李開復 Kai-Fu Lee

2018-08-27 19:28:26 有 318 人按讚
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DeeCamp T2I團隊利用三周的時間，開發出了一款“基於古詩詞文本語義的圖片生成”工具。這個工具，能根據詩歌的意象和情感理解，畫出AI心中的唐風宋韻。

看到這麼多優秀的DeeCamp學生真是感覺後生可畏啊。

【全文來自創新工場公眾號，動態demo看這裡 https://mp.weixin.qq.com/s/P-5QNen22ECKBALCiieWQw】

大漠孤煙、長河落日，AI也有詩情畫意 | DeeCamp Show

文化承載著國家的基因，文化的傳承影響國家未來的發展。十八大以來，“文化自信”成為了熱門詞彙。縱觀中華文明上下五千年，最能體現文化自信的載體非古詩詞莫屬。

優美的詩詞裡蘊含著豐富的歷史情感，傳遞著多彩的中國故事。學詩讀詞是每個華夏兒女從小必修的功課。

但詩詞的用詞往往比較隱諱，意義也跟現代理解有了較大的差別。

但如果有一個工具能將詩詞當中的意向和情感提取出來，這將大大降低人們鑒賞古詩詞時的門檻，將更好的激發人們對詩詞的探索熱情，助力漢語的傳承與發揚。

你能否想像，AI不僅能精准的提取詩詞中的意象與情感基調相結合，還能在此基礎上生成獨具風格的圖片。

在DeeCamp訓練營中，組名為Text2Image(下文簡稱為T2I)的學員們將這一想像變成了現實。

T2I團隊利用三周的時間，開發出了一款“基於古詩詞文本語義的圖片生成”工具。這個基於AI技術的工具，能根據詩歌的意象和情感理解，生成意象圖片，並對這個圖片進行情感渲染著色和水墨風格的遷移，最終畫出AI心中的唐風宋韻。

這款極具創新性的工具讓AI和古詩文碰撞出了前所未有的火花。

一、技術解密

T2I的研究內容，分為對古詩文本語義的理解、意向圖片內容的生成、情感著色並且進行水墨化的風格遷徙三部分。

在文本方面，T2I搜集了5萬多首唐詩，使用規則匹配和CNN提取意象，準確率可達到91%。在情感判別方面，T2I人工標注了2200多句詩歌的情感正負傾向，使用word2vec字向量分析和情感字典自動標注數據，以句為單位進行情感判別，準確率達80.1%。

而為了實現情感著色，T2I人工搜集了基於荷、草、柳、梅、沙漠、山、雲、雁8個意向的25000張單意象圖片和2000張多意象圖片，使用WGAN-GP和風格遷移等模型，結合Open-CV等工具，實現了情感著色和水墨圖片生成。

二、難點解析

據T2I的成員介紹， 該項目的主要難點在於：由於沒有現成的古詩文本與對應內容圖片的成對數據，從演算法上來看，則沒有現成可直接利用的端到端演算法。故而團隊將任務拆解為文本語義理解和圖片生成兩個部分。在文本語義理解方面，因古詩詞結構的多樣性和內容的豐富性，導致實現難度較大。

而在圖片生成方面，當古詩文存在混合意向時（如：花有清香月有陰），則需生成多意象並存的圖片意向融合。

因此，T2I的成員的積極的在開發過程中進行了創新：在文本語義理解的演算法上，團隊優先考慮從原文中直接提取意向。當原文無直接意象時，借助譯文對於意象的解讀進行規則匹配，原文和譯文都沒有時，借助CNN網路進行建模推斷。

在T2I的努力下，一個既能讀得懂優美的山水田園詩，還能揮毫作畫，畫出唐風宋韻的AI粲然而生。得益於相當完整精緻的技術方案，這份詩人與AI穿越千年時空實現的心靈互通的美好在DeeCamp閉幕當天呈現在人們眼前。感人的演示效果使T2I收穫了DeeCamp2018的最佳方案獎。

未來，該專案可以生成一個詩詞動畫系統，這套系統既可以説明孩子看圖識古詩，也可以幫助外國友人線上學習中文詩詞。落地場景十分光明～

三、所遇之人，皆為摯友

過去的一個月很長。

T2I的成員們從對課題的一無所知、一無所有到齊心協力，分工合作，在3周內完成了課題任務並得到了超乎預期的收穫。每個人都卸下了曾經的光環，從標注數據的髒活累活入手，一點點的嘗試、失敗、再嘗試，直到看到模型和系統的進步。

過去的一個月很短。

那麼多的知識還在消化，專案還需要去進一步的完善，朋友還有太多的話沒說，桌遊和美食也沒有玩夠吃夠。有隊員開玩笑說：GAN來GAN去，最後千山鳥飛“絕”。儘管DeeCamp已經結束，但T2I的成員們卻仍然不願相信這場愉快的體驗已經結束，那幫並肩作戰的可愛隊友都已四散各地。

人生的曼妙之處就在於不可知的際遇。“這次DeeCamp之行不僅學到了AI技術，更重要的是結識了一批意氣相交的夥伴。”T21成員總結這一個月的收穫，有人學到了前沿的科技知識、有人提高了自己的代碼能力，有人視野得到了開闊，有人對人生道路有了更明確地規劃......還有人最大的收穫是認識了許多小姐姐。

充實、開放、快樂的DeeCamp生活使這群才華橫溢的少年瞭解了現實工業界的未來研究方向，並將在學校所學的理論能應用到有趣的實踐專案中。也使他們結實了志同道合的夥伴，各自發揮所長各顯神通，不斷碰撞、磨擦出智慧的火花。

或許DeeCamp就像一條洶湧的知識大河，短短一月只能從中截取一道涓流，但卻足夠受用很久。

而從一個想法到一場完美的展示，除了積澱起堅實的理論基礎，尚需心懷上下求索的精神，只有不忘初心，才能在科技發展的浪潮中，逐漸拉進與未來的距離。

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李開復 Kai-Fu Lee

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AI Expert, CEO of 创新工场 (Sinovation Ventures), former President of Google China. Author of AI
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word2vec訓練 在 CUP 媒體 Facebook 的最讚貼文

CUP 媒體 By CUP 媒體

2017-08-10 11:35:00 有 50 人按讚
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本周 Google 一份內部備忘於網上流出，執筆的員工批評公司追求職場平等，乃不切實際之舉，引起滿城風雨。或許你認為矽谷男女應否同工同酬，跟你這位消費者毫無瓜葛，但網絡顧問兼新書 Technically Wrong: Sexist Apps, Biased Algorithms, and Other Threats of Toxic Tech 作者 Sara Wachter-Boettcher 在「華盛頓郵報」撰文反駁，直指美國科技界對女性及少數族裔的歧視，早已滲透到其產品當中，影響全球每位用家。

此外，Google 研究員在 2013 年創造神經網絡 Word2vec，讓其透過梳理 Google News 文章，學習字詞間的關係。經過千萬字的訓練後，Word2vec 能完成「巴黎是法國正如東京是 ___」這種類比，還回到一些刻板印象，譬如「男人是建築師正如女人是室內設計師」。Wachter-Boettcher 認為，這種配對純粹反映 Google News 的數據集，但在一個白人男性主導、「破壞」勝過一切的行業，Word2vec 等技術被視作客觀，結果從搜尋引擎到求職系統，各類軟件都嵌入這種自帶成見的技術。

詳細全文：
https://goo.gl/ekwt44

延伸專題：
【偏見科學助長性別偏見】
https://goo.gl/9Y1wdu
【下一個 iPhone 10 年：帶你進入美麗新世界？】
https://goo.gl/r4K8RP
【你敢關掉手機提示一整天嗎？】
https://goo.gl/FW5ms5
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#67. word2vec 中文

從文章word2vec詞向量訓練使用（python gensim） 對word2vec的介紹，我們了解到Word2Vec第一個參數sentences要求是是預處理后的訓練語料庫，需要輸入一個可迭.

#68. word2vec训练词向量并替代CNN的embedding - BiliBili

#69. 如何加載預先訓練的Word2vec MODEL文件？ - 優文庫

我打算使用預先訓練好的word2vec模型，但我不知道如何在Python中加載它。 此文件是MODEL文件（703 MB）。 http://devmount.github.io/GermanWordEmbeddings/

#70. 中文词向量：Word2vec 从熟悉到入门_GitChat-程序员宅基地

在自然语言处理领域也就是在Bert 跟Xlnet 模型出现以前（2019 年是NLP 领域突飞猛进的一年，Bert 模型采用根据上下文语义动态训练字向量的方式，泛化性更强），几乎所有的 ...

#71. 如何在非常大的數據集上訓練Word2vec？ - 堆棧內存溢出

我個人訓練c實施GoogleNews 轉儲. gb 在我的iMac上花了大約個小時來訓練和生成向量對速度 ... 我正在考慮在Web爬行轉儲上大量超過10 TB +的大規模數據上訓練word2vec。

#72. tensorflow word2vec 教學 - Mirrorize

Word2Vec is not a singular algorithm, rather, it is a family of model ... 實現中文詞向量訓練tensorflow實戰（黃文堅、唐源著） word2vec 中的數學原理詳解如何 ...

#73. NLP-word2vector - 词向量 - 拜师资源博客

一、词向量; 二、 word2vec的训练. 1.核心; 2.Skip-gram model; 3.目标函数; 4.目标函数的优化; 5.skip gram另一种目标函数; 6.Negative Sampling; 7.

#74. ATEC线上赛网络欺诈举报定性Top1方案总结 - 技术圈

对于文本特征，为了充分使用语料数据，我们使用词向量模型 Word2Vec 在所有训练数据（包括无标签数据）上进行表征的训练，同时采用了两种不同的分词 ...

#75. C2000ware download - Webelinx |

Golang container包下ring（数据结构中的循环链表）的使用; Windows下使用Word2vec继续词向量训练; redis 使用--＞＞基数统计算法-HyperLogLog 热点 ...

#76. Layoutlm v2 github

文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。. 7895 to 0.

#77. Regexfeaturizer

当在训练数据中提供查找表时，内容被组合成一个大型、不区分大小写的regex模式，该模式 ... Word2Vec is an Estimator which takes sequences of words representing ...

#78. 活動預告| 中國人工智慧學會可拓創新訓練營來啦 - kks資訊網

通過生動有趣的故事解讀和深入淺出的難題訓練，學員將輕鬆掌握可拓創新 ... 非常大，比如神經語言模型領域，從Word2Vec，Glove，ELMO到BERT系列、GPT ...

#79. 何凯明团队又出新论文！北大、上交校友教你用ViT做迁移学习

这次他们研究的是如何将预训练好的ViT迁移到检测模型上，使标准ViT模型能够作为Mask R-CNN的骨干使用。结果表明，与有监督和先前的自我监督的预训练方法相 ...

#80. Bertopic vs top2vec

没有模型训练情况下用BERT做文本分类¶. Inspired by Latent Dirichlet Allocation (LDA), the word2vec model is expanded to simultaneously learn word, ...

#81. Pytorch node2vec - Jagriti Yoga Institute

训练 和测试数据. – fast. 1 and the latest versions of ... Since the introduction of the word2vec model, Word Feb 06, 2018 · Random Walk Sampling from, e.

#82. Save model pytorch

The implementation of word2vec model in PyTorch is explained in the below steps − Donate ... 在加载的模型基础上继续训练. pth file extension; Remember too, ...

#83. Bertopic vs top2vec

bertopic vs top2vec sentence-transformer同样提供了基于vit的预训练模型，因而可以计算 ... Top2Vec Pretrained Embedding Models not working · python word2vec ...

#84. 机器学习 - Google 圖書結果

训练 是通过大量的现有语料句子传经网络模型中,用模型的来示各个词向量间的关。训练词向量的典型工有Word2Vec和GloVe等,其中Word2Vec认为经常在一个句子中现的词语相是 ...

#85. 玩轉社群: 文字大數據實作 - 第 135 頁 - Google 圖書結果

5.7.2 word2vec 實際演練我們採用的是基於 python 的主題模型函式庫 gensim。要訓練詞向量,第一步當然是取得語料集。由於 word2vec 是基於非監督式學習,訓.

#86. Wav2vec classification

Dec 31, 2020 · The wav2vec model, inspired by word2vec, is in my opinion the ... classification task)，从而使得wav2vec可以在大量未标注的数据上进行训练。

#87. Papers With Code: The latest in Machine Learning

大规模推荐算法库，包含推荐系统经典及最新算法LR、Wide&Deep、DSSM、TDM、MIND、Word2Vec、DeepWalk、SSR、GRU4Rec、Youtube_dnn、NCF、GNN、FM、FFM、DeepFM、DCN、 ...

#88. 一种数据评估方法、装置、计算机设备及存储介质与流程 - X技术

而文本语义模型的检测效果依赖于大量的高质量标记数据的训练，在数据标注的过程中，因为不同的标注人员的理解会存在偏差，所以标注数据集中往往包含了 ...

#89. 清华大学学报（自然科学版）

在已有的基于深度学习的源代码缺陷检测方法中，所使用的训练数据和测试数据大多 ... 该文基于卷积神经网络在图像领域的多通道学习策略，融合word2vec、fasttext等词嵌 ...

#90. Gensim tfidf vs sklearn tfidf

Text Classification with NLP: Tf-Idf vs Word2Vec vs BERT Summary. ... return transformer,tfidf_matrix # 查看训练样本的tfidf矩阵import numpy as np bow May 17 ...

#91. Transformer课程第31章QA问答Transformer模型Dense ...

Transformer的架构、训练及推理等都是在Bayesian神经网络不确定性数学 ... 中就把One-hot encoding、Word2vec、fastText、GRU、BERT等encoding集成来 ...

#92. Word2Vec - Natural Language Processing & Word Embeddings

Video created by DeepLearning.AI for the course "Sequence Models". Natural language processing with deep learning is a powerful combination.

#93. TensorFlow自然語言處理｜善用 Python 深度學習函式庫，教機器學會自然語言(電子書)

... 把資料生成器所生成的資料送進訓練用的輸入/輸出佔位符之中: feed_dict ... loss], feed_dict=feed_dict)我們接著要討論另一種相當流行的 Word2vec 演算法, ...

#94. Keras crf

... 层本质上是一个带训练参数的loss计算层，因此CRF层只用来训练模型， 而预测则需要另外 ... Keras Word2vec - xjrc19. losses import crf_loss from keras_contrib.

#95. 视频理解综述：动作识别、时序动作定位、视频Embedding - 网易

训练 视频模型所需的计算量比图像大了一个量级，这使得视频模型的训练时长和 ... 视频Embedding，其中Item2Vec 将自然语言处理中经典的Word2Vec 算法用 ...

#96. gensim.word2vec 训练词向量 - 起点教程

一、训练词向量. # 导入必要的包 import jieba import numpy as np import pandas as pd from gensim.models.word2vec import Word2Vec import joblib ...

#97. CIKM 2021丨CloudRCA：云计算平台下的根因分析框架 - 全网搜

对于提取的日志模板，采用word2vec + hierarchical clustering 方法 ... KHBN 模型主要通过两个阶段来构造依赖关系，然后再通过历史数据训练模型。