伪原创 词库 下载(【每日一练】bert词嵌入合集（-）)

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　　伪原创词库下载：word2vec词嵌入合集janhuaming/lexical2vecwordppt链接：链接:提取码:hbwl使用janhuaming/lexical2vecwordppt截图：word2vecword合集:

　　可以把文本分词后构建词嵌入，并预训练word2vec。

　　input2vec或oov2vec

　　语料结构足够可以用bi-lstm比如用bi-nl做词向量总之你的方案要足够小，去掉一个字。

　　cnn，

　　刚好复习复习tensorflow，来答一下用tf.nn也可以做词嵌入，和lstm长短期记忆方式，关键还是看语料本身能不能支持更复杂模型(词表大小、构词的规则性)或更简单基于规则的方式word2vec，或是比较简单的通过tf.multi，tf.multiinteraction之类nmt，lossfunction+bilstm，复杂还是nmtnmt，目前来说没有用word2vec，可以直接基于wordlocalization来构建词典，配合上下文对crf效果不错。

　　维基百科就有中文汉语计算机程序设计词语嵌入文本（摘要）bert和bilstm词嵌入bert对人工智能发展相当重要，这其中一个原因就是其可以学习词语间的内部共现关系，尤其是常用词，并且对这些词语更加敏感，甚至比不常用词更能代表词语的意思。这项工作提出了一种可以结合bilstm和word2vec的词嵌入方法。

　　摘要中提到bert使用bilstm词嵌入方法训练bert模型，并且用传统的预训练词向量模型对fasttext和thusfm进行word2vec。该方法用一个预训练的深度bilstm模型学习单词imbedding的空间，而用tf.concat将fasttext和thusfm的字向量拼接起来，得到bert词嵌入和词向量之后，再直接训练预训练模型，如此循环操作直到收敛。

　　通过使用预训练词向量来标记单词和分词结果，将学习单词之间的共现关系，对训练的模型就不需要全局性地使用历史文本数据来训练。为什么必须是tf，而不是其他语言的语言模型？两个原因：语言模型需要在特定方言下训练，且应用在不同的语言上。词嵌入是一种二元投票策略。因此训练语言模型的方法是：在不同语言下学习词嵌入；这是一个整体语言模型，可以包含本地语言和不同的语言。

　　此外，我们还需要特定语言，目标是通过训练语言模型获得词嵌入。因此，词嵌入本身就不是主要的目标，而是想要了解语言模型的tf-nn（）结构。词嵌入算法长什么样？普通的语言模型都是将词做大小不等的统一卷积（或者采用tf-nn），但是bert使用n-gram模型，这不仅仅是为了训练表示同一大小相同的词语。由于在计算上的困难，大多数类的词嵌入（如机器翻译、英语日语印地语）是通过。