Word2Bits-量化词向量Word2Bits扩展了Word2Vec算法，以输出高质量的量化词向量，该向量的存储量比常规词向量少8到16倍。
在阅读详细信息。
什么是量化词向量？量化词向量是词向量，其中每个参数是2^bitlevel值之一。
例如，“国王”的1位量化矢量看起来像0.333333340.333333340.33333334-0.33333334-0.33333334-0.333333340.333333340.33333334-0.333333340.333333340.33333334...由于参数限制为2^bitlevel值之一，因此每个参数仅使用bitlevel位来表示；
这大大减少了词向量占用的存储量。
下载预训练的单词向量所有单词向量均为Glove/Fasttext格式（格式详细信息）。
使用gzip压缩文件。
每个参数位
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什么是量化词向量？量化词向量是词向量，其中每个参数是2^bitlevel值之一。
例如，“国王”的1位量化矢量看起来像0.333333340.333333340.33333334-0.33333334-0.33333334-0.333333340.333333340.33333334-0.333333340.333333340.33333334...由于参数限制为2^bitlevel值之一，因此每个参数仅使用bitlevel位来表示；
这大大减少了词向量占用的存储量。
下载预训练的单词向量所有单词向量均为Glove/Fasttext格式（格式详细信息）。
使用gzip压缩文件。
每个参数位
2023/10/13 10:57:49
1.2MB
1
简体中文|简介PaddleNLP2.0具有丰富的模型库，简洁易用的API与高性能的分布式训练的能力，可以为飞轮开发者提升文本建模效率，并提供基于Padddle2.0的NLP领域最佳实践。
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充
2023/9/23 16:01:53
2.33MB
1
机器学习数据资源可用于朴素贝叶斯垃圾邮件过滤器中的一些训练文本数据集。
使用朴素贝叶斯解决一些现实生活的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。
其中朴素贝叶斯的一个最著名的应用：电子邮件垃圾过滤。
使用朴素贝叶斯解决一些现实生活的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。
其中朴素贝叶斯的一个最著名的应用：电子邮件垃圾过滤。
2023/7/15 10:08:12
15KB
1
为了将情感信息融入到词向量中，本文第一部分工作提出了两个情感词向量学习框架，即，基于谷歌提出的Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型的框架和基于卷积神经网络模型的框架。
在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出Ｈ个具体模型。
为了验证学习得到的情感词向量能否包含语义和情感信息，本文分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。
这部分相关工作分别发表在２０１５年ＩＡＬＰ会议和２０１６年ＩＪＣＮＮ会议
在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出Ｈ个具体模型。
为了验证学习得到的情感词向量能否包含语义和情感信息，本文分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。
这部分相关工作分别发表在２０１５年ＩＡＬＰ会议和２０１６年ＩＪＣＮＮ会议
2023/3/14 22:36:39
4.63MB
1
中文维基glove词向量（已锻炼）-part1，中文维基glove词向量（已锻炼）-part1
2023/3/7 19:34:58
190.73MB
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该资源主要参考我的博客：word2vec词向量训练及中文文本相似度计算http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50637476其中包括C语言的Word2vec源代码（从官网下载），自定义爬取的三大百科（百度百科、互动百科、维基百科）中文语料，涉及到国家、景区、动物和人物。
同时包括60M的腾讯新闻语料，是一个txt，每行相当于一个新闻。
国家包括了Python的Jieba分词代码，详见博客。
免费资源希望对你有所协助~
同时包括60M的腾讯新闻语料，是一个txt，每行相当于一个新闻。
国家包括了Python的Jieba分词代码，详见博客。
免费资源希望对你有所协助~
2023/1/16 9:44:47
142.09MB
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完整可运行的python代码。
数据过滤，清洗，分割，特征选择，训练词向量模型，测试等等，每行都有正文，真实的数据集超过20w条，是个不错的nlp入门例子。
数据过滤，清洗，分割，特征选择，训练词向量模型，测试等等，每行都有正文，真实的数据集超过20w条，是个不错的nlp入门例子。
2020/10/20 5:30:22
79.61MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB