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图嵌入基础算法
图嵌入 首先介绍通用的图嵌入框架：图经过信息提取器生成含有图关键信息的I；图域可经过嵌入映射得到嵌入域，为测试嵌入域对图域的保留程度，基于嵌入域进行重构，生成I'，并使重构结果逼近生成器的现象。 本文只针对保留节点共现的图嵌入方法，也即random walk。对应上述部件，提取器基于random兴趣点图谱的内容理解
兴趣点图谱的内容理解 本节包括： 项目背景介绍 兴趣点图谱建设 • 节点挖掘 • 关系挖掘 兴趣点图谱应用 项目背景-推荐基本范式 项目背景-推荐不准 搜索使用：词粒度进行召回，但是排序阶段，能够利用完整query排序，因此搜索可以使用basic粒度分词做召回。 eg： 王宝强马蓉离婚，会把同一篇比较明白的共现矩阵解读
文章目录 前言一、词向量是什么？1.1离散表示（one-hot representation）1.2分布式表示（distribution representation） 二、共现矩阵生成词向量2.1共现矩阵2.2奇异值分解（SVD） 三、总结 前言 准备复试的时候开始看了CS224n，这是自然语言处理方面比较出名的一门课程了，刚开始学词向基于Python的文本共现网络构建
目录 一、共现分析概念 二、共现类型 三、代码实现 3.1 构造分词函数 3.2 字符串存储 3.3 构建字典 3.4 构建共现矩阵 3.5 主函数 3.6 Weight 大于 300 四、导入Gephi 制作网络图 4.1 下载安装Gephi 4.2 绘制共现网络图 五、如何利用CNKI制作关键词共现网络图 一、共现阅读笔记——GloVe
文章目录 1. 来源2. 介绍3. 入门（代码下载）4. 下载预先训练好的词向量4.1 预先训练好的词向量4.2 用于预处理Twitter数据的Ruby[脚本](https://nlp.stanford.edu/projects/glove/preprocess-twitter.rb) 5. Giting GloVe6. 强调6.1 Nearest neighbors6.2 线性子结构 7. 训练8详解GloVe词向量模型
词向量的表示可以分成两个大类1：基于统计方法例如共现矩阵、奇异值分解SVD；2：基于语言模型例如神经网络语言模型(NNLM)、word2vector(CBOW、skip-gram)、GloVe、ELMo。 word2vector中的skip-gram模型是利用类似于自动编码的器网络以中心词的one-hot表示作为输入来预测NLP.TM | GloVe模型及其Python实现
在进行自然语言处理中，需要对文章的中的语义进行分析，于是迫切需要一些模型去描述词汇的含义，很多人可能都知道word2vector算法，诚然，word2vector是一个非常优秀的算法，并且被广泛运用，为人们熟知，然而，从结果的优劣性来看，其实word2vector并非唯一的优秀方案，斯坦福大学提出的GloVe就是其中