1.word2vec词向量原理解析 word2vec，即词向量，就是一个词用一个向量来表示。是2013年Google提出的。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag of words，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采 ...
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2020-06-28 15:07:37
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目录 word2vec 简介 CBOW与Skip-Gram模型 优化方法 优点 word2vec API讲解 三个最常见的应用 一句话简述：2013年Google发明，使用跳字节模型（skip-gram）或连续词袋模型（continuous bag of words ，CBOW）训练词向量（初始位o... ...
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2020-06-16 20:35:06
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word2vec简介 word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip gram）和连续词袋模型（CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative sampling）和层序softmax（hierarchical softmax）。word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的 ...
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2020-05-19 18:20:51
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本文讲解 skip-gram 模型以及优化和扩展。主要包括层次 Softmax、负采样、学习短语的表示。 先提一下词向量： 词向量（也叫词嵌入，word embedding），简单地说就是用一个低维向量表示一个词。由于独热编码（one-hot encoding）存在维度灾难，即稀疏性，且无法理解词与 ...
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2020-04-30 21:26:52
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Word2vec "1.词嵌入基础" "2.PTB数据集" "3.Skip Gram" "4.负采样近似" "5.训练模型" 1.词嵌入基础 使用 one hot 向量表示单词，虽然它们构造起来很容易，但通常并不是一个好选择。一个主要的原因是，one hot 词向量无法准确表达不同词之间的相似度，如 ...
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2020-02-21 20:22:27
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一、概述 训练语料来源：维基媒体 https://dumps.wikimedia.org/backup index.html 汉语数据 用word2vec训练词向量，并用所学得的词向量，计算 pku_sim_test.txt 文件中每行两个词间的余弦距离作为两词相似度，并输出到文件中。 二、数据准备 ...
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2019-12-27 23:35:37
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word2vec作为神经概率语言模型的输入，其本身其实是神经概率模型的副产品，是为了通过神经网络学习某个语言模型而产生的中间结果。具体来说，“某个语言模型”指的是“CBOW”和“Skip-gram”。具体学习过程会用到两个降低复杂度的近似方法——Hierarchical Softmax或Negati ...
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2019-11-17 12:53:08
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1. 需求 使用skip gram模式实现word2vect，然后在jaychou_lyrics.txt数据集上应用 jaychou_lyrics.txt数据集收录了周杰伦从第一张专辑到第十张专辑中的歌词，比如： 想要有直升机 想要和你飞到宇宙去 想要和你融化在一起 融化在宇宙里 我每天每天每天在想 ...
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2019-07-24 09:29:37
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1. wordvec的概念 2. 语言模型训练的两种模型CBOW+skip gram 3. word2vec 优化的两种方法：层次softmax+负采样 4. gensim word2vec默认用的模型和方法 ...
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2019-07-14 19:33:18
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首先需要具备gensim包，然后需要一个语料库用来训练，这里用到的是skip-gram或CBOW方法，具体细节可以去查查相关资料，这两种方法大致上就是把意思相近的词映射到词空间中相近的位置。 语料库test8下载地址: http://mattmahoney.net/dc/text8.zip 这个语料 ...
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2019-06-26 13:48:38
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