原文地址：https://www.jianshu.com/p/b2da4d94a122 一、概述 本文主要是从deep learning for nlp课程的讲义中学习、总结google word2vector的原理和词向量的训练方法。文中提到的模型结构和word2vector的代码实现并不一致，但 ...
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2018-07-12 01:00:57
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word2vec：低维向量的直接学习 接下来，我们来看下Deep Learning是如何从原始的语料库中直接学习到低维词向量的表达。这也是我们学习的第一个Deep NLP模型——word2vec模型。 Assignment ...
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2018-07-10 23:43:16
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自然语言处理与深度学习： 语言模型： N-gram模型： ...
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2018-07-07 23:56:35
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转自：SevenBlue English Corpus word2vec Pre-trained vectors trained on part of Google News dataset (about 100 billion words). The model contains 300-dime ...
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2018-07-01 11:49:54
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2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习（D ...
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2018-06-28 19:55:57
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Embedding层 参数 input_dim: 字典长度, 单词的数量 output_dim: 词向量的长度 weights: 用于初始化的参数矩阵, 大小为(input_dim, output_dim) input_length: 单个序列的长度, 即时间步长 trainable: 是否可训练. ...
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2018-06-24 23:47:50
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基线系统需要受到更多关注：基于词向量的简单模型 最近阅读了《Baseline Needs More Love: On Simple Word-Embedding-Based Models and Associated Pooling Mechanisms》这篇论文[1]，该工作来自杜克大学，发表在A ...
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2018-06-22 13:28:26
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来自：https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52218249 gensim是一个Python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF，LDA，LSI等模型转换成向量模式，此外，gensim还实现了word2vec，能够将单词转换为词向量 ...
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2018-06-16 13:21:00
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最近尝试了一下中文的情感分析。 主要使用了Glove和LSTM。语料数据集采用的是中文酒店评价语料 1、首先是训练Glove，获得词向量（这里是用的300d）。这一步使用的是jieba分词和中文维基。 2、将中文酒店评价语料进行清洗，并分词。分词后转化为词向量的表示形式。 3、使用LSTM网络进行训 ...
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2018-06-14 18:28:20
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背景 拓展知识图谱-人物关系模块，激发用户兴趣点击，提升流量。 要解决的问题 1、识别人名：ner 命名实体识别。 2、识别两个人是有关系的； 人名共现来说明两个人之间有关系； 词向量计算词与词之间的相似度来说明两个人之间关系。 3、人物关系挖掘。 两个人名满足某种依存模式，则将两个人名和关系抽取出 ...
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2018-05-28 11:32:37
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