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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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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模型 Word2Vec模型中,主要有Skip-Gram和CBOW两种模型,从直观上理解,Skip-Gram是给定input word来预测上下文。而CBOW是给定上下文,来预测input word。本篇文章仅讲解Skip-Gram模型。 Word2Vec模型实际上分为了两个部分,第一部分为建立模型, ...
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2018-06-06 22:09:11
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下文中的模型都是以Skip-gram模型为主。 1、论文发展 word2vec中的负采样(NEG)最初由 Mikolov在论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》中首次提出来,是No ...
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2018-06-02 18:41:10
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参考资料:https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html接上篇:importjiebaall_list=jieba.cut(xl[‘工作内容‘][0:6],cut_all=True)print(all_list)every_one=xl[‘工作内容‘].apply(lambdax:jieba.cut(x))importtracebackde
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2018-05-29 17:47:33
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参考资料:https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html接上篇:importjiebaall_list=jieba.cut(xl[‘工作内容‘][0:6],cut_all=True)print(all_list)every_one=xl[‘工作内容‘].apply(lambdax:jieba.cut(x))importtracebackde
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2018-05-29 17:44:58
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去除标点符号,下一步开始文本相似度计算:参考文章:http://www.jb51.net/article/139690.htmfromgensim.modelsimportWord2Vecmodel=Word2Vec(sentences,sg=1,size=100,window=5,min_count=5,negative=3,sample=0.001,hs=1,workers=4)参数解释:1.
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2018-05-28 18:28:54
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word2vec训练中文模型 1.准备数据与预处理 首先需要一份比较大的中文语料数据,可以考虑中文的维基百科(也可以试试搜狗的新闻语料库)。中文维基百科的打包文件地址为 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-art ...
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2018-05-27 16:22:37
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场景:上次回答word2vec相关的问题,回答的是先验概率和后验概率,没有回答到关键点。 词袋模型(Bag of Words, BOW)与词向量(Word Embedding)模型 词袋模型就是将句子分词,然后对每个词进行编码,常见的有one hot、TF IDF、Huffman编码,假设词与词之间 ...
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2018-05-21 00:01:36
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