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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环境 Python3, gensim,jieba,numpy ,pandas 原理:文章转成向量,然后在计算两个向量的余弦值。 Gensim gensim是一个python的自然语言处理库,能够将文档根据TF IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式,gensim还实现了word2vec功能 ...
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2018-05-15 20:59:30
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摘自:http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 先看下列三篇,再理解此篇会更容易些(个人意见) skip-gram,CBOW,Word2Vec 词向量基础 CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模型 CBOW与Skip-Gram用于神经网络语言模 ...
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2018-05-15 12:19:30
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代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/mov ...
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2018-05-14 17:33:36
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