机器不学习 jqbxx.com -机器学习、深度学习好网站 word2vec是如何得到词向量的？这个问题比较大。从头开始讲的话，首先有了文本语料库，你需要对语料库进行预处理，这个处理流程与你的语料库种类以及个人目的有关，比如，如果是英文语料库你可能需要大小写转换检查拼写错误等操作，如果是中文日语语料 ...
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2018-02-07 22:44:36
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http://www.52nlp.cn/fasttext 1条回复 本文首先会介绍一些预备知识，比如softmax、ngram等，然后简单介绍word2vec原理，之后来讲解fastText的原理，并着手使用keras搭建一个简单的fastText分类器，最后，我们会介绍fastText在达观数据的 ...
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2018-01-29 20:16:32
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恢复内容开始 出处：https://www.cnblogs.com/iloveai/p/word2vec.html Distributed Representation Ngram本质上是将词当做一个个孤立的原子单元（atomic unit）去处理的。这种处理方式对应到数学上的形式是一个个离散的on ...
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2018-01-28 23:23:27
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用gensim函数库训练Word2Vec模型有很多配置参数。这里对gensim文档的Word2Vec函数的参数说明进行翻译，以便不时之需。 class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window ...
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2018-01-22 19:22:47
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作者：orangeprince链接：https://www.zhihu.com/question/27689129/answer/39117725来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 关于这个问题，我觉得需要澄清几个概念：1. 浅层（shallow）的监督学 ...
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2018-01-12 01:35:10
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前置点评： 这篇文章比较朴素，创新性不高，基本是参照了google的word2vec方法，应用到推荐场景的i2i相似度计算中，但实际效果看还有有提升的。主要做法是把item视为word，用户的行为序列视为一个集合，item间的共现为正样本，并按照item的频率分布进行负样本采样，缺点是相似度的计算还 ...
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2018-01-12 01:34:00
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既然是概述，那么我也只会在文中谈一点关于 Word2Vec 的思想和大概的方法。对于这个算法，如果一开始学习就深入到算法细节中，反而会陷入局部极值点，最后甚至不知道这个算法是干嘛的。在了解算法大概的思路后，如果有进一步研究的必要，再去深究算法细节，这时一切都是水到渠成的。 先申明，由于我不是做 NL ...
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2018-01-09 14:45:55
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Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。 基本概念 语料（Corp ...
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2018-01-08 13:30:09
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利用 TensorFlow 入门 Word2Vec 原创 2017-10-14 chen_h coderpai 博客地址：http://www.jianshu.com/p/4e16ae0aad25 或者点击阅读原文 我认为学习算法的最好方法就是尝试去实现它，因此这个教程我们就来学习如何利用 Tens ...
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2018-01-07 16:07:16
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博客出处：http://www.cnblogs.com/maybe2030/ 阅读目录 1. 词向量 2.Distributed representation词向量表示 3.词向量模型 4.word2vec算法思想 5.doc2vec算法思想 6.参考内容 深度学习掀开了机器学习的新篇章，目前深度学 ...
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2018-01-03 19:37:15
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