http://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78324834 想必通过前一篇的介绍，各位小主已经对word2vec以及CBOW和Skip-gram有了比较清晰的了解。在这一篇中，小编带大家走进业内最新潮的文本分类算法，也就是fastTex ...
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2017-11-27 14:18:49
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word2Vec 是实现从原始语料中学习字词空间向量的预测模型 使用word2Vec的skip_Gram模型 使用url下载数据集会出现数据集下载不完整，推荐手动下载数据集 网址为http://mattmahoney.net/dc/text8.zip 结果如下 ...
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2017-11-20 14:31:15
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前言文本挖掘也是机器学习或者说是人工智能最需要处理的一类信息（其它的诸如语音、图像及视频处理等）；随着数字信息化和网络化进程不断深入，用户的在线交流、发布、共享等都被以文字形式记录下来，它们成为分析语言和理解社会的重要素材来源，对于文本的挖掘主要包括文档分..
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2017-11-17 10:43:16
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现在趋势是高层用可解释的模型例如 线性模型或者gbdt，下层用带深度的embedding。文本向量化的 word 2 vector 很不错也有很多自己做得模型，关键在于语聊，模型效果差异不大。这里有训练好的模型，30种语言非英语，感觉语料不是很好https://github.com/Kyubyong... ...
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2017-11-10 13:49:48
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转自：http://www.cnblogs.com/canyangfeixue/p/7227998.html 对于威胁检测算法使用神经网络训练有用！！！TODO待实验 结果如下： ...
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2017-11-10 12:52:45
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word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节，因而在一定程度上增加了这个工具包的神 ...
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2017-11-09 15:06:27
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word '\xe8\xb6\x85\xe8\x87\xaa\xe7\x84\xb6\xe7\x8e\xb0\xe8\xb1\xa1' not in vocabulary 分词后的样本格式：英雄联盟,疾风剑豪-亚索,五杀,精彩操作长安外传,街头采访,神回复日本料理,蛋包饭滑板运动,极限达人,城会玩 ...
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2017-11-09 00:12:15
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1.单词的向量化表示 一般来讲，词向量主要有两种形式，分别是稀疏向量和密集向量。 所谓稀疏向量，又称为one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小N，向量的分量只有一个1，其他全为0，1的位置对应该词在词典中的索引。 至于密集向量，又称dis ...
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2017-11-04 18:01:10
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1.CBOW模型 之前已经解释过，无论是CBOW模型还是skip-gram模型，都是以Huffman树作为基础的。值得注意的是，Huffman树中非叶节点存储的中间向量的初始化值是零向量，而叶节点对应的单词的词向量是随机初始化的。 1.1 训练的流程 那么现在假设我们已经有了一个已经构造好的Huff ...
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2017-11-04 18:00:40
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package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.feature.Word2Vec import org.apache.spark.sql.SparkSession object 特征抽取_Word2Vec { val spark=SparkSession... ...
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2017-10-28 15:39:22
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