一.概述 word2vec用于处理文本字符串，类似的功能如sklearn的CountVectorizer,TfidfVectorizer,HashingVectorizer CountVectorizer用每个词出现的次数做为向量的值，如特征空间内宫n个词，特征向量i中如果第j个word出现了n次则 ...
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2020-02-14 10:43:23
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本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来说，运用感性直觉的思考来帮大家梳理Word2vec相关概念。 ...
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2020-02-06 21:38:38
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一、介绍 内容 将接触现代 NLP 技术的基础：词向量技术。 第一个是构建一个简单的 N Gram 语言模型，它可以根据 N 个历史词汇预测下一个单词，从而得到每一个单词的向量表示。 第二个将接触到现代词向量技术常用的模型 Word2Vec。在实验中将以小说《三体》为例，展示了小语料在 Word2V ...
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2020-01-21 18:33:23
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一、概述 训练语料来源：维基媒体 https://dumps.wikimedia.org/backup index.html 汉语数据 用word2vec训练词向量，并用所学得的词向量，计算 pku_sim_test.txt 文件中每行两个词间的余弦距离作为两词相似度，并输出到文件中。 二、数据准备 ...
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2019-12-27 23:35:37
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博客搬家： "用户评论情感极性判别" 本文章介绍百度点石平台上的一个训练赛的赛题代码，赛题是包括用户评论文字的情感判别的分类问题， "赛题链接戳此处" 数据预处理 使用测试数据和训练数据生成语料库 利用语料库，使用word2vec工具，生成可备用的模型，用于将句子转化为向量 数据训练与测试 感觉训练 ...
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2019-12-24 12:03:06
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[toc] 1.简介 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包。它包括了一组用于word embedding的模型，这些模型通常都是用浅层（两层）神经网络训练词向量。 Word2vec的模型以大规模语料库作为输入，通过神经网络训练到一个向量空间（通常为 ...
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2019-12-22 20:19:52
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使用小批量数据时，模型容易过拟合，所以需要对全量数据进行处理，我是用的是word2vec训练的词向量. 那么训练好对词向量如何加载呢？ ...
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2019-12-05 13:37:43
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word2vec作为神经概率语言模型的输入，其本身其实是神经概率模型的副产品，是为了通过神经网络学习某个语言模型而产生的中间结果。具体来说，“某个语言模型”指的是“CBOW”和“Skip-gram”。具体学习过程会用到两个降低复杂度的近似方法——Hierarchical Softmax或Negati ...
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2019-11-17 12:53:08
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item2vec将用户的行为序列转化成item组成的句子，模仿word2vec训练word embedding将item embedding。基本思想是把原来高维稀疏的表示方式(one_hot)映射到低维稠密的向量空间中，这样我们就可以用这个低维向量来表示该项目(电影)，进而通过计算两个低维向量之间 ...
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2019-10-30 18:49:05
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All in Jay Alammar's bolg 1.word2vec 2.transformer 3.gpt2 4.bert NLM ...
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2019-10-19 00:06:51
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