● Word2Vec中skip-gram是什么,Negative Sampling怎么做 参考回答： Word2Vec通过学习文本然后用词向量的方式表征词的语义信息,然后使得语义相似的单词在嵌入式空间中的距离很近。而在Word2Vec模型中有Skip-Gram和CBOW两种模式,Skip-Gram是 ...
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2019-06-03 21:30:28
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首先Hierarchical Softmax是word2vec的一种改进方式，因为传统的word2vec需要巨大的计算量，所以该方法主要有两个改进点： 1. 对于从输入层到隐藏层的映射，没有采取神经网络的线性变换加激活函数的方法，而是采用简单的对所有输入词向量求和并取平均的方法。 比如输入的是三个4 ...
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2019-06-02 20:37:24
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上一篇博客用词袋模型，包括词频矩阵、Tf-Idf矩阵、LSA和n-gram构造文本特征，做了Kaggle上的电影评论情感分类题。 这篇博客还是关于文本特征工程的，用词嵌入的方法来构造文本特征，也就是用word2vec词向量和glove词向量进行文本表示，训练随机森林分类器。 一、训练word2vec ...
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2019-05-19 18:10:28
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在网上看了好多个博客，都没有很好解决，最后google.. 大概问题就是gensim库在安装时没有和其他一些包关联起来（可能是由于用pip安装的gensim导致这个问题），所以在用Word2Vec时没法加速，训练很慢（好像要好几个小时） 解决方法： 记住卸载包后重装一定要用conda来重新安装（好像 ...
博客园的markdown用起来太心塞了，现在重新用其他编辑器把这篇博客整理了一下。 目前用word2vec算法训练词向量的工具主要有两种：gensim 和 tensorflow。gensim中已经封装好了word2vec这个包，用起来很方便，只要把文本处理成规范的输入格式，寥寥几行代码就能训练词向量 ...
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2019-05-09 13:57:30
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Word2vec Tutorial RADIM ?EH??EK 2014-02-02 GENSIM, PROGRAMMING 157 COMMENTS I never got round to writing a tutorial on how to use word2vec in gensim. ...
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2019-04-16 22:55:14
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word2vec完整的解释可以参考《word2vec Parameter Learning Explained》这篇文章。 cbow模型 cbow模型的全称为Continuous Bag-of-Word Model。该模型的作用是根据给定的词$w_{input}$，预测目标词出现的概率$w_t$，对 ...
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2019-04-16 00:55:19
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一、分布式词表示（Distributed Represantation） Word2Vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包，具体思想可由Tomas Mikolov的两篇论文一探究竟。此文是我对Word2Vec学习的总结。分布式词表示使用低维 ...
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2019-03-25 23:37:28
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ip install gensim安装好库后，即可导入使用： 1、训练模型定义 参数解释： 0.sentences是训练所需语料，可通过以下方式进行加载 此处训练集的格式为英文文本或分好词的中文文本 1.sg=1是skip-gram算法，对低频词敏感；默认sg=0为CBOW算法。 2.size是输出 ...
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2019-03-24 17:32:09
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先记录一下刚开始最慢最蠢的方法：（第一个函数是用单词训练的word2vec,第二个是字符训练的） ...
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2019-03-14 18:09:00
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