Word2Vec

最新推荐文章于 2023-01-11 08:45:19 发布
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CBOWSkip-gram
根据上下文出现的单词来预测当前次生成的频率根据当前词来预测上下文中各词的生成频率
Word2VecLDA隐狄利克雷模型
对"上下文-单词"矩阵进行学习,其中上下文由周围的几个单词构成,由此得到的词向量表示更多的融入了上下文共现的特征利用文档中单词的共现关系来对单词按主题聚类
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Word2Vec学习笔记 from 唐宇迪视频
子妮姐的技术世界
02-27 508
这周开始学习word2vec，现在把网课相关内容整理如下： 1、词向量模型 以前统计文本，基本上基于词频，或者TFIDF，面临两个问题：1）两个词调换顺序，但是词频等不变，即改变位置不会影响计算结果；2）词义相近，但会出现截然不同的结果（自然语言处理与NLP被认为是两个词），其实有些词的词义是一致的，在空间上或是向量层面上的表达应该是一致的。 一个词向量的维度通常都是较高的，基本上是50-3...
唐宇迪word2vec的系列代码自然语言处理
07-25
B站的唐宇迪深度学习项目实战附带的自然语言处理word2vec代码。Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系，该向量为神经网络之隐藏层。
深度学习word2vec学习笔记.docx
04-05
深度学习word2vec博文的文档，整理了各位的意见，把错误的地方修改过了。
【自然语言处理】Word2Vec 词向量模型详解 + Python代码实战
知不足而奋进，望远山而前行
01-11 5万+
如下图所示，在神经网络初始化的时候，我们会随机初始化一个 N×K 的矩阵，其中 N 是 词典的大小，K 是词向量的维数（一个自行设定的超参数）。下面提出了一个初始解决方案：假设，传统模型中，我们输入 not ，希望输出是 thou，但是由于语料库庞大，最后一层 SoftMax 太过耗时，所以我们可以改为：将 not 和 thou 同时作为输入，做一个二分类问题，类别 1 表示 not 和 thou 是邻居，类别 0 表示它们不是邻居。如下图所示，在词向量模型中，输入可以是多个词。
如何通俗理解Word2Vec (23年修订版)
热门推荐
结构之法 算法之道
10-23 14万+
在继续聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。NLP 里面，最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。咱们居住在各个国家的人们通过各自的语言进行交流，但机器无法直接理解人类的语言，所以需要先把人类的语言“计算机化”，那如何变成计算机可以理解的语言呢？我们可以从另外一个角度上考虑。举个例子，对于计算机，它是如何判断一个词的词性，是动词还是名词的呢？
word2vec.rar_VEC-361_layers5cb_vec361_word2vec_word2vec 中文
07-15
本篇文章将对标题中提及的“word2vec.rar_VEC-361_layers5cb_vec361_word2vec_word2vec 中文”进行详细解读，主要关注其源码实现和中文注解。 首先，"VEC-361"通常指的是模型生成的词向量维度为361维。这意味着每个...
精选资源
word2vec_twitter word2vec_twitter_model.bin
04-04
标题中的"word2vec_twitter word2vec_twitter_model.bin"提到了两个关键概念：word2vec和一个以".bin"为后缀的模型文件。这表明我们正在讨论一个基于Twitter数据训练的word2vec词向量模型。word2vec是Google开发的一...
Word2Vec详解1
08-03
Word2Vec是Google在2013年推出的一种自然语言处理工具，它的核心目标是将词汇转换成具有语义信息的向量表示。Word2Vec的出现极大地推进了自然语言处理领域的发展，因为它能捕捉到词汇之间的语义关系，如“king”与...
Word2Vec中文词向量模型文件压缩包
07-06
此外，为了更好地理解和应用该模型，还可以参考相关博客文章，比如提到的“基于word2vec的中文词向量训练_word2vec能用汉字吗-优快云博客”，这篇博客可能包含词向量训练的具体方法、理论基础以及应用案例，这对于学习...
Word2VEC_java-master.zip_java word2vec_word2vec_word2vec java
09-20
word2vec的相关代码，之前自己学习的时候找到的资料
自然语言处理Word2Vec视频学习教程
06-21
自然语言处理Word2Vec视频培训课程：自然语言处理中重要的算法，word2vec原理，词向量模型。教程从语言模型入手，详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合，使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量，word2vec训练模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。专属会员卡优惠链接：http://edu.youkuaiyun.com/lecturer/1079更多精彩课程正在紧张筹划中~
决胜AI-深度学习系列实战150讲
05-21
深度学习系列课程从基本的神经网络开始讲起，逐步过渡到当下流行的卷积与递归神经网络架构。课程风格通俗易懂，方便大家掌握深度学习的原理。课程以实战为导向，结合当下热门的Tensorflow框架进行案例实战，让同学们上手建模实战。对深度学习经典项目，从数据处理开始一步步带领大家完成多个项目实战任务！
Ai工程师-自然语言处理实战课程
03-13
购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdn108）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑AI工程师-自然语言处理实战课程旨在用最接地气的方式讲解复杂的算法原理，基于真实数据集，通过实际案例进行项目实战。整个体系内容包括200+课时，20个项目实战，完美覆盖当下热门技术与经典框架实战。学习路线主要包括三大阶段：1.掌握Python在自然语言处理领域必备工具包使用方法 2.机器学习与深度学习在NLP领域常用算法原理与应用实践 3.基于经典框架展开项目实战(Tensorflow,Keras)。课程整体风格通俗易懂，实战案例驱动，提供全部课程所需数据，代码，课件。
深度学习30天系统实训
07-27
购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】进入学习群，获取唐宇迪老师答疑系列教程从深度学习核心模块神经网络开始讲起，将复杂的神经网络分模块攻克。由神经网络过度到深度学习，详解深度学习中核心网络卷积神经网络与递归神经网络。选择深度学习当下流行框架Tensorflow进行案例实战，选择经典的计算机视觉与自然语言处理经典案例以及绚丽的AI黑科技实战，从零开始带大家一步步掌握深度学习的原理以及实战技巧。课程具体内容包括：神经网络基础知识点、神经网络架构、tensorflow训练mnist数据集、卷积神经网络、CNN实战与验证码识别、自然语言处理word2vec、word2vec实战与对抗生成网络、LSTM情感分析与黑科技概述。
word2vec
最新发布
09-17
Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入（Word Embedding）模型，核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量（词向量），使向量空间中的距离能反映词语的语义相关性。其本质是通过神经网络学习词语的分布式表示，打破传统one - hot编码“维度高、无语义关联”的局限，关键假设是“上下文相似的词，语义也相似”（分布式假设） [^3]。 在Word2vec之前有CBOW和Skip - Gram两种模型在做词向量的工作，Word2vec在其基础上加入了Hierarchical Softmax和Negative Sampling两种优化方法，产生了4种Word2vec模型，分别是CBOW+Hierarchical Softmax、CBOW+Negative Sampling、Skip - Gram+Hierarchical Softmax、Skip - Gram+Negative Sampling [^1]。 Word2Vec的使用方法，通常是借助一些深度学习框架来实现，以Python的`gensim`库为例，简单的使用代码示例如下： ```python from gensim.models import Word2Vec import numpy as np # 示例文本数据，每个子列表代表一个句子 sentences = [["I", "love", "natural", "language", "processing"], ["Word2Vec", "is", "a", "powerful", "tool"]] # 训练Word2Vec模型 model = Word2Vec(sentences, min_count=1) # 获取某个词的词向量 word_vector = model.wv['Word2Vec'] print(word_vector) ``` Word2Vec的应用场景广泛，可用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。还可以通过计算用户与产品之间的相似度，为用户推荐相似的产品，例如计算用户历史购买商品的词向量，并找到与之相似的商品向量，从而实现个性化推荐 [^2]。 Word2Vec也有一定的局限性，处理多义词的能力差，无法处理同一词在不同上下文中的不同含义，且训练的词向量是独立的，无法捕捉到词之间的复杂依赖关系 [^2]。
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