[Python人工智能] 九.gensim词向量Word2Vec安装及《庆余年》中文短文本相似度计算

最新推荐文章于 2025-10-14 23:11:49 发布
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分类专栏： Python人工智能（TF+Keras） 文章标签： 神经网络 人工智能 自然语言处理 python 数据挖掘
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Eastmount/article/details/103647573
本文介绍了Word2Vec的原理，包括统计语言模型、神经网络概率语言模型和词向量的概念。通过Python的gensim库，详细讲解了Word2Vec的安装和基础用法，包括如何训练词向量、计算文本相似度。文中通过《庆余年》的中文短文本展示了Word2Vec在实际应用中的文本相似度计算，并探讨了Word2Vec在数据挖掘、自然语言处理领域的广泛应用。

从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过TensorFlow编写CNN实现了MNIST分类学习案例。本篇文章将分享gensim词向量Word2Vec安装、基础用法，并实现《庆余年》中文短文本相似度计算及多个案例。本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和相关文章及论文介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。

基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~作者作为人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。写了这么多年博客，尝试第一个付费专栏，但更多博客尤其基础性文章，还是会继续免费分享，但该专栏也会用心撰写，望对得起读者，共勉！

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代码下载地址：https://github.com/eastmountyxz/AI-for-TensorFlow

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同时推荐前面作者另外三个Python系列文章。从2014年开始，作者主要写了三个Python系列文章，分别是基础知识、网络爬虫和数据分析。2018年陆续增加了Python图像识别和Python人工智能专栏。

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