【腾讯词向量】腾讯中文预训练词向量

最新推荐文章于 2024-08-15 20:22:50 发布
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#python #java #elasticsearch #大数据 #es

本文介绍了腾讯词向量，提供预训练的800万中文词汇的200维词向量，适用于多种NLP任务。词向量来源于新闻、网页、小说等，通过Directional Skip-Gram方法训练。文章还展示了如何使用腾讯词向量查找近义词，包括读取词向量、构建词汇索引和使用Annoy索引。

腾讯词向量介绍

腾讯词向量主页：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/embedding.html
词向量下载地址：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/data/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz

腾讯词向量(Tencent AI Lab Embedding Corpus for Chinese Words and Phrases)提供了预训练好的800万中文词汇的word embedding(200维词向量)，可以应用于很多NLP的下游任务。

数据来源：新闻、网页、小说。
词表构建：维基百科、百度百科，以及Corpus-based Semantic Class Mining: Distributional vs. Pattern-Based Approaches论文中的方法发现新词。
训练方法：

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Yanqiang_CS
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基于腾讯AI Lab词向量进行未知词、短语向量补齐与域内相似词搜索
素质云笔记
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（~免费广告位一则~） AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据，800万中文词随你用，质量非常高，就是一个词向量.txt文件都有16G之多，太夸张了。。不过的确非常有特点： ⒈ 覆盖率（Coverage）： 该词向量数据包含很多现有公开的词向量数据所欠缺的短语，比如“不念僧面念佛面”、“冰火两重天”、“煮酒论英雄”、“皇帝菜”、“喀拉喀什河”等。以“喀拉喀什河”为例，利用腾讯AI Lab...
汉语单词向量：100多个汉语单词向量上百种预训练中文词向量
02-19
中文单词向量 该项目提供了100多个中文单词向量（嵌入），它们经过不同的表示（密集和稀疏），上下文特征（单词，ngram，字符等）和语料库训练。 可以轻松获得具有不同属性的预训练向量，并将其用于下游任务。 此外，我们提供了一个中文类比推理数据集CA8和一个评估工具包，供用户评估其词向量的质量。 参考 如果使用这些嵌入和CA8数据集，请引用该论文。 沉力，赵哲，胡仁芬，李文思，刘涛，杜小勇， ，ACL 2018。 @InProceedings{P18-2023, author = "Li, Shen and Zhao, Zhe and Hu, Renfen and Li, Wensi and Liu, Tao and Du, Xiaoyong", title = "Analogical Reasoning on Chinese M
腾讯词向量使用
zcc_0015的专栏
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腾讯词向量 腾讯词向量主页：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/embedding.html 词向量下载地址：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/data/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz 腾讯词向量（Tencent AI Lab Embedding Corpus for Chinese Words and Phrases）提供了预训练好的800万中文词汇的word embedding（20
如何优雅的使用腾讯词向量: 基于redis集群&elasticsearch的姿势
Vancl_Wang Blog
05-26 3501
  2018年10月份，腾讯AI Lab开源了大规模高质量的中文词向量数据，包含了8824331个常用词的向量表示，维度为200。当前，向量表示已经成为nlp的重要基础功能，从我个人角度而言，其地位等同于搜索引擎中的分词功能，是注入词性标注、命名实体识别、情感分类等后续任务的基础步骤。关于腾讯词向量的进一步细节大家可以参考tencent embedding。   关于词向量的使用，腾讯AI Lab...
腾讯开源中文词向量用法介绍
Iswayzw的博客
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腾讯AI实验室于2021年12月24日发布了中文词向量0.2.0版本。相比已经存在的中文词向量模型，腾讯词向量的优越性在于：覆盖面广、新颖以及准确性高。
使用Python实现文本向量化（一）——腾讯词向量
m0_37134868的博客
08-15 1085
Embedding 也是文本语义含义的信息密集表示，每个嵌入都是一个浮点数向量，使得向量空间中两个嵌入之间的距离与原始格式中两个输入之间的语义相似性相关联。例如，如果两个文本相似，则它们的向量表示也应该相似，这一组向量空间内的数组表示描述了文本之间的细微特征差异。简单来说，Embedding 帮助计算机来理解如人类信息所代表的“含义”，Embedding 可以用来获取文本、图像、视频、或其他信息的特征“相关性”，这种相关性在应用层面常用于搜索、推荐、分类、聚类。
自然语言处理——使用词向量（腾讯词向量）
谢彦的技术博客
03-08 6586
向量化是使用一套统一的标准打分，比如填写表格：年龄、性别、性格、学历、经验、资产列表，并逐项打分，分数范围[-1,1]，用一套分值代表一个人，就叫作向量化，虽然不能代表全部，但至少是个量度。因此，可以说，万物皆可向量化。 词向量 同理，词也可以向量化word2vec（word to vector），可以从词性、感情色彩、程度等等方面量度，用一套分值代表一个词，从而词之间可以替换，比较。词与向量...
skip-gram训练word2vec论文阅读笔记
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06-10 2354
本篇博客将介绍使用skip-gram训练wordembedding，以及如何利用负采样和子采样进行大规模训练wordembedding。
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感谢阅读腾讯AI Lab第45篇文章。本文将介绍大规模高质量的中文词向量数据的开源情况。今日，腾讯AI Lab 宣布开源大规模、高质量的中文词向量数据。该数据包含800多...
腾讯中文词向量
tyler的博客
04-27 2600
腾讯中文词向量，两个字–真香 https://ai.tencent.com/ailab/nlp/data/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz
将词向量传入MySQL_【腾讯词向量】腾讯中文预训练词向量
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腾讯词向量介绍腾讯词向量(Tencent AI Lab Embedding Corpus for Chinese Words and Phrases)提供了预训练好的800万中文词汇的word embedding(200维词向量)，可以应用于很多NLP的下游任务。关于分词：可以使用任何开源分词工具，可以同时考虑细粒度和粗粒度的分词方式。关于停用词、数字、标点：为了满足一些场景的需求，腾讯词向量并没...
经过处理的腾讯中文词汇/短语向量 tencent-ailab-embedding-zh-d200-v0.2.0-s
05-28
经过处理的腾讯中文词汇/短语向量 tencent-ailab-embedding-zh-d200-v0.2.0-s。包含使用方法和训练方法。
基于Python实现的找寻近义词的三种方法源代码，Synonyms 工具包，Bert中文预训练模型、腾讯AI
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试了下谷歌预训练过的中文 Bert 模型 https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models 加上封装好的 Bert as Service 模块https://github.com/hanxiao/bert-as-service 来获得词向量，也试了试腾讯AI...
整理常用的中英文预训练词向量（Pretrained Word Vectors）
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整理常用的中、英文预训练词向量的链接，无须自己训练，下载即可使用。
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02-09 4299
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对句子分词，找到对应词的腾讯词向量模型并使用Python进行faiss检索
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下载腾讯的词向量、停用词、代码部分 代码思想、输出结果 。 句子相似检索，faiss检索。Python简单使用faiss检索相关向量。词转向量。word2vec
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推荐：腾讯开源的词向量精简版本下载
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王小二的博客
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https://ai.tencent.com/ailab/nlp/en/embedding.html
腾讯ai预训练词向量
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03-17
嗯，用户想找腾讯AI的预训练词向量资源，包括下载和使用文档。首先，我需要回忆一下相关的引用内容。在系统给的引用里，引用[1]提到了腾讯词向量的主页和下载地址，这个应该是最直接的资源。用户可能需要具体的下载...
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