[Machine Learning]--Word2Vector from Google

最新推荐文章于 2022-03-01 00:55:37 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： 机器学习
本文介绍了Google开发的Word2Vec工具及其背后的数学原理。通过一篇详细的博客文章深入理解Word2Vec如何高效地将词语映射到向量空间中。此外，还提供了Python实践案例，帮助读者更好地掌握这一关键技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Google 的大神开发了Word2Vector 这样一个开源的工具供大家学习，并且发表了论文
- Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space
- Distributed Representation of Words and Phrases and their Compositionality

自然语言处理之语言模型：Word2Vec：高级Word2Vec：模型扩展与改进
zhubeibei168的博客
06-09 393
Word2Vec模型由Google的Tomas Mikolov等人在2013年提出，它包含两种模型：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。CBOW模型是一种预测中心词的模型，基于上下文词来预测中心词。FastText是Facebook AI Research团队提出的一种词向量模型，它在Word2Vec的基础上进行了改进，特别是在处理未知词和多义词方面。FastText通过将词分解为子词（n-gram），为每个子词学习向量，然后将这些向量相加以得到词的向量表示。
谈谈谷歌word2vec的原理
seaboat——a free boat on the sea.（公众号：远洋号）
08-10 1万+
word2vec在NLP领域中，为了能表示人类的语言符号，一般会把这些符号转成一种数学向量形式以方便处理，我们把语言单词嵌入到向量空间中就叫词嵌入（word embedding）。谷歌开源的word2vec则是这么一种词嵌入工具，它能生成词向量，通过词向量可以很好地度量词与词之间的相似性。word2vec采用的模型包含了连续词袋模型（CBOW）和Skip-Gram模型。通过它可以在大数据量上进行高效
Google Word2Vector技术实现分享
09-10
介绍Google Word2Vecor技术实现，并延伸出其他相关的技术点，包括逻辑回归、霍夫曼编码等，适合作为公司内部知识分享ppt
word2vector
abc781cba的博客
01-17 476
转自：http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/半路出家转到nlp领域（确切的说在语言模型组），在nlp不能不知道word2vector；对于这些高大上的领域确实挺好奇，加上它对于训练神经网络语言模型确实很重要（副产品），就催生了这篇文章。网上关于背景说了很多，这边就不再说了，主要是要了解一下on
google word2vec开源项目
10-27
google word2vec开源项目（源码），由于在国内直接访问不到，所以上传到这里，供大家使用。如果可以，给我博客点个赞 *-*
word2vec google python封装版本
05-04
google推出了一版word2vec，词的向量化技术极大改变了文本分析的传统方法。这种是深度学习的方法，在nlp领域的全新应用。 现在提供python封装版本，方便nlp的工程师们在自己熟悉的python领域进行应用。
Machine.Learning.for.Absolute.Beginners.pdf
10-13
GOOGLE’S MACHINE LEARNING MACHINE LEARNING TECHNIQUES INTRODUCTION REGRESSION SUPPORT VECTOR MACHINE ALGORITHMS ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS - DEEP LEARNING CLUSTERING ALGORITHMS DESCENDING DIMENSION ...
[Embeding-1]Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 译文
沈春旭的博客
08-25 3698
1. abstract 我们提出了两种新的模型结构，用于计算非常大数据集中单词的连续矢量表示。这些表示的质量是在一个词相似性任务中测量的，并将结果与以前基于不同类型神经网络的最佳表现技术进行比较。我们观察到，在低得多的计算成本下，精度有了很大的提高，也就是说，从16亿字的数据集中学习高质量的字向量只需不到一天的时间。此外，我们还表明，这些向量在测试集上提供了最先进的性能，用于测量句法和语义词的相...
Conceptual Challenges for Interpretable Machine Learning
weixin_42786150的博客
03-01 1595
Conceptual Challenges for Interpretable Machine Learning David S. Watson1 'Department of Statistical Science, University College London, London, UK Email for correspondence: david.watson@ucl.ac.uk §0 Abstract As machine learning has gradually entere..
Day 5. Suicidal Ideation Detection: A Review of Machine Learning Methods and Applications综述
weixin_37996254的博客
11-05 3636
Title: Suicidal Ideation Detection: A Review of Machine Learning Methods and Applications 自杀意念检测：机器学习方法及应用综述 Keywords: Deep learning 深度学习 feature engineering 特征工程 social contents 社交内容 suicidal ideation detection (SID) 自杀意念检测 Abstract： Suicide is a critical
word2vector 讲的比较好的文章
luoganttcc的博客
03-10 364
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word2vector学习笔记（一）
热门推荐
linger(心怀梦想，活在当下，知乎ID：linger liu)
07-22 3万+
最近研究了一下google的开源项目word2vector，http://code.google.com/p/word2vec/。 其实这玩意算是神经网络在文本挖掘的一项成功应用。 本文是看了论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》的学习笔记。
利用中文数据跑Google开源项目word2vec
Just for fun的专栏
07-30 1405
一直听说word2vec在处理词与词的相似度的问题上效果十分好，最近自己也上手跑了跑Google开源的代码（https://code.google.com/p/word2vec/）。 1、语料 首先准备数据：采用网上博客上推荐的全网新闻数据(SogouCA)，大小为2.1G。  从ftp上下载数据包SogouCA.tar.gz： 1 wget ftp://ftp.labs.sogou.c...
word2vector 一些问题及思考
老哥的专栏
04-30 5272
本文是看了论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》的学习笔记。 话不多说。 贴上cbow 和skip-gram的示意图，一个是以context预测word，一个是word预测上下文。 听同学说业界主要用skip-gram加上negative sampling这一套。论文里面也主
Word2Vector之详解Skip-gram
Little Garden
11-05 2696
word2vector——skip-gram ​ 谷歌2013年提出的word2vector是目前最常用的词嵌入模型之一。Word2Vector实际上是一种浅层的神经网络模型，它有两种网络结构，分别时CBOW（Continues Bag of Words）和Skip-gram，这篇文章主要是介绍Skip-gram。 ​ Skip-gram的主要目标是根据当前词来预测上下文中各个词的生成概率。比如说...
word2vector（二）
fu6543210的博客
05-20 930
在上一篇文章中，我们简述了skip gram版word2vector的基本原理，留下一个问题待解决，那就是网络非常大，这将导致如下几个困难：1、在上面训练梯度下降会比较慢；2、需要数量巨大的数据来喂到网络中；3、非常容易过拟合。这一节就是专门介绍实际训练中的技巧的。原文在这里：http://mccormickml.com/2017/01/11/word2vec-tutorial-part-2-n...
word2vector入门教程
SCUT_Sam
01-13 1万+
摘要： 网上已经有许多对w2v的介绍了，这里只是做一个简单的概括。下面这篇文章我认为是关于W2V写的比较好的文章，读者有兴趣可以先参考一下： w2v参考文章1 另外一篇是关于Skip-Gram和CBow的介绍。 Skip-Gram&CBOW 逻辑比较清晰的综述文章： 综述文章 数学原理很清晰很短的一篇文章（也有关于负采样的简单说明） 参考文章 1.什么
word2vector安装
tiyager的博客
12-17 1985
word2vector是Google开源项目主要是做词向量,理论上语料越大越好.python3在安装过程中出现一些问题.再次记录一下我将python安装源改成了清华大学的,创建如下目录:C:\Users\tk\pip,并在该文件夹下新建:pip.ini内容为: [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 首先下载...
machine-learning-toolbox 下载
最新发布
02-05
要下载 machine-learning-toolbox，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，打开您的网络浏览器，进入 machine-learning-toolbox 的官方网站或者其他可靠的下载平台。 2. 在网站的搜索栏中输入 "machine-learning-toolbox" 进行搜索。 3. 找到适合您电脑操作系统的版本，比如 Windows、Mac 或 Linux，并点击下载按钮。 4. 通常，在下载页面上会有提供源代码或可执行文件的选项，请根据您的需求选择其中之一。 5. 选择下载的文件后，浏览器会自动开始下载过程。请耐心等待，下载时间取决于您的网络速度和文件大小。 6. 下载完成后，您可以根据下载的文件类型进行相应的操作。如果是源代码，请解压缩并按照官方文档或说明进行安装。如果是可执行文件，则可以直接运行。 7. 安装完成后，即可开始使用 machine-learning-toolbox 进行机器学习相关的任务。请注意，某些工具箱可能需要依赖其他软件包或库，请确保您已经正确安装所有必要的依赖项。 8. 如果在安装或使用过程中遇到任何问题，请参考官方文档、用户手册或在线论坛中的常见问题解答，或者向相关技术支持团队寻求帮助。
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