Word2vec学习笔记总结

最新推荐文章于 2025-07-22 15:24:20 发布
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#word2vec #机器学习 #自然语言处理

探索Latex在书籍排版中的应用，同时深入研究Word2Vec算法，了解其在自然语言处理领域的贡献。

git地址： https://github.com/duankai/latex_book/tree/master/word2vec

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word2vec词向量训练及中文文本相似度计算
weixin_34268610的博客
02-18 3910
本文是讲述如何使用word2vec的基础教程，文章比较基础，希望对你有所帮助！官网C语言下载地址：http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/官网Python下载地址：http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html1.简单介绍 参考：《Word2vec的核心...
Word2Vec
渐渐遗忘的记忆
05-18 2977
引言 Word2Vec是google提出的一个学习word vecor(也叫word embedding)的框架。 它主要提出了两个模型结构CBOW和Skip-gram，这两个模型都属于Log Linear模型，结构如下所示： CBOW对小型数据比较合适，而Skip-gram在大型语料中表现得更好。 CBOW模型 CBOW main idea：Predict center w...
Word2vec使用详解（1）
yongge1981的专栏
11-07 753
最近在做一个信息过滤的项目，比如企业、机构相关信息，想看看和企业名称相关的词有那些，就想到了用word2vec来做，为了自己以后参考，就将详细的使用过程记录下来，如果你不小心看到或者对你有些许帮助或者有些地方有错误，还请你不辞辛苦，回复一下，在此，先谢过了。 做菜之前，先列一下用到的食材（呵呵）： 1. 虚拟化软件      采用VirtualBox5.2，可以到官网下载 https://w
Python-Word2Vec使用
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
04-26 695
目录 1、简介 2、使用 3、参考 1、简介 class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None, corpus_file=None, size=100, alpha=0.025, window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001, seed=1, workers=3, min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, ns_expo...
教你用维基百科语料库+opencc+jieba+gensim训练一个word2vec模型
风闻有BUG
08-05 2581
本篇文章主要介绍如何通过使用中文维基百科语料库+opencc+jieba+gensim训练一个word2vec模型。 ## word2vec模型的使用 训练完成之后，我们可以利用训练好的模型来做一些词的预测，主要包括三个方面的应用。 1、找出与指定词相似的词 返回的结果是一个列表，列表中包含了制定个数的元组，每个元组的键是词，值这个词语指定词的相似度。 2、计算两个词的相似度 3、根据前三个词来类比 并用wordcloud词云显示结果
机器学习算法实现解析——word2vec源码解析
热门推荐
null的专栏
03-16 3万+
在阅读本文之前，建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”，掌握如下的几个概念： 什么是统计语言模型 神经概率语言模型的网络结构 CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构 Hierarchical Softmax和Negative Sampling的训练方法 Hierarchical Softmax与Huffman树的关系 有了如上的一些概念，接下来就可以去读word...
Word2Vec和Doc2Vec学习笔记
最新发布
weixin_45971154的博客
07-22 1100
Doc2Vec 是一种用于将文档（如段落、文章或句子）表示为固定长度向量的自然语言处理技术。它扩展了 Word2Vec 模型，能够捕捉文档的语义信息，适用于文档分类、聚类或相似性计算等任务。
深度学习word2vec学习笔记
05-22
在大量赞叹 word2vec 的微博或者短文中，几乎都认为它是深度学习在自然 语言领域的一项了不起的应用，各种欢呼“深度学习在自然语言领域开始发力了”。 互联网界很多公司也开始跟进，使用 word2vec 产出了不少成果...
深度学习word2vec学习笔记.docx
04-05
深度学习 word2vec 学习笔记 深度学习 word2vec 笔记之基础篇主要讲解了深度学习和 word2vec 的基础知识。深度学习是机器学习领域的巨星，Google 公司无疑是旗举得最高的，口号喊得最响亮的那一个。word2vec 是 ...
深度学习word2vec学习笔记1
08-03
【深度学习word2vec学习笔记1】主要探讨了word2vec这一深度学习技术在自然语言处理中的应用。word2vec是一种高效的语言模型，它能够将自然语言中的词汇转化为连续的向量表示，使得计算机能够更好地理解和处理语言。...
词向量模型（word2vec）总结笔记
01-07
自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于...
word2vec详解（一）
sir_TI的博客
04-10 7821
面经之word2vec篇（一） 前篇 本来以为自己word2vec掌握的很好，面试的时候回答的一团糟…借此机会，结合面试提问，再来复习一遍word2vec吧，面试给自己上了一节很重要的课… 本篇文章主要是讲解CBOW以及skip-gram模型 1.为什么需要word embedding 首先使用one-hot的时候，可能会导致维度爆炸，其次，使用one-hot的时候，所有的词之间的距离相同，而实际...
Java版本word2vec跑中文数据使用心得
czs1130的博客
11-26 1万+
笔者目前在研究中文情感分析，其中考虑到使用word2vec来对词进行量化，从而可以达到计算词相似度或者之后拓展其他用法的目的。由于项目是Java版的，所以研究的是java版本的word2vec在此写下心得交流学习。 首先提供工具下载链接，分别有： Java版word2vec下载地址 Ansj分词jar包下载（这里用的是 ansj_seg-5.0.1-all-in-one.jar ） 搜狗2
机器学习笔记（二）——多变量最小二乘法
chunyun0716的专栏
02-28 1万+
机器学习笔记（二）——多变量最小二乘法在上一节中，我们介绍了最简单的学习算法——最小二乘法去预测奥运会男子100米时间。但是可以发现，它的自变量只有一个：年份。通常，我们所面对的数据集往往不是单个特征，而是有成千上万个特征组成。那么我们就引入特征的向量来表示，这里涉及到矩阵的乘法，向量，矩阵求导等一些线性代数的知识。一. 将拟合函数由单变量改写为多变量设我们的拟合函数 f(xi;ω)=ωTxif
Word2Vec训练同义词模型
chunyun0716的专栏
03-05 1万+
一、需求描述     业务需求的目标是识别出目标词汇的同义词和相关词汇，如下为部分目标词汇(主要用于医疗问诊)： 尿 痘痘 发冷 呼吸困难 恶心 数据源是若干im数据，那么这里我们选择google 的word2vec模型来训练同义词和相关词。二、数据处理    数据处理考虑以下几个方面： 1. 从hive中导出不同数据量的数据 2. 过滤无用的训练样本（例如字数少于
机器学习笔记（三）——正则化最小二乘法
chunyun0716的专栏
03-06 1万+
一. 模型的泛化与过拟合在上一节中，我们的预测函数为： f(x;ω)=ωTxf(x;\omega) = \omega^Tx 其中， x=[x1],ω=[ω1ω0] x=\begin{bmatrix} x\\ 1 \end{bmatrix}, \omega=\begin{bmatrix} \omega_1\\ \omega_0 \end{bmatrix} 上述称为线性模型，我们也可以将xx扩
机器学习笔记（八）——决策树模型的特征选择
chunyun0716的专栏
05-01 1万+
一、引言决策树构建过程中的特征选择是非常重要的一步。特征选择是决定用哪个特征来划分特征空间，特征选择是要选出对训练数据集具有分类能力的特征，这样可以提高决策树的学习效率。如果利用某一个特征进行分类与随机分类的结果没有很大的差别，则称这个特征是没有分类能力的。这样的特征可以丢弃。常用的特征选择的准则是信息增益和信息增益比。二、信息增益要了解信息增益，我们要先知道熵与条件熵的定义。2.1 熵熵是无序度的
机器学习笔记（十九）——最大熵原理和模型定义
chunyun0716的专栏
11-27 1万+
一、最大熵原理    最大熵原理是概率模型学习的一个准则。最大熵原理认为，在学习概率模型时，在所有可能的概率分布中，熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合，所以，最大熵模型也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。     假设离散型随机变量XX的概率分布式P(X)P(X)，则其熵是： H(P)=−∑xP(x)logP(x) H(P)=-\sum_x P(x)
机器学习笔记(十八)——HMM的参数估计
chunyun0716的专栏
10-29 9896
一、HMM中的第三个基本问题    参数估计问题：给定一个观察序列O=O1O2…OTO=O_1O_2\dots O_T，如何调节模型μ=(A,B,π)\mu = (A, B, \pi)的参数，使得P(O|μ)P(O|\mu)最大化： argmaxμP(Otraining|μ) arg \max_{\mu} P(O_{training}|\mu) 模型的参数是指构成μ\mu的πi,aij,bj(
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