Spark下的word2vec模型训练

最新推荐文章于 2024-08-12 17:27:29 发布

_Kevin_Duan_

最新推荐文章于 2024-08-12 17:27:29 发布

阅读量6.6k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：机器学习自然语言处理文章标签： spark

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chunyun0716/article/details/64133028

一、引言

前边一节介绍了Word2Vec模型训练同义词，那么在大数据量的情况下，我们自然想到了用spark来进行训练。下面就介绍我们是如何实现spark上的模型训练。

二、分词

模型训练的输入是分好词的语料，那么就得实现spark上的分词。

def split(jieba_list, iterator):
    sentences = []
    for i in iterator:
        try:
            seg_list = []
            #out_str = ""
            s = ""
            for c in i:
                if not c is

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

_Kevin_Duan_

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Spark word2vec使用

Crystal_Zero的博客

12-08

1万+

Spark 提供有两个包提供了word2vec，分别是 org.apache.spark.mllib.feature.{Word2Vec, Word2VecModel} org.apache.spark.ml.feature.Word2Vec 本质没有太大的区别，只是两个包的作用对象不一样 spark.mllib contains the original API built on top of RDDs. spark.ml provides higher-level API built on top

Spark推荐系列-Word2vec算法介绍、实现和应用说明

abcdefg90876的博客

05-26

1362

1. 背景word2vec 是Google 2013年提出的用于计算词向量的工具，在论文Efficient Estimation of Word Representations in Ve...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

spark_NLP-word2vec

Andy_shenzl的博客

07-27

418

序列嵌入每一天都有数百万人访问企业网站，并且每个人都会采取一些列不同的步骤以便搜寻到合适的信息和产品，不过，其中由于某些原因大多数人没有找到合适的页面而感到失望，只有极少数人能在网页中找到自己想要的内容。在这类情形下，就会变得难以弄清潜在客户实际上是否获得了想要搜寻的信息。另外，也无法对这些浏览者的个体操作进行交叉对比，因为每个人都完成了一组不同的操作。那么，我们如何在能知道与这些操作相关的更多信息并且对这些访客进行交叉对比呢？序列嵌入是一种强大的方式，能为我们提供灵活性，不仅可以对比任意两个单独浏览者

spark厦大---Word2Vec--spark.ml

智慧与美貌并存

05-04

2969

来源：http://mocom.xmu.edu.cn/article/show/587f103faa2c3f280956e7b6/0/1 Word2Vec 是一种著名的词嵌入（Word Embedding）方法，它可以计算每个单词在其给定语料库环境下的分布式词向量（Distributed Representation，亦直接被称为词向量）。词向量表示可以在一定程度上刻画

Spark的Word2Vec示例

whgyxy的博客

08-23

1269

Spark的Word2Vec示例这里演示Spark的ml包里面Word2Vec的训练与加载过程 import org.apache.spark.ml.feature.{Word2Vec, Word2VecModel} import org.apache.spark.ml.linalg.Vector import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} /** * 从句子训练得到Embedding */ object Tex

Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

hahaha_1112的博客

06-30

4621

Word2Vec的使用，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

【Spark原理系列】Spark Word2Vec原理示例源码分析详解

wang2leee的博客

01-07

1019

【Spark原理系列】Spark Word2Vec原理参数示例源码分析详解

Spark MLlib 特征工程系列—特征提取Word2Vec

最新发布

2401_84052244的博客

08-12

4021

Word2Vec 是一种流行的词嵌入方法，用于将词语转换为低维的向量表示，这些向量能够捕捉词语之间的语义关系。：词向量的每个维度（即向量中的每个数字）通常不直接代表某个具体的语法或语义特征，而是从大规模语料中学习到的抽象特征。词向量的维度指的是用来表示每个词语的向量的长度，或者说是向量中包含的数值元素的个数。Word2Vec 的主要目标是生成单词的向量表示，而不是整个文本的向量表示。：如果词向量的维度是 100，那么每个词语都被表示为一个 100 维的实数向量，类似于一个包含 100 个数字的列表。

word2vec的spark实现_Spark Word2Vec算法代码实现

weixin_39540018的博客

12-21

405

1 import com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizerimport org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text}import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormatimport org.apache.log4j.{Level, Logger}import org.apache....

spark scala word2vec 和多层分类感知器在情感分析中的实际应用

weixin_34245082的博客

11-09

154

转自：http://www.cnblogs.com/canyangfeixue/p/7227998.html 对于威胁检测算法使用神经网络训练有用！！！TODO待实验 /** * Created by lkl on 2017/7/21. */ //import com.ibm.spark.exercise.util.LogUtils //...

word2vec词向量训练及中文文本相似度计算【源码+语料】

02-18

该资源主要参考我的博客：word2vec词向量训练及中文文本相似度计算 http://blog.youkuaiyun.com/eastmount/article/details/50637476 其中包括C语言的Word2vec源代码（从官网下载），自定义爬取的三大百科（百度百科、互动百科、维基百科）中文语料，涉及到国家、景区、动物和人物。同时包括60M的腾讯新闻语料，是一个txt，每行相当于一个新闻。国家包括了Python的Jieba分词代码，详见博客。免费资源希望对你有所帮助~

Word2Vec训练同义词模型

热门推荐

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

Spark成长之路(9)-Word2Vec

doctorq

07-25

825

word2vec 简介将文本映射到K维空间的向量值。代码object Word2VecExample { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().getOrCreate() spark.sparkContext.setLogLevel("WARN") // Inpu

基于spark word2vec实践

hjj974834257的博客

01-17

1万+

1、word2vec简介、作用 1）解决哪些问题 word2vec，字面意思，将word转化为vector，word是顺序有意义的实体，比如文档中单词、用户依次点击的商品。 word2vec得到实体向量，可以用来度量实体间相似度，在此基础上，以下方向都可以应用（部分方向未实践，参考资料所得）：分类聚类推荐句子向量

word2vec的spark实现_Spark ML Word2Vec算法分析与代码实战

weixin_42319436的博客

01-30

279

一.简介Word2Vec是一个Estimator代表文档的单词序列并训练一个 Word2VecModel。该模型将每个单词映射到唯一的固定大小的向量。使用Word2VecModel 文档中所有单词的平均值将每个文档转换为向量；然后，可以将此向量用作预测，文档相似度计算等的功能。词向量映射Word2Vec计算单词的分布式矢量表示。分布式表示的主要优点是向量空间中相似的词很接近，这使得对新颖模式的泛化...

Spark MLlib 特征抽取、转化和选择 -- 特征抽取2 Word2Vec

zhaoqqa的博客

08-21

743

离线轻量级大数据平台Spark之MLib机器学习库Word2Vec实例

医疗影像检索

11-07

4330

Word2Vecword2vec能将文本中出现的词向量化，可以在捕捉语境信息的同时压缩数据规模。Word2Vec实际上是两种不同的方法：Continuous Bag of Words (CBOW) 和 Skip-gram。CBOW的目标是根据上下文来预测当前词语的概率。Skip-gram刚好相反：根据当前词语来预测上下文的概率。这两种方法都利用人工神经网络作为它们的分类算法。起初，每个单词都是一个

word2vec的spark实现,Spark Word2vec矢量数学

weixin_34178408的博客

02-11

248

I was looking at the example of Spark site for Word2Vec:val input = sc.textFile("text8").map(line => line.split(" ").toSeq)val word2vec = new Word2Vec()val model = word2vec.fit(input)val synonyms =...

Spark 3.0 - 18 ML Word2vec 词向量化简介与实战

BITDDD小栈

01-05

687

Spark 3.0 ML Word2Vec 简介与实践。