NLP中word2vec的使用

最新推荐文章于 2024-08-16 15:57:51 发布
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#算法

本文介绍如何在Linux环境下安装并使用Word2Vec工具包，包括从本地导入压缩文件、解压、编译，以及设置词向量训练的相关参数等步骤。文中详细解释了训练命令中的关键选项如算法选择、词向量维度大小、上下文窗口大小等，并指出了训练结果将被保存在二进制文件vector.bin中。

先将本地下载好的word2vec.zip导入linux中
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解压word2vec.zip
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进入word2vec文件中make一下
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ls一下，会出现下面word2vecmake之后的情形
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设置参数，demo-word.sh脚本中的词向量训练命令：
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其中，训练的内容是README.txt文件，如果想训练其他文件导入即可。cbow可选择学习算法(CBOW或skip-gram)，size为词向量长度(一般是越大越好)，window为窗口(词上下文)长度，sample为采样率(一般取值为1e-3到1e-5之间)，threads为并行训练的cpu线程数(取决于设备硬件条件)。

词向量训练结果会以二进制形式保存在vector.bin文件中（需结合Python gensim库进行查看和调用）。
输入./distance vector.bin 开始运算
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自然语言处理（NLP）：04 word2vec 入门介绍
艾文
07-20 816
词向量表示 One-Hot Representation NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小，其中绝大多数元素为 0，只有一个维度的值为 1，这个维度就代表了当前的词。 举个栗子， “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 …] “...
NLP - word2vec详解
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06-15 2107
CBOW模型的目标是通过上下文预测中心词。给定一个上下文窗口中的多个词，CBOW模型尝试预测中心词。这种方法适用于大数据集，因为它更容易并行化。例如，给定一个句子 “The quick brown fox jumps over the lazy dog”，假设我们选取 “jumps” 作为中心词，那么上下文词可以是 [“The”, “quick”, “brown”, “fox”, “over”, “the”, “lazy”, “dog”]。CBOW模型尝试通过这些上下文词来预测 “jumps”。
NLP之word2vec用法
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12-13 370
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NLP基础--word2vec的使用Demo
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09-11 1141
文章目录1.python自带word2vec包的使用1.1 中文分词1.2 word2vec2. gensim之word2vec的使用参考 在网上搜到有直接使用python自带word2vec包，也有使用gensim中的word2vec包。下面就介绍这两种方法。 首先说明我的环境：使用Ubuntu16，python2. 1.python自带word2vec包的使用 数据：来源于搜狗实验室的搜狐新闻数据。下载的是完整版，如下图。 下载下来的文件名为news_sohusite_xml.full.tar.gz。
word2vec 在 非 自然语言处理 (NLP) 领域的应用
weixin_30307267的博客
10-17 314
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NLP之Word2Vec详解
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01-02 392
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word2vec.rar_VEC-361_layers5cb_vec361_word2vec_word2vec 中文
07-15
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word2vec_twitter word2vec_twitter_model.bin
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08-11
Paragraph Vectors（doc2vec）的PyTorch实现
【NLP】word2vec详解
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04-02 3968
前言   word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取词向量的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。word2vec 可以根据给定的语料库，通过优化后的训练模型快速有效地将一个词语表达成向量形式，为自然语言处理领域的应用研究提供了新的工具。   word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag ...
NLP：word2vec介绍
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02-11 574
原理介绍请参考： https://www.leiphone.com/news/201706/PamWKpfRFEI42McI.html（经典） http://blog.youkuaiyun.com/zl_best/article/details/53433072 http://blog.youkuaiyun.com/mytestmy/article/details/26961315 word2vec的python...
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当回首往事的时候，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧。
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03-25 6148
word2vec模型进行词向量训练方法 一、打开语料库官网 搜狗实验室的搜狗新闻语料库官方链接：点击打开官方链接 二、下载语料库数据，首先下拉找到迷你版(样例数据, 110KB)，然后点击第一个红色箭头指向的红色框内容（tar.gz格式），自己选择好保存文件的途径之后点击第二个红色箭头指向的红色框内容（保存）。注意：下载来的文件名是“news_sohusite_xml.smarty.tar.gz”。 三、首先按键盘“windows键+r”打开资源管理器 ，在打开栏输入“cmd”然后点击“确定”。然后通
Word2Vec词向量训练、使用及可视化操作【保姆级教程（包含藏文处理方法）】
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一、前言 word2vec是静态词向量构建方法的一种，本文将介绍word2vec词向量是如何训练的，以及我们训练好的word2vec词向量如何使用，最后介绍了可视化word2vec词向量，即通过可视化图来查看训练的word2vec质量，本文为保姆级教程，会将数据输入格式等细节一并讲清楚。在开始本文前，首先说下本文使用的gensim版本为3.8.3（使用gensim的word2vec方法训练词向量），为确保进行本文所有流程，请与本文gensim版本一致，避免发生版本问题！本文也将会介绍藏文w...
基于pytorch实现Word2Vec（skip-gram+Negative Sampling）
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