谈谈Word2Vec的CBOW模型

最新推荐文章于 2025-06-05 08:29:17 发布
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分类专栏： ML 文章标签： 神经网络 nlp
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_36235341/article/details/78607323
本文介绍了Google的word2vec工具包，重点解析了CBOW网络模型的工作流程，通过一个实例展示了如何从上下文预测目标词，并讨论了在实际应用中如何使用word2vec，包括关键参数的设置。

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0x00 背景

最近在做毕设，需要使用Google的word2vec。查阅了相关资料，总结后，写下这篇。

注，本文大多取自以下内容：
cbow例子，取自知乎，已取得答主同意
word2vec数学原理详解
word2vec今生前世

0X01 简介

word2vec是Google与2013年开源推出的一个用于获取word vecter的工具包，利用神经网络为单词寻找一个连续向量看空间中的表示。

word2vec有两种网络模型，分别为：

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自然语言处理（NLP）：23 Word2Vec词向量研究以及实践
艾文
07-14 6012
本文主要同大家分享word2vec原理以及应用，通过文本相似度和新闻文本分类为案例进行展开，最后对词向量技术发展进行简述。
cbow word2vec 损失_词向量word2vec之CBOW算法
weixin_39933414的博客
12-19 426
词向量模型之CBOW模型的原理与实现关于词向量模型word2rec，平台里只有skip-gram一个模型的代码实现，本项目将对word2rec算法的第二个模型——CBOW模型进行补充此项目用于交流与学习，如有问题，请大家积极指出，作者将第一时间在后续的版本中进行改正与优化，感谢大家支持！欢迎大家来逛我的主页来AI Studio互粉吧~等你哦~ https://aistudio.baidu.com/...
深度学习笔记（32）：word2vec模型简介
weixin_43197820的博客
05-25 472
前因 与使用ASCII或者其他编码方式编码的字符能表达万物，但是对于nlp来讲，处理的最小单元是词汇而不是字符。所以我们必须建立一个字典集合，将所有的出现的词汇放到其中，然后将他们映射成onehot，但是这么做的话，每个单词的维度都是字典集合的大小那么大，而且一堆零一个一纯粹是简单的先后顺序问题，并没有什么语义上的实际意义。所以我们需要做若干件事：降维，信息量增大。 要做到这两点，一个直观的想法就是去重新设置特征，然后去编码，比如对于[‘man’,‘woman’,‘apple’,‘banana’,‘quee
word2vec的cbow
西柚味门
11-13 464
cbow的目的是用一个词附近的几个词来表示这个词，比如一句话 “曾经有一份真诚的爱情摆在我的面前“ cbow就是要用神经网络把“曾经有一份真诚的”和“在我的面前”这两坨东西来“爱情” 嗨哟一点就是word2vec需要一个语料库，就是一堆词 用这句话当栗子 这两坨东西（“曾经有一份真诚的”，“在我的面前”）是在“爱情”前后，我们叫做“爱情”的上下文(context) 1. 先分一波词 1.1 把“曾...
Transformer实战——词嵌入技术详解
最新发布
盼小辉丶的博客
06-05 2820
词嵌入的核心思想是，通过将词语表示为稠密的向量，使得计算机可以更有效地处理和理解文本中的语义关系。在本节中，我们学习了单词分布式表示的概念及其实现，包括静态嵌入和动态嵌入，实现了 Word2Vec 和 GloVe 模型，并介绍了如何使用 Gensim API 探索嵌入空间。
word2vec 入门（三）模型介绍
weixin_30515513的博客
02-21 290
word2vec 入门（三）模型介绍 两种模型，两种方法 模型：CBOW和Skip-Gram 方法：Hierarchical Softmax和Negative Sampling CBOW模型Hierarchical Softmax方法 CBOW 是 Continuous Bag-of-Words Model 的缩写，是预测 \( P({W_t}|W_{t-k},W_{t-(k-1)},W_{...
Word2Vec之CBOW详解
qq_44997147的博客
10-23 9276
一、CBOW 分为输入层 Input layer 、隐藏层 Hidden layer 、输出层 Output layer 。 输入层Input layer 输入的是 One-hot 编码的 vector 。 什么是 One-hot 编码？ One-hot 编码是将句子变成向量的过程。举个例子，一个 corpus （语料库）为“ I drink coffee everyday ”。假设将单词放入数组 str ，则该数组 str 长度为4， vector 也就是4维向量。str[0]=“I”，str[1]=“d
Word2vec之CBOW
10-08 695
一、Word2vec word2vec是Google与2013年开源推出的一个用于获取word vecter的工具包，利用神经网络为单词寻找一个连续向量看空间中的表示。word2vec是将单词转换为向量的算法，该算法使得具有相似含义的单词表示为相互靠近的向量。 此外，它能让我们使用向量算法来处理类别，例如着名等式King−Man+Woman=Queen。 　　　　　　　...
Word2vec And Doc2vec - 文本向量化
rip -- shun
11-29 4291
word2vec 与 doc2vec的区别: 两者从字面意思上就可以大致判断出区别来，word2vec主要针对与单词，而doc2vec主要针对于文本： 顾名思义，Word2Vec是在单个单词上训练的，而Doc2vec是在可变长度的文本上训练的，因此，每个模型可以完成的任务是不同的。使用Word2Vec，您可以根据上下文预测单词，反之则可使用Vera，而使用Doc2vec则可以测量完整文档之间的关系。 概述: 文本向量化是自然语言处理中的基础工作，文本的表示直接影响到了整个自然语言处理.
浅析Word2Vec
qq_35128615的博客
12-10 471
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Ma...
word2vec中的CBOW模型
lee小白菜的博客
10-14 1750
word2vec中的CBOW模型 简介 word2vec是Google与2013年开源推出的一个用于获取word vecter的工具包，利用神经网络为单词寻找一个连续向量看空间中的表示。 word2vec有两种网络模型，分别为： Continous Bag of Words Model (CBOW) Skip-Gram Model ＣBOW网络模型 使用上下文的词汇来同时预测中间词 滑动时...
笔记&实践 | 基于CBOW实现Word2Vec
jiangti_ng的博客
05-26 2761
我见识少，浅浅有个疑问：深度学习的尽头是不是玄学？
CBOW模型驯练word2vec
09-12
本例将使用CBOW模型来驯练word2vec。最终将所学的词向量关系可视化出来
中英文语料训练CBOW模型获得词向量（pytorch实现）
11-14
自然语言处理第二次作业： data文件夹中存储语料（中文语料以及英文语料由老师提供，另一份为中文停用词语料） output文件夹中存储输出的词向量文件 script文件夹中为CBOW的脚本，同时处理中文语料与英文语料 运行步骤：在脚本中确定训练中文或者是英语后，直接运行即可
NLP模型（一）——word2vec介绍
ifhuke的博客
10-28 1299
word2vec中的skip-gram算法的介绍和参数更新
【NLP】Word2Vec 介绍
学习记录，厚积薄发
03-06 2326
Word Embedding（语言是有能量的）
word2vec代码_【基础算法】word2vec词向量
weixin_39875629的博客
11-25 395
1. 简介word2vec是一个3层(输入层、投影层和输出层)结构的浅层语言模型，分为CBOW和skip-gram两种模型结构。CBOW是输入上下文来预测当前词语，而skip-gram是输入当前词语来预测上下文。其模型结构如下图所示而基于这两种模型结构，word2vec作者又提出了两种改进方法，用来提升模型训练速度，因此，word2vec可细分为四种模型：基于Hierarchical S...
Word2vec之CBOW 模型
m0_45283671的博客
01-02 2350
什么是 Word2vec? NLP 里的词语，是人类的抽象总结，是符号形式的（比如中文、英文、拉丁文等等），所以需要把他们转换成数值形式，或者说——嵌入到一个数学空间里，这种嵌入方式，就叫词嵌入（word embedding)，而 Word2vec，就是词嵌入（ word embedding) 的一种。 在 NLP 中，f(x)->y，把 x 看做一个句子里的一个词语，y 是这个词语的上下文词语，那么这里的 f，便是 NLP 中经常出现的语言模型，这个模型的目的，就是判断 (x,y) 这个样本，是否符
Word2Vec模型总结
NLP工程化
11-05 1051
Huffman树的构造 解析：给定n个权值作为n个叶子节点，构造一棵二叉树，若它的带权路径长度达到最小，则称这样的二叉树为最优二叉树，也称Huffman树。数的带权路径长度规定为所有叶子节点的带权路径长度之和。Huffman树构造，如下所示： （1）将{w1,w2,...,w3}\{w_1,w_2,...,w_3\}看成是有n颗树的森林； （2）在森林中选出两个根节点的权值最小的树合并，作为一
word2vec CBOW代码
08-19
Word2vec CBOW模型的代码可以在这篇文本处理算法汇总文章中找到。具体的代码如下所示： ``` from keras.models import Sequential from keras.layers import Embedding, Dense, Merge # 定义CBOW模型 model = Sequential() model.add(Embedding(nb_word, word_size, name='word2vec')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 编译模型 model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) ``` 其中，`nb_word`表示词汇表的大小，`word_size`表示词向量的维度。CBOW模型的主要思想是根据上下文预测中心词，通过优化词向量来提高预测准确性。 这里使用了Keras库来实现CBOW模型，第一层是一个Embedding层，用于将单词索引转换为词向量。然后通过一个全连接层(Dense)进行二分类预测。 请注意，这只是CBOW模型的代码示例，具体实现还需要根据你的数据和任务进行适当的调整和扩展。 参考资料： Word2vec用CBOW模型的keras代码 Embedding层的文档：https://keras.io/zh/layers/embeddings/<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Word2vec用CBOW模型的keras代码详解](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40699243/article/details/109271365)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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