机器学习之特征抽取–Word2Vec

最新推荐文章于 2025-09-26 10:10:48 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 word2vec 人工智能
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一、概念

Word2vec是一个Estimator，它采用一系列代表文档的词语来训练word2vecmodel。该模型将每个词语映射到一个固定大小的向量。word2vecmodel使用文档中每个词语的平均数来将文档转换为向量，然后这个向量可以作为预测的特征，来计算文档相似度计算等等。

二、代码实现

2.1、引包，获取spark

首先，我们引入相关包：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.apache.spark.ml
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自然语言处理之语言模型：Word2Vec：Word2Vec在机器翻译中的应用
zhubeibei168的博客
06-09 1183
机器翻译(Machine Translation, MT)是自然语言处理(NLP)领域的一个重要分支，旨在将文本从一种语言自动转换为另一种语言。传统的机器翻译方法依赖于统计模型和大量的平行语料库，而近年来，神经网络机器翻译(Neural Machine Translation, NMT)的兴起，使得机器翻译的准确性和流畅性有了显著的提升。NMT模型通常使用编码器-解码器架构，其中编码器将源语言句子编码为向量表示，解码器则根据这些向量生成目标语言句子。
Spark MLlib 特征工程系列—特征提取Word2Vec
08-16 1万+
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。
读书笔记之8文本特征提取之word2vec
12-03
文本预处理：分词，取出停用词，过滤低频词汇，编码归一化等； 文本向量化：如使用向量空间模型VSM(Vector Space Model)或者概率统计模型对文本进行表示，使计算机能够理解计算，用的方法基于集合论模型。基于代数轮模型。基于频率统计模型等等； 文本特征提取和选择：特征提取对应着特征项的选择和特征权重的计算。
深度学习：详解word2vec + 实践操作（包括text2word）
qq_41298763的博客
09-21 7819
Text2vec 的输入是整个文本序列，输出是文本序列对应的向量表示。Word2vec 的训练目标是最小化相似单词在空间中的距离或最大化不相似单词在空间中的距离。Text2vec 的训练目标是最小化文本之间的距离或最大化相似文本的相似度。Text2vec 和 Word2vec 都是用于将文本（文本中的单词或字符）转换为向量的方法。Word2vec 的输入是单个单词，输出是单词对应的向量表示。Text2vec 通常用于处理整个文本序列的任务，如文本分类、文本相似度计算、文本聚类等。
19_Word2Vec详解：训练你的词嵌入
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欢迎来到智能安全前线！这里是AI与信息安全交汇之地。我们以代码为武器，深入大模型攻防实战，破解系统漏洞。追踪OpenAI、Meta前沿动态，用红蓝对抗思维，锻造智能时代的坚盾与利矛。
09-26 864
在自然语言处理（NLP）领域，如何将词语转换为计算机可理解的数值表示一直是核心挑战之一。从早期的one-hot编码到如今的预训练语言模型嵌入，词表示技术经历了革命性的演变。其中，Word2Vec作为2013年由Google提出的开创性模型，为现代词嵌入技术奠定了基础。尽管在2025年，我们已经拥有了更多先进的词嵌入方法，但Word2Vec依然是理解词向量本质和深度学习文本表示的重要基石。
N8 - 使用Word2Vec进行文本分类
Loser
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通过对新增的两个章节的回顾和本章的任务的训练，让我印象最深刻的就是这个函数的使用。通过它把一个简单的yield函数变成了数据集，具体的dataset不需要自己来实现，这样做的好处是非常快捷。但是这种方式应该仅限于数据量不大的情况下使用，如果数据量太大，它会全部加载到内存中，这时候就应该使用自定义的数据集，通过索引来进行取数据，具体的逻辑更加灵活，不用在没有训练的时候就把数据加载到内存里。
文本分类特征提取之Word2Vec
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分类问题是人类所面临的一个非常重要且具有普遍意义的问题，我们生活中的很多问题归根到底都是分类问题。文本分类就是根据文本内容将其分到合适的类别，它是自然语言处理的一个十分重要的问题。文本分类主要应用于信息检索，机器翻译，自动文摘，信息过滤，邮件分类等任务。文本分类技术发展历史 1960-1970：那时主要通过人工+规则（关键词或者正则表达式）的方式，制定规则的人需要对某类目领域有足够的认知和了解。举
基于深度学习的文本数据特征提取方法之Word2Vec
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Spark MLlib 特征抽取、转化和选择 -- 特征抽取2 Word2Vec
zhaoqqa的博客
08-21 771
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文本特征提取方法——TF-IDF, LDA, Word2Vec
weixin_38527856的博客
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（一）TF-IDF TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)是一种信息检索和数据挖掘常用的加权技术。TF表示词频，IDF 表示逆文本频率，用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的一份文件的重要程度。字词的重要性随着在文件中出现的次数成正比，但随着在语料库中出现的频率成反比。 主要思想：某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF越高，并...
word2vec代码_腾讯广告算法大赛冠军代码解读:提取特征的方法之word2Vec
weixin_39906245的博客
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word2Vec 的主要目的是利用曝光量日志的大前提，得到每个商品在这个大前提下的商品指定维度的向量表示。它的原理并不复杂，在代码层面的执行也很简明，下面就一起来看一下：在代码中涉及到需要 word2vec 的地方包括 3 处：w2v(log,'uid','good_id',flag,64) w2v(log,'uid','advertiser',flag,64) w2v(log,'uid','ai...
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