word2vec资料收集

最新推荐文章于 2025-02-28 16:41:07 发布
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分类专栏： 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/love_data_scientist/article/details/79067680
本文深入解析了Word2vec中的Skip-Gram模型结构、实现及训练过程，通过实例帮助读者理解词向量的生成原理，并提供详细的代码分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（结构篇）   https://www.leiphone.com/news/201706/PamWKpfRFEI42McI.html
一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（实现篇）   https://www.leiphone.com/news/201706/QprrvzsrZCl4S2lw.html

一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（训练篇）   https://www.leiphone.com/news/201706/eV8j3Nu8SMqGBnQB.html

word2vec原理推导与代码分析   http://www.hankcs.com/nlp/word2vec.html

词向量之Word2vector原理浅析  https://www.jianshu.com/p/b2da4d94a122


自然语言处理之语言模型：Word2Vec：Word2Vec在文本分类中的应用
zhubeibei168的博客
06-09 675
Word2Vec是一种用于学习词向量的模型，由Google的Tomas Mikolov等人在2013年提出。词向量是将词转换为固定长度的向量表示，这些向量不仅能够捕捉词的语义信息，还能反映词与词之间的关系。Word2Vec通过两种不同的模型架构实现这一目标：CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram。文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个核心任务，它涉及将文本数据分配到预定义的类别中。例如，情感分析可以将文本分类为正面、负面或中性；
Spark MLlib 特征工程系列—特征提取Word2Vec
2401_84052244的博客
08-12 4039
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。
Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT
热门推荐
结构之法 算法之道
10-23 12万+
我在写上一篇博客《》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到优快云上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。（这是），再比如国内张俊林老师的这篇《》，然后你会发现几乎网上关于Transformer/BERT的文章无外乎是以下这几种情况。
word2vec 实战应用介绍
kcarly的专栏
02-02 1049
Word2Vec模型在不同任务中的性能和效果取决于具体的优化目标、训练数据集以及任务类型。总体而言，Word2Vec在词义相似度、情感分析和文本分类等任务中表现优异，同时具有较高的训练效率。然而，在需要捕捉全局统计信息的任务中，GloVe可能更具优势。动态词向量模型（如ELMo和BERT）相较于传统的静态词向量模型（如Word2Vec）具有显著的优势。这些优势包括上下文敏感性、更灵活的训练方式、更高的性能以及更强的扩展性。
泛读笔记：从Word2Vec到BERT
立志成为炼丹师？
09-16 1277
它们的作用是把Decoder输出的浮点型向量，变成一个词。假设我们的模型词汇表是10000个英语单词，它们是从训练数据集中学习的。那logits向量维数也是10000，每一维对应一个单词的分数。然后，softmax层将这些分数转化为概率（全部为正值，加起来等于1.0），选择其中概率最大的位置的词汇作为当前时间步的输出。
构建自己的 Word2Vec 模型
最新发布
weixin_34452850的博客
02-28 1008
本篇文章我们首先讲解了 Word Embedding 的基础概念，之后介绍了 Word2Vec 模型的作用及模型架构，最后的重头戏是从零到一训练一个 Word2Vec 模型，并利用它进行简单的相似性搜索，可以看到效果还是不错的。
一文了解Word2vec 阐述训练流程
十一月廿七风雨大作
11-20 8842
在机器学习领域，嵌入（embeddings）的概念无疑是其中最令人兴奋的创新之一。想象一下，每当你与`Siri`、`Google Assistant`、`Alexa`或`Google Translate`互动，甚至在使用具有下一个词预测功能的手机输入法（比如苹果输入法、搜狗输入法）时，你其实都在享受词嵌入模型带来的便利。这些技术在过去几十年里取得了巨大进步，尤其是近期基于上下文的词嵌入技术的发展，催生了`BERT`、`GPT2`、`ChatGPT`等领先的预训练模型。
图解Word2vec
2201_75910862的博客
10-22 955
为了了解从N-gram到神经模型的转变如何反映在现实世界的产品中，这是来自我最喜欢的Android键盘Swiftkey的一篇2015年的博文，介绍了他们的神经语言模型并将其与之前的N-gram模型进行了比较。一个经验法则是较小的窗口大小（2-15）会得到这样的嵌入：其中两个嵌入之间的高相似度分数表示这些单词可以互换（请注意，如果只看它们周围的单词，反义词通常是可以互换的，例如“good”和“bad”经常出现在类似的上下文中）。在实践中，您通常需要提供指导嵌入过程的注释，以便为您的任务提供有用的相似度感知。
机器学习基础----基于CBOW实现Word2Vec
wjm041006的博客
12-06 1456
负样本是与目标词汇无关的词汇，它们并没有出现在实际的上下文中。代表目标词的tensor：假设我们称之为target_words 𝑇T，一般来说，这个tensor同样是一个形状为[batch_size, vocab_size]的one-hot tensor，表示在一个mini-batch中每个目标词具体的ID。在实际操作中，由于词表往往很大（50000，100000等），对大词表的一些矩阵运算（如softmax）需要消耗巨大的资源，因此可以通过负采样的方式模拟softmax的结果，代码实现如下。
Python30 使用Gensim库实现Word2Vec对文本进行处理
Argulo的博客
07-10 979
通过 Gensim 的 Word2Vec 模型对给定文本数据进行了训练，生成了词向量，并通过计算词语相似度、相关词、对应关系、不合群的词等方法对词向量进行了分析和应用。例如，给定上下文 ["The", "cat", "on", "the", "mat"]，目标词是 "sat"。例如，目标词是 "sat"，上下文是 ["The", "cat", "on", "the", "mat"]。输入层接受上下文词的词向量，将这些词向量求平均，得到一个上下文表示。可以从文本语料库中训练词向量，或加载预训练的词向量。
word2vec情感分析实例
08-01
在这个“word2vec情感分析实例”中，我们将探讨如何利用Python平台和gensim库中的word2vec及doc2vec模型进行情感分析。 gensim是一个流行的Python库，专门用于处理文本数据，尤其是词向量模型的训练和应用。Word2...
数据挖掘、检索、自然语言处理
love_data_scientist的博客
09-27 2万+
为什么要把这三个关键词写在一起呢？ 对于文本挖掘，第一步：在理解业务的基础上进行分词，这就涉及到nlp相关的知识了，目前我接触到中文分词比较好用的就是结巴中分分词，可能是我用python多一些，而结巴在python中安装和使用很方便的。第二步：提取关键词。那么为什么要提取关键词？，我们练习做垃圾邮件分类的时候，大部分没有提取关键词，直接使用贝叶斯公式处理，效果还可以的。但是当我们的文本信息特别多
《NLP汉语自然语言处理原理与实践》第一章
love_data_scientist的博客
09-11 4886
规则派还是统计派： 1.规则派：以语言学理论为基础，根据语言学家对语言现象的认识，采用规则形式描述或解释歧义行为或歧义特性。规则派首先要对大量的语言现象进行研究，归纳出一系列的语言规则。然后再形成一套复杂的规则集----语言分析或生产系统，对自然语言进行分析处理。 2.统计派：以基于语料库的统计分析为基础的经验主义方法，该方法更注重用数学，从能代表自然语言规律的大规模真实文本中发现知识
文本数据挖掘-----词向量
love_data_scientist的博客
11-06 2984
中文数据挖掘的难点在于如何把文本变成计算机处理的向量，一个好的词向量方法可以提升分类或者其他应用效果。我把自己接触的词向量技术总结一下，方便自己复习和其他感兴趣的小伙伴交流学习。 使用结巴或者其他中文分词工具分完词后就需要生成词向量了，方便后期的数据挖掘工作的展开。         词向量技术：我接触的大致可以分成（1）基于统计的方法（2）基于图的方法（3）基于主题模型的方法（4）基于深度学习
linux系统从百度网盘中拉大文件数据
love_data_scientist的博客
07-12 977
有些深度学习相关的数据集合很有用，而且数据量特别大，为了以后学习使用，通常保存到百度网盘中。有时候数据来源于比赛网站，不能直接使用wget url获得数据，可以先把数据保存到百度网盘，通过离线下载输入相应的url，进行数据保存。在linux命令行中，快速的拉取数据变的很有用了，结果自己的经历，特把成功过程总结如下。1.在谷歌浏览器中安装Tampermonkey插件（http://tampermon...
《NLP汉语自然语言处理原理与实践》第四章 NLP中的概率图模型
love_data_scientist的博客
09-14 872
目前最流行的算法思想包含如下两大流派：基于概率论和图论的概率图模型；基于人工神经网络的深度学习理论。 4.1概率论回归  4.1.1 多元概率论的几个基本概念  4.1.2  贝叶斯与朴素贝叶斯算法       朴素贝叶斯理论源于随机变量的独立性，之所以称之为朴素是因为其思想基础的简单性：就文本分类而言，从朴素贝叶斯的角度来看，句子中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象的特征
learning to rank学习笔记
love_data_scientist的博客
09-29 442
learning to rank是这几年火起来的一个学科，可以应用于检索、推荐等排序场景中。我们的业务场景大都和排序相关，那么掌握住learning to rank就又多了一条解决业务问题的方法。 常见的排序算法： 1.文本相关性计算方法：BM25，TF_IDF，word2vec等。 2.图像相似度计算方法：平均哈希（aHash），感知哈希（pHash），差异值哈希。 3.图文相关性使用g...
重要比赛集锦
love_data_scientist的博客
07-11 193
kaggle    https://www.kaggle.com/    challenger.ai  全球AI调整赛    https://challenger.ai/    https://tianchi.aliyun.com/competition/index.htm   阿里天池大数据比赛
基于Word2vec的亚马逊评论推荐系统实现
2. 训练Word2vec模型：将处理好的评论数据作为训练样本，通过Word2vec模型训练得到单词向量。在这个过程中，同一条评论中的单词会映射到接近的向量空间，从而捕获到评论文本的语义信息。 3. 用户和物品表示：利用...
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