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本文介绍使用jieba进行中文分词的方法,并利用Spark的Word2Vec算法计算词向量。通过腾讯开源的800万词数据集,演示如何应用Scipy库进行余弦相似度计算,最后引入LSH局部敏感哈希算法优化相似度近邻搜索。

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

视频

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流程图

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本视频涉及的相关资源:

1、jieba中文分词库:

https://github.com/fxsjy/jieba

2、spark word2vec计算:

http://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#word2vec

3、腾讯开源800万word2vec数据:

https://ai.tencent.com/ailab/nlp/embedding.html

4、Scipy的相似度计算函数:

https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.spatial.distance.cosine.html

5、相似度近邻搜索优化算法LSH局部敏感哈希

http://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#locality-sensitive-hashing

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