NLP 深度学习 doc2vec

最新推荐文章于 2021-03-02 17:04:10 发布
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使用说明 http://www.cnblogs.com/Z-D-/p/6554563.html

基于Word2Vec Doc2Vec 进行文本情感分类 http://blog.youkuaiyun.com/glory1234work2115/article/details/52454141

基于gensim的Doc2Vec简析 http://blog.youkuaiyun.com/junjie20082008/article/details/53696412

Word2vec和Doc2vec应用举例：词和句子的相似度计算 http://blog.youkuaiyun.com/mpk_no1/article/details/72510677


【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型
sikh_0529的博客
10-04 1331
Word2Vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具，采用的模型有CBOW(Continuous Bag-Of-Words，即连续的词袋模型)和Skip-Gram 两种。Word2Vec通过训练，可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。因此，Word2Vec 输出的词向量可以被用来做很多NLP相关的工作，比如聚类、找同义词、词性分析等等。
Python深度学习实战：Word2Vec
最新发布
weixin_47362565的博客
12-05 385
这里只是为了简单展示词向量之间的关系，从每个词向量中只取前两个维度的数据（实际中往往会用更复杂的降维方法如 t-SNE 将高维向量映射到二维空间进行更好的可视化），然后使用 plt.plot 函数绘制散点图，每个词向量用一个圆点表示，通过观察这些圆点在二维平面上的分布情况，可以大致感受不同词语词向量的差异以及可能存在的某种关联（比如语义相近的词语词向量可能在空间上更靠近等情况）。首先定义了一个包含几条电影影评语句的列表 sentences，作为我们要使用的文本数据集。作为训练数据，同时设置了一些模型参数。
深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec原理理解并结合代码分析
mpk_no1的博客
05-18 4万+
一直在用Word2vec和Doc2vec做Embedding，但是刚开始用的时候对其原理一直是一知半解，只是知道怎么用而已。古人云：既要知其然，也要知其所以然。所以，结合作者论文，以及网上各位前辈的博客和开源代码之后，抽空写写自己对Word2vec和Doc2vec原理的理解，以及结合代码做一些分析。希望能够有用，有错误也请各位朋友批评指正！
NLP ——Doc2vec
sinat_28375239的博客
09-30 490
NLP ——Doc2vec 即使利用word2vec对词向量进行平均处理，我们仍然忽略了单词之间的排列顺序对情感分析的影响。即上述的word2vec只是基于词的维度进行”语义分析”的，而并不具有上下文的”语义分析”能力。在一个句子或者文档的训练过程中，段落 ID 保持不变，共享着同一个段落向量。 在word2vec的基础上添加一个段落向量。训练单词向量W时，也训练段落向量D，并且在训练结束时，它包含了段落的向量化表示。虽然单词向量表示单词的概念，但段落向量旨在表示段落的概念。 PV-DM 训练
[NLP] Doc2Vec
BLUE BOX
03-02 221
Doc2Vec Model 1 Review: Bag-of-words 此模型将每个文档转换为固定长度的整数向量。例如，给定句子： John likes to watch movies. Mary likes movies too. John also likes to watch football games. Mary hates football. 模型输出向量： [1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 0, 0, 0, 0] [1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 2, 1,
【NLP】doc2vec原理及实践
zenRRan的博客
09-21 603
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要7分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者：Johnson0722链接：https://blog.youkuaiyun.com/John_xyz/a...
NLP14-基于Gensim中的Doc2Vec的试探
ld326的专栏
11-26 1041
摘要：经过加载数据，分词，运行Gensim中的Doc2Vec进行训练并作文本相似性的预测，可实验的结果不满意，有待进一步研究Doc2Vec。关于Doc2Vec的论文：http://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdfDoc2Vec与Word2Vec来自同一大师的手笔，两者的思想也比较像。语料分词###代码### # -*- coding:utf-8
mini-projects:深度学习，NLP，单词嵌入（Word2Vec，Doc2Vec）
05-11
which-gender ：几种文本分类方法（词袋，Word2Vec，Doc2Vec）的比较，用于根据博客作者的写作风格来识别其性别。 古代（2014年及更早版本） ebola-outbreak-viz ：受2014年埃博拉疫情影响的地区的可视化（使用R）...
Word2Vec-Doc2Vec
04-29
Word2Vec和Doc2Vec是两种广泛应用于自然语言处理（NLP）的深度学习模型，它们都属于无监督学习的方法，主要用于将文本数据转化为向量表示，以便进行后续的分析和处理。这两种模型由Google的研究人员在2013年提出，...
doc2vec训练与相似度计算.rar
05-21
在当今的自然语言处理（NLP）领域，doc2vec技术已经成为一种至关重要的工具，它被广泛应用于文本分析、信息检索、情感分析等多个场景。doc2vec，全称是“文档到向量”（Document to Vector），是一种模型，能够将...
【专利练习2】Doc2vec实践
weixin_40064136的博客
01-31 627
Doc2vec训练及实践 上篇文章已经训练了Word2Vec，这里将每篇专利训练为一个向量（即 Doc2Vec），这样就可以对专利进行分类、聚类等下游任务了。 1 Doc2Vec的原理 转载自：https://blog.youkuaiyun.com/fendouaini/article/details/80327250 进行了一定简化和加工 Doc2Vec类似word2vec，这里不进行详细阐述，大致描述一下...
决胜AI-深度学习系列实战150讲
05-21
深度学习系列课程从基本的神经网络开始讲起，逐步过渡到当下流行的卷积与递归神经网络架构。课程风格通俗易懂，方便大家掌握深度学习的原理。课程以实战为导向，结合当下热门的Tensorflow框架进行案例实战，让同学们上手建模实战。对深度学习经典项目，从数据处理开始一步步带领大家完成多个项目实战任务！
深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec训练实例以及参数解读
mpk_no1的博客
05-18 1万+
本篇主要用一个实例来介绍一下如何进行Word2vec和Doc2vec的训练，并对Word2vec和Doc2vec模型训练过程中的参数进行一些解读。使用的是Python版本的gensim库实现，想要了解Word2vec和Doc2vec的原理可以查看我的上一篇博客（ 深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec原理理解并结合代码分析）。代码见我的GitHub（使用Gensim库训练Word2vec和Doc2vec模型）
深度学习笔记——基于Word2vec和Doc2vec的句子对匹配方法
mpk_no1的博客
06-01 1万+
句子对匹配（Sentence Pair Matching）问题是NLP中非常常见的一类问题，所谓“句子对匹配”，就是说给定两个句子S1和S2，任务目标是判断这两个句子是否具备某种类型的关系。本文是一个Word2vec和Doc2vec的应用，使用Word2vec和Doc2vec得到句子的向量表示，然后计算cosin相似度，本文在Quora公开的一个数据集上做了一些对比试验，是一种无监督的句子对匹配方法。
NLP+2vec︱认识多种多样的2vec向量化模型
素质云笔记
04-08 1万+
来自于github一位博主的整理，好多都没有看到过+还有我一直期待去研究的。 github：https://github.com/MaxwellRebo/awesome-2vec 1、word2vec耳熟能详的NLP向量化模型。 Paper: https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-
Spark：HanLP+Word2Vec+LSH实现文本推荐(kotlin)
u010076574的博客
09-25 3610
Spark：HanLP+Word2Vec+LSH实现文本推荐(kotlin) 文本推荐的基本流程就是首先对目标本文进行关键词提取，接着把关键词转成词向量，再计算词向量的相似性进行推荐。这三个步骤都有现成的模型和算法来实现，本文介绍的就是基于spark用hanlp+word2vec+lsh实现文本推荐。 下面先介绍每个步骤所用的模型和算法。 1.HanLP：提取中文文本的关键词 1.HanLP是一系...
基于gensim的Doc2Vec简析
热门推荐
lenbow的博客
08-04 6万+
摘要：本文主要描述了一种文章向量（doc2vec）表示及其训练的相关内容，并列出相关例子。两位大牛Quoc Le 和 Tomas Mikolov（搞出Word2vec的家伙）在2014年的《Distributed Representations of Sentences and Documents》所提出文章向量（Documents vector），或者称句向量（Sentences vector）
机器学习系列之深度学习-神秘联系，word2vec与深度学习穿越时空的眷恋
qq_40433634的博客
07-15 328
我挺喜欢机器学习这个方向，但这方面的经历实在不多：读研时上过《机器学习》的课，一塌糊涂，后来毕设所谓的研究中用过聚类算法；工作后仅用过朴素贝叶斯算法；再后来就是自己偶尔看过几页书了。所以本篇可能连术语也不太准确，但大致思想应该不差。 深度学习有多火不用再说了，而它能火的一大原因可能要归功于Embedding，也就是所谓的word2vec/w2v。 初始word2vec的特点 word2vec最重要的一点是，用低维向量表达（编码）了相似关系。 以前的one-hot编码（叫“独热编码”）是没有相似关系的，比如词
【深度学习Deep Learning系列】word2vec和doc2vec
zkq_1986的博客
12-27 1万+
1     word2vec结构 LDA计算复杂，不太适应大数据量计算。word2vec将词投射到向量上，使得词之间的远近程度易于计算，很容易表示同义词、近义词。 1.1 skip-gram 以1个词为输入，通过D维投射层，以及分类器(softmax或log-linear)，让该词分到前后若干个词之间。前后词个数越多，模型的准确性越高，但计算量也越大。具有相同上下文的两个词，认为这两个词相似
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