自己动手用gensim 生成句子的word2vec 向量

最新推荐文章于 2025-05-30 21:47:59 发布
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该博客主要围绕使用gensim生成句子的word2vec向量展开，涉及信息技术中自然语言处理相关内容，通过特定工具实现句子向量的生成，为相关研究和应用提供了实践方法。
word2vec词向量训练及gensim的使用
木槿花开
12-02 8万+
一、什么是词向量 词向量最初是用one-hot represention表征的，也就是向量中每一个元素都关联着词库中的一个单词，指定词的向量表示为：其在向量中对应的元素设置为1，其他的元素设置为0。采用这种表示无法对词向量做比较，后来就出现了分布式表征。 在word2vec中就是采用分布式表征，在向量维数比较大的情况下，每一个词都可以用元素的分布式权重来表示，因此，向量的每一维都表示一个特征向
bert 生成文本句向量
shlhhy的博客
09-04 7195
之前生成文本句向量的方法是：训练词向量模型w2v，将句子中各词的向量进行平均，现在想尝试一下用bert模型生成句向量。 1.bert模型结构 all_encoder_layers： 经过transformer_model函数返回每个block的结果，即对应bert的12个Transformer层 sequence_output：bert最后一层的输出，不明白其与all_encoder_layers最后一层的输出有何不同？ 2. 加载bert模型 加载bert模型主要使用modeling文件中的相关函数
主题模型Gensim入门系列之三：主题和变换
u012995500的博客
10-31 1100
本节主要介绍Gensim中从一个向量空间转换到另外一个向量空间的变换的概念，通过一个简单的语料加以说明，变换主要达到以下目的： （1）揭示语料的隐含结构，发现单词之间的联系，并用它们来更具语义地描述文档 （2）使文档的描述更加紧凑，这种描述更加突出文档特征，同时更加高效。 1、创建语料 创建语料的方法和前两个部分的处理一样，即将原始文档进行分词，去除停止词、低频词和标点符号之后，得到每一个文档的单词列表。 from collections import defaultdict from gens
用bert生成中文句向量
scbl2017的博客
04-08 2839
使用bert_serving.client之前要先下载bert与训练模型，并在cmd中启动服务，才能运行以下程序，下面给出了用bert对列表里的句子进行向量化的方法，以及对应的维度。 # -*- coding:utf-8 -*- from bert_serving.client import BertClient # 先命令行启动服务 # bert-serving-start -model_...
gensim调用doc2vec计算句子的向量
摆渡者
12-21 5723
在做句子的相似度时，会想到直接将句子表示成向量的形式，这样就可以将相似度计算的问题转换成两个向量之间的距离问题，网上找了一下发现，在gensim中的doc2vec可以实现将句子转换成向量，具体的代码如下所示： # coding:utf-8 import jieba import gensim from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec Taggeded...
文本分布式表示（三）：用gensim训练word2vec词向量
weixin_30539835的博客
03-28 443
今天参考网上的博客，用gensim训练了word2vec词向量。训练的语料是著名科幻小说《三体》，这部小说我一直没有看，所以这次拿来折腾一下。 《三体》这本小说里有不少人名和一些特殊名词，我从网上搜了一些，作为字典，加入到jieba里，以提高分词的准确性。 一、gensim中关于word2vec的参数说明 这一部分其他博客整理的比较清楚了，我也就不抄过来了。看这个链接： https://w...
使用gensim的word2vec训练自己的词向量模型
2302_76774649的博客
03-19 442
提供的一个用于测试的小型文本数据集。它包含一些示例句子，格式是一个嵌套的 Python 列表，其中每个子列表代表一个文档，文档由单词（字符串）组成。重新加载，并进行推理（如获取词向量、查找相似词等）。如果你想在自己的数据集上使用类似的处理方式，可以参考。代表余弦相似度，接近 1 说明两个词较为相似。的格式来组织你的文本数据。
应用 - gensim如何得到word2vec词向量
青春正年少我要大声笑lamusique
12-04 4298
从三个方面去说明 word2vec词向量中文语料处理(python gensim word2vec总结） python训练work2vec词向量系列函数（python gensim） python训练work2vec词向量实例（python gensim） 一、word2vec词向量中文语料处理(python gensim word2vec总结） 目录 中文语料处理 法一：语料处理为列表 法二：语料是文件（处理为迭代器） 对一个目录下的所有文件生效（法1） ...
第N5周：调用Gensim库训练Word2Vec模型
S153580的博客
06-26 1987
Word2Vec是一种计算模型，它将词汇表中的每个词映射到一个固定大小的向量。这种技术是自然语言处理（NLP）领域的一个重要突破，由Google在2013年左右推出。Word2Vec模型能够捕捉词汇表中词之间的语义和语法关系，这些关系被编码在词向量（word embeddings）中。连续词袋（CBOW）和Skip-Gram。CBOW：适用于大规模数据集和频繁词的向量表示，训练速度较快。Skip-Gram：适用于处理稀有词和复杂的语言模式，训练速度较慢。
调用Gensim库训练Word2Vec模型
最新发布
2301_76606951的博客
05-30 1212
本文为内部文章原作者：K同学啊。
基于gensim训练word2vec词向量模型
qq_45430594的博客
11-16 1788
目录1.安装gensim2.数据预处理2.1jieba分词2.2分词后生成列表3.构建word2vec模型4.模型训练5.模型保持与加载6.模型使用   gensim是NLP的 1.安装gensim   使用pip安装gensim，如果安装缓慢，建议换个安装源。 pip install gensim 2.数据预处理 2.1jieba分词   利用pandas库读取数据，apply方法批量处理。 def preprocessData(path='D:/Py/Data/comment5_1.txt', sep
【NLP】7评价word2vec模型与生成句子向量——中文相似词表、类比词表、逆文档频率对所有嵌词向量的平均值加权
YoungSeng's Blog
02-19 1365
这里写自定义目录标题1. 中文相似词表2. 中文类比词表3. 汉语情绪分析4. 生成句子向量小结 (注：pdf格式文献复制粘贴翻译时，会有换行的问题，推荐一款名为’copytranslator’的软件，下载在此) 如何评价词向量可参考词向量：如何评价词向量的好坏 1. 中文相似词表 希望找到类似英文中WordSim-353和SimLex-999的数据集对中文词向量模型的准确度和相关性进行测试，参考此文章，其中引用此数据集，相关内容： Wordsim-240 (original name: words-24
使用gensim的doc2vec生成文档向量
theoreoeater的博客
05-09 8113
doc2vec是word2vec的延伸，同样使用无监督方法利用上下文对词语和文档向量进行训练。doc2vec的输入是TaggedDocument向量，它包括word_list和tags两部分，word_list是文档的分词列表，如['火箭','是','总冠军',]。tags是文档的标签列表。比如可以用如下代码将自己的数据读入内存：def get_dataset(): data = pd.r...
中文分词word2vec和doc2vec句向量的理解
weixin_43857419的博客
03-29 2175
** Doc2vec ** 1.Word2vec和Doc2vec做Word Embedding和Sentence/Document EMbedding。 2.NLP中最直观常用的一种词表示方法是one-hot方法，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小，其中绝大多数元素为 0，只有一个维度的值为 1，这个维度就代表了当前的词。 举个例子来说：“科比”可能表示为[000100...
衡量文档相似性的一种方法-----词移距离 Word Mover's Distance
热门推荐
qrlhl的博客
11-12 1万+
问题的提出假如现在有一个任务，是判断两段文本之间的相似性，那我们应该怎么做呢？一个很自然的想法是用word2vec对两段文本的词向量化，然后再利用欧氏距离或者余弦相似性进行求解。不过这种方法有着致命的缺陷，即无法从文档整体上来考虑相似性，仅仅是基于词，这就造成了很大的信息缺失问题，下面要介绍的这种方法可以从文档整体上来考虑两个文档之间的相似性，这种技术称为词移距离（WMD）。词移距离（WMD）究竟什
gensim中word2vec训练向量
摆渡者
09-04 2075
当我们训练神经网络时，输入数据有时是训练好的词向量，有时是字向量，我们自己训练训练向量时，可以借用gensim中的word2vec，下面的代码可以同时实现词向量、字向量的训练 from gensim.models import Word2Vec import os import jieba def h1():##该函数主要是对语料的前期处理，可以根据不同的情况进行修改 path1 =...
gensim生成词向量并获取词向量矩阵
huanxingchen1的博客
07-07 9377
gensim生成词向量并获取词向量矩阵 word2vec是目前比较通用的训练词向量的工具，使用Gensim模块，可以使词向量的训练变的简单，但是调用gensim.models的word2vec模块使用skip-gram或CBOW完成词向量训练之后，如何获取词向量中的词汇表以及对应的词向量矩阵呢。本文以一个小例子进行演示。 1. 导入相关包 主要用到了jieba和gensim包，可以使用命令行pip3 install gensim或下载gensim包的方式，具体不述。 import jieba from ge
NLP 利器 Gensim 来训练自己的 word2vec 词向量模型
AItrust的博客
06-02 1340
首先，要训练一个自己的词向量模型，我们是需要一些数据的。 在这里，我们使用 Lee Corpus 作为训练用语料数据。 下载地址： 一、数据预处理 这个语料库不大，可以一次读取到内存中，但是我们可以用 “内存友好” 的方式，一行一行地读取，这种方式同样适合处理大规模语料。 from gensim.test.utils import datapath from gensim import utils class MyCorpus(object): """迭代器每次生成一个句子 （字符串的列表）。""
使用Gensim构造词向量（简单版）
欢迎来到关关雎鸠儿的博客
02-26 667
1.导入模型 from gensim.models import word2vec import logging logging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO) 2.两句话 raw_sentences=("the quick brown fox jumps over t...
gensim生成的word2vec中文词向量介绍及使用
由于是word2vec生成的词向量模型文件，我们可以推断此文件包含了训练完成的词向量信息。具体来说，这可能是一个包含13000个词向量的数据文件，每个词向量是一个300维的浮点数数组。 ### 总结 本压缩包内含一个在...
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