腾讯开源小型词向量

最新推荐文章于 2025-04-18 10:24:41 发布
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分类专栏： NLP AI理论
原文链接：https://github.com/dapengsong/TX-WORD2VEC-SMALL
版权
美团BERT的探索和实践
04-18 2095
他山之石，可以攻玉。美团点评NLP团队一直紧跟业界前沿技术，开展了基于美团点评业务数据的预训练研究工作，训练了更适配美团点评业务场景的MT-BERT模型，通过微调将MT-BERT落地到多个业务场景中，并取得了不错的业务效果。 背景 2018年，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域最激动人心的进展莫过于预训练语言模型，包括基于RNN的ELMo[1]和...
AI知识补全（八）：多模态大模型是什么？
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
03-29 909
本文深入探讨多模态大模型的前沿发展，剖析GPT-4o、Claude 3.5等顶尖模型如何融合文本、图像、音频等多种数据，展示其在图像识别、视频分析等领域的革命性应用与未来发展方向。
腾讯词向量使用
zcc_0015的专栏
02-02 2892
腾讯词向量 腾讯词向量主页：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/embedding.html 词向量下载地址：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/data/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz 腾讯词向量（Tencent AI Lab Embedding Corpus for Chinese Words and Phrases）提供了预训练好的800万中文词汇的word embedding（20
使用Python实现文本向量化（一）——腾讯词向量
m0_37134868的博客
08-15 934
Embedding 也是文本语义含义的信息密集表示，每个嵌入都是一个浮点数向量，使得向量空间中两个嵌入之间的距离与原始格式中两个输入之间的语义相似性相关联。例如，如果两个文本相似，则它们的向量表示也应该相似，这一组向量空间内的数组表示描述了文本之间的细微特征差异。简单来说，Embedding 帮助计算机来理解如人类信息所代表的“含义”，Embedding 可以用来获取文本、图像、视频、或其他信息的特征“相关性”，这种相关性在应用层面常用于搜索、推荐、分类、聚类。
腾讯AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据，800万中文词随你用
腾讯AI实验室
10-19 7124
感谢阅读腾讯AI Lab第45篇文章。本文将介绍大规模高质量的中文词向量数据的开源情况。今日，腾讯AI Lab 宣布开源大规模、高质量的中文词向量数据。该数据包含800多...
腾讯开源中文词向量用法介绍
Iswayzw的博客
10-30 8367
腾讯AI实验室于2021年12月24日发布了中文词向量0.2.0版本。相比已经存在的中文词向量模型，腾讯词向量的优越性在于：覆盖面广、新颖以及准确性高。
推荐：腾讯开源的词向量精简版本下载
fengdu78的博客
07-27 5138
腾讯AI Lab 宣布开源大规模、高质量的中文词向量数据，该数据包含800多万中文词汇，相比现有的公开数据，在覆盖率、新鲜度及准确性上大幅提高，为对话回复质量预测和医疗实体识别等自然语言...
腾讯词向量公开
王小二的博客
03-01 537
https://ai.tencent.com/ailab/nlp/en/embedding.html
深度｜AI Agent 开源和创业项目大盘点，Agent 基础设施正在崛起
2401_85377976的博客
08-31 1641
当前 AI Agent 和其基础设施的发展还处于非常早期的阶段，我们能看到的是一系列尚未商业化或整合到更广泛服务中的运营服务和开源工具。在这个领域，谁会成为最后的赢家还远未明确——这些最终的赢家可能今天还非常年轻，甚至还未出现。
一篇让你搞懂什么向量数据库，怎么选择
最新发布
qq_38737545的博客
04-18 821
文章介绍了向量数据库的概念、选择数据库时考虑的因素、个人、小型团队、企业级向量数据库的推荐
经过处理的腾讯中文词汇/短语向量 tencent-ailab-embedding-zh-d200-v0.2.0-s
05-28
经过处理的腾讯中文词汇/短语向量 tencent-ailab-embedding-zh-d200-v0.2.0-s。包含使用方法和训练方法。
DeepSearch 与 DeepResearch 的设计和实现
02-28 2909
DeepSearch 的核心理念是通过在搜索、阅读和推理三个环节中不断循环往复，直到找到最优答案。搜索环节利用搜索引擎探索互联网，而阅读环节则专注于对特定网页进行详尽的分析（例如使用 Jina Reader）。推理环节则负责评估当前的状态，并决定是应该将原始问题拆解为更小的子问题，还是尝试其他的搜索策略。DeepSearch - 持续搜索、阅读网页、推理，直到找到答案（或超出 token 预算)。
【腾讯词向量】腾讯中文预训练词向量
YanqiangWang的专栏
08-20 4637
腾讯词向量介绍 腾讯词向量主页：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/embedding.html 词向量下载地址：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/data/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz 腾讯词向量(Tencent AI Lab Embedding Corpus for...
腾讯中文词向量
tyler的博客
04-27 2557
腾讯中文词向量，两个字–真香 https://ai.tencent.com/ailab/nlp/data/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz
腾讯公开词向量数据集
行路者
11-25 742
Embedding Dataset -- NLP Center, Tencent AI Lab
自然语言处理——使用词向量（腾讯词向量）
谢彦的技术博客
03-08 6375
向量化是使用一套统一的标准打分，比如填写表格：年龄、性别、性格、学历、经验、资产列表，并逐项打分，分数范围[-1,1]，用一套分值代表一个人，就叫作向量化，虽然不能代表全部，但至少是个量度。因此，可以说，万物皆可向量化。 词向量 同理，词也可以向量化word2vec（word to vector），可以从词性、感情色彩、程度等等方面量度，用一套分值代表一个词，从而词之间可以替换，比较。词与向量...
对句子分词，找到对应词的腾讯词向量模型并使用Python进行faiss检索
zkkkkkkkkkkkkk的博客
06-28 1830
下载腾讯的词向量、停用词、代码部分 代码思想、输出结果 。 句子相似检索，faiss检索。Python简单使用faiss检索相关向量。词转向量。word2vec
腾讯词向量资料集 Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt 快速载入方法
Looking的博客
09-16 8420
操作系统：Windows7 程序语言：Python3 系统内存：16G（自己加了个8G内存条） 腾讯的AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据，拥有800多万中文词向量数据，解压之后的词向量.txt文件在Windows下显示为15.6G左右。虽然词向量集覆盖率和准确性都比较高，但是对于只拥有普通配置的机器设备，如何快速载入词向量文件到内存却是一个很棘手的问题。即使像我自己电脑内存已经加到1...
腾讯词向量
03-11
<think>好的，我现在需要处理用户关于腾讯词向量的查询。用户提到了“使用说明”、“下载方法”和“介绍”，所以我要确保覆盖这三个方面。首先，我得回忆一下系统指令，确保回答符合格式要求，比如行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但这个问题可能不需要数学公式，不过还是要注意检查。然后，回答必须用中文，结构清晰，分步骤说明，并且生成相关问题。 接下来，我需要参考用户提供的三个引用内容。引用[1]提供了主页和下载地址，引用[2]提到了使用Python计算相似度的示例，引用[3]可能涉及背景知识。用户的主要需求是获取腾讯词向量的使用说明、下载方法和介绍，所以需要整合这些信息。 首先，介绍部分应该包括腾讯词向量的基本信息和用途，比如基于Word2Vec或深度学习的预训练模型，适用于NLP任务。然后下载方法部分需要详细说明步骤，包括访问主页、下载链接、文件解压等。使用说明部分要分步骤，比如加载词向量、计算相似度、在线查询工具，可能需要Python代码示例，这里要注意代码块用反引号包裹，并正确显示。 然后，生成的相关问题需要与用户可能感兴趣的方面相关，比如应用场景、技术原理、性能优化等。确保每个问题都紧扣主题，并且基于提供的引用内容，比如引用[3]提到的预训练和微调，可以生成相关问题。 在检查过程中，要确保没有使用任何Markdown格式，除了代码块。同时，所有引用标识要正确添加在对应的信息末尾，例如下载地址后添加[^1]，代码示例后添加[^2]。还要注意语句通顺，结构清晰，分步骤说明，让用户容易理解。 最后，确保回答中没有数学公式错误，虽然这个问题可能不需要太多公式，但如果提到词向量的距离计算，可能需要使用类似$similarity = \cos(\theta)$这样的行内公式。不过根据引用内容，用户可能更关注实际应用，所以可能不需要深入数学细节。 总结步骤：介绍腾讯词向量，下载方法分点说明，使用说明分步骤包括代码示例和相关工具，生成相关问题，正确添加引用标识，确保格式正确，语言自然。</think>### 腾讯词向量使用说明与下载方法 #### 1. 腾讯词向量介绍 腾讯词向量是腾讯AI Lab发布的预训练中文词向量模型，基于大规模语料训练（如新闻、网页文本等），覆盖数百万中文词汇。它通过神经网络（如Word2Vec）学习词语的分布式表示，可用于词语相似度计算、文本分类、机器翻译等自然语言处理任务[^3]。 --- #### 2. 下载方法 **步骤说明：** 1. **访问主页**：前往腾讯词向量官方页面 [https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/embedding.html](https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/embedding.html) 。 2. **下载文件**：点击下载链接获取压缩包（文件名：`Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz`），文件大小约16GB，解压后约70GB。 3. **解压使用**：使用工具（如`tar -zxvf`命令）解压文件，得到词向量二进制文件（`.txt`或`.bin`格式）。 --- #### 3. 使用说明 **（1）加载词向量（Python示例）** ```python from gensim.models import KeyedVectors # 加载词向量文件（需根据实际路径调整） model = KeyedVectors.load_word2vec_format('Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt', binary=False) # 查询词语向量 vector = model['中国'] # 计算相似度 similarity = model.similarity('北京', '上海') print(similarity) # 输出两个词语的余弦相似度 ``` **注意**：加载需较大内存（约12GB以上），建议使用服务器或高性能计算机。 **（2）在线查询工具** 若本地加载困难，可使用第三方开发的在线查询工具（需自行搜索可用平台），输入词语即可获取相似词列表。 **（3）应用场景** - **语义分析**：通过词向量捕捉词语的语义关系。 - **文本聚类**：利用向量距离进行文本分类或聚类。 - **推荐系统**：基于语义相似度推荐相关内容。 ---
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