腾讯开源小型词向量

TX-WORD2VEC-SMALL项目链接分享
最新推荐文章于 2025-08-24 02:10:51 发布
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原文链接：https://github.com/dapengsong/TX-WORD2VEC-SMALL

博客提供了TX-WORD2VEC-SMALL项目的GitHub链接，该链接指向https://github.com/dapengsong/TX-WORD2VEC-SMALL ，可能与自然语言处理相关技术有关。
美团BERT的探索和实践
04-18 2339
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...
【腾讯词向量】腾讯中文预训练词向量
YanqiangWang的专栏
08-20 4963
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 7254
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 9967
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 6220
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
03-01 636
https://ai.tencent.com/ailab/nlp/en/embedding.html
2020腾讯广告算法大赛初赛rank6，复赛rank11方案简单分享及代码开源
weixin_43999137的博客
07-29 3028
比赛链接：https://algo.qq.com 以下是Top-20队伍公布名单： 2020腾讯广告算法大赛写在前面赛题分析方案分析特征工程模型的选择特征提取数据增广调整学习率有意思的尝试模型的融合TOP-10方案总结代码开源写在最后 写在前面 先简单介绍下我们队伍的情况，队伍名称：日晨，我们队伍由三名在校生组成，昵称分别为：istar、lyu、wujie(我)。 最终的结果可以说是稍微有点遗憾了，和rank10只相差了0.0002左右的分数，错失了去深圳总部答辩学习（旅游玩耍）的机会哈哈。 因没有参与
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 1890
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
qq_38737545的博客
04-18 941
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
智能HR助手设计：如何实现高效的向量检索
最新发布
AI云原生与云计算技术学院
08-24 473
[智能HR助手向量检索系统架构图]
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。
tencent-ailab-embedding-zh-d200-v0.2.0-s.bin 腾讯词向量量 200 维200 万
04-09
tencent-ailab-embedding-zh-d200-v0.2.0-s.bin.all 这是腾讯 200 维 200万的词向量二进制数据 通过我这里的百度网盘地址进行下载 调用代码 from gensim.models import KeyedVectors # 加载.bin文件 bin_file_path = '/Volumes/Elements/Python 常用文件存放/常用大语言模型/腾讯词向量模型 800w-200 维全量/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin.all/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin' model = KeyedVectors.load(bin_file_path, mmap='r') # 定义词汇列表 word_list = ['中国', '西方', '媒体', '关税', '制裁', '广告', '欧盟', '美国', '新加坡', '日本', '妥协', '反制措施', '全球化', '去全球化', '经济寒冬'] word_list_dict = {} for item in word_list: try: similarity = model.similarity(item, '印度') word_list_dict[item] = similarity except KeyError: word_list_dict[item] = '词不在词汇表中' # 输出结果 print(word_list_dict)
腾讯中文词向量
tyler的博客
04-27 2590
腾讯中文词向量，两个字–真香 https://ai.tencent.com/ailab/nlp/data/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz
腾讯词向量使用
zcc_0015的专栏
02-02 3122
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
基于腾讯AI Lab词向量进行未知词、短语向量补齐与域内相似词搜索
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11-12 1万+
（~免费广告位一则~） 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，质量非常高，就是一个词向量.txt文件都有16G之多，太夸张了。。不过的确非常有特点： ⒈ 覆盖率（Coverage）： 该词向量数据包含很多现有公开的词向量数据所欠缺的短语，比如“不念僧面念佛面”、“冰火两重天”、“煮酒论英雄”、“皇帝菜”、“喀拉喀什河”等。以“喀拉喀什河”为例，利用腾讯AI Lab...
使用Python实现文本向量化（一）——腾讯词向量
m0_37134868的博客
08-15 1061
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。
腾讯公开词向量数据集
行路者
11-25 813
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 6562
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...
腾讯词向量
03-11
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$...$，...
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