word2vec

最新推荐文章于 2025-05-19 18:23:16 发布
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太让人惊奇了，用其做单词的聚类，竟然把 red green white blue purple brown pink black colours colors ruby gray 自动聚成一类

训练语料大概是1G的英语文本，一定要好好研究研究

word2vec 实战应用介绍
kcarly的专栏
02-02 1173
Word2Vec模型在不同任务中的性能和效果取决于具体的优化目标、训练数据集以及任务类型。总体而言，Word2Vec在词义相似度、情感分析和文本分类等任务中表现优异，同时具有较高的训练效率。然而，在需要捕捉全局统计信息的任务中，GloVe可能更具优势。动态词向量模型（如ELMo和BERT）相较于传统的静态词向量模型（如Word2Vec）具有显著的优势。这些优势包括上下文敏感性、更灵活的训练方式、更高的性能以及更强的扩展性。
学习随记：word2vec的distance程序源码注释、输入输出文件格式说明
weixin_43172531的博客
01-05 997
word2vec distance源码备注，输入输出文件格式
如何通俗理解Word2Vec (23年修订版)
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结构之法 算法之道
10-23 14万+
在继续聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。NLP 里面，最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。咱们居住在各个国家的人们通过各自的语言进行交流，但机器无法直接理解人类的语言，所以需要先把人类的语言“计算机化”，那如何变成计算机可以理解的语言呢？我们可以从另外一个角度上考虑。举个例子，对于计算机，它是如何判断一个词的词性，是动词还是名词的呢？
Word2Vec详解
分享学习期间的笔记心得
05-19 2499
其核心思想是基于词汇的共现关系，即 “一个词的语义由它周边的词汇决定”。例如，在大量文本中，“苹果” 与 “水果”“红色”“食用” 等词汇频繁共现，而 “微软” 则与 “软件”“科技”“比尔・盖茨” 等词汇共现。例如，在文本分类任务中，利用 Word2Vec 初始化词汇嵌入层，再通过 CNN 捕捉文本的局部特征和全局特征，能够构建更强大的分类模型。例如，在处理新闻文本时，利用 Word2Vec 向量作为输入特征，结合条件随机场（CRF）模型，能够有效提升实体识别的 F1 值，使得关键信息的提取更加高效。
Word2Vec
菜鸟笔迹
11-18 3016
不同softmax的是，每个词word对应的是一个V大小的one-hot label，hierarchical softmax中每个叶子节点word，对应的label是赫夫曼编码，一般长度不超过 l o g 2 V ,，在训练的时候，每个叶子节点的label统一编码到一个固定的长度，不足的可以进行pad。DNN模型最大的问题在于从隐藏层到输出的softmax层的计算量很大，因为要计算所有词的softmax概率，再去找概率最大的值。因为每个词对应的向量只有一个，训练完成就固定不变了，是静态变量。
Word2Vec解读
weixin_40280870的博客
01-02 1198
Word2Vec 是一种广泛使用的自然语言处理技术，由 Google 在 2013 年提出，用于将单词映射到低维向量空间中，从而捕捉单词之间的语义关系。它基于两种模型架构：CBOW（Continuous Bag of Words） 和 Skip-Gram。CBOW 通过上下文单词预测目标单词，而 Skip-Gram 则通过目标单词预测上下文单词。Word2Vec 的核心思想是，语义相似的单词在向量空间中的位置也相近
word2Vec与GloVe的区别
影子
04-28 906
GloVe需预计算整个语料的共现矩阵Word2Vec直接流式处理原始文本GloVe在低频词和全局关系上表现更好Word2Vec更擅长捕捉局部上下文模式GloVe官方提供多种规格（6B/42B/840B tokens）Word2Vec常用Google News预训练模型。
word2vec介绍
vincent_duan的专栏
06-16 3万+
word2vec是一种将word转为向量的方法，其包含两种算法，分别是skip-gram和CBOW，它们的最大区别是skip-gram是通过中心词去预测中心词周围的词，而CBOW是通过周围的词去预测中心词。 这个word2vec的方法是在2013年的论文《Efficient Estimation of Word Representations inVector Space》中提出的，作者来自google，文章下载链接：https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf 文章提出了这两种方
NLP - word2vec详解
weixin_47552266的博客
06-15 2107
CBOW模型的目标是通过上下文预测中心词。给定一个上下文窗口中的多个词，CBOW模型尝试预测中心词。这种方法适用于大数据集，因为它更容易并行化。例如，给定一个句子 “The quick brown fox jumps over the lazy dog”，假设我们选取 “jumps” 作为中心词，那么上下文词可以是 [“The”, “quick”, “brown”, “fox”, “over”, “the”, “lazy”, “dog”]。CBOW模型尝试通过这些上下文词来预测 “jumps”。
word2vec.rar_VEC-361_layers5cb_vec361_word2vec_word2vec 中文
07-15
本篇文章将对标题中提及的“word2vec.rar_VEC-361_layers5cb_vec361_word2vec_word2vec 中文”进行详细解读，主要关注其源码实现和中文注解。 首先，"VEC-361"通常指的是模型生成的词向量维度为361维。这意味着每个...
word2vec_twitter word2vec_twitter_model.bin
04-04
标题中的"word2vec_twitter word2vec_twitter_model.bin"提到了两个关键概念：word2vec和一个以".bin"为后缀的模型文件。这表明我们正在讨论一个基于Twitter数据训练的word2vec词向量模型。word2vec是Google开发的一...
Word2Vec详解1
08-03
Word2Vec是Google在2013年推出的一种自然语言处理工具，它的核心目标是将词汇转换成具有语义信息的向量表示。Word2Vec的出现极大地推进了自然语言处理领域的发展，因为它能捕捉到词汇之间的语义关系，如“king”与...
Word2Vec中文词向量模型文件压缩包
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07-06
此外，为了更好地理解和应用该模型，还可以参考相关博客文章，比如提到的“基于word2vec的中文词向量训练_word2vec能用汉字吗-优快云博客”，这篇博客可能包含词向量训练的具体方法、理论基础以及应用案例，这对于学习...
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09-20
word2vec的相关代码，之前自己学习的时候找到的资料
caffe 加入 cudnn编译
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首先要使用cudnn v2， ALL PLATFORMS     Extract the cuDNN archive to a directory of your choice, referred to below as .     Then follow the platform-specific instructions as follows. LINUX
gradient boosted regression tree
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这个算法出自Greedy function Approximation – A Gradient Boosting Machine 作者实在是有够抽象，一个不复杂的算法让他讲的那么复杂 本人也参考了这篇博客 http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/02/machine-learning-boosting-and-gradient-
判别式和产生式的区别
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这个题目遇到两次 自然语言处理中，经常要处理序列标注问题（分词、词性标注、组快分析等），为给定的观察序列标注标记序列。 令o和s分别代表观察序列和标记序列，   根据贝叶斯公式， 1 生成模型和判别模型的定义 对o和s进行统计建模，通常有两种方式： (1)生成模型 构建o和s的联合分布p(s,o) = p(s) *p(o|s) (2
分布式计算与机器学习
chivalry
04-07 3275
也算探索了几个月吧，在给自己定位。 定位是，分布式系统，机器学习，自然语言处理，计算广告，推荐。 这里的分布式不是指基础计算平台，比如分布式存储之类的，而是指分布式计算。 公司不像实验室可以给你一个高性能的巨型计算机，一个T的内存，几十个高性能CPU，在这个环境下，只需要像普通pc编写程序即可。 公司有的是几千台普通电脑，用些电脑实现分布式计算。而这里的分布式有两种
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