腾讯公开词向量数据集

最新推荐文章于 2024-08-15 20:22:50 发布
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#pyhanlp #python #机器学习

博客提及了腾讯AI Lab的Embedding Dataset，与NLP中心相关，涉及自然语言处理领域，结合标签可知可能会运用Python和机器学习技术进行相关操作。
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
素质云笔记
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...
数据挖掘公开数据集【汇总】
热门推荐
Lin lin 的博客
07-06 1万+
公开数据集指的是不同的公司、组织公开的用于机器学习、深度学习、人工智能等方向大规模数据集合。以下数据集可用于数据分析、数据挖掘和机器学习等大数据场景下的测试和学习。按照数据工作的不同应用主题方向，分为音频数据集、图像和视频数据集、自然语音数据集及综合数据集。............
【腾讯词向量】腾讯中文预训练词向量
YanqiangWang的专栏
08-20 4990
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...
腾讯词向量资料集 Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt 快速载入方法
Looking的博客
09-16 8992
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...
腾讯词向量公开
王小二的博客
03-01 641
https://ai.tencent.com/ailab/nlp/en/embedding.html
腾讯中文词向量
tyler的博客
04-27 2593
腾讯中文词向量，两个字–真香 https://ai.tencent.com/ailab/nlp/data/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz
textcnn文本词向量_基于Text-CNN模型的中文文本分类实战
weixin_31614753的博客
12-24 2321
1 文本分类文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一，目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍，从新闻的分类、商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统，了解文本分类技术是NLP初学者比较好的切入点，较简单且应用场景高频。文本分类2 数据准备数据决定了模型最终的高度，不断优化的模型只不过是为了不断逼近这个高度而已。文本分类作为一种有监督学习的任务，毫无疑问的需要一个可用于有监督学习的语...
腾讯AI Lab的800万词向量
最新发布
05-10
腾讯AI Lab开源的大规模高质量中文词向量数据包含超过800万个中文词汇，每个词对应一个200维的向量[^1]。这些词向量在覆盖率、新鲜度以及准确性等方面相较于其他公开的数据集有显著提升[^2]。 #### 下载地址 虽然...
哈工大LCQMC中文文本匹配数据集
哈工大LCQMC数据集是中国中文信息处理领域中极具代表性的公开语义相似度数据集，全称为“Large-scale Chinese Question Matching Corpus”，由哈尔滨工业大学（HIT）自然语言处理研究团队构建并发布。该数据集主要...
中文文本分类数据集及训练代码资源
在当前提供的文件“text classification.zip”中，包含了用于中文文本分类任务的数据集，这些数据专门用于机器学习和深度学习模型的训练与评估。该数据集来源于GitHub项目...
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。
《用tensorflow做的cbow词向量》中的数据集
07-20
该文本对应的是《用tensorflow做的cbow词向量》中的数据集。可以下载。
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 6571
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...
腾讯开源小型词向量
studyvcmfc的专栏
11-04 578
https://github.com/dapengsong/TX-WORD2VEC-SMALL
使用Python实现文本向量化（一）——腾讯词向量
m0_37134868的博客
08-15 1074
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。
基于at89c51的中断控制计数器，双屏数码管显示
weixin_44242212的博客
11-04 1594
基于at89c51的中断控制计数器，双屏数码管显示 #include<reg51.h> #include<intrins.h> #define uint unsigned int uint count=0; #define ucc unsigned char ucc code tab[]={0x3f,0x06,0x5b,0x4f,0x66,0x6d,0x7d,0x07,0x7f,0x6f}; sbit w1=P3^6; sbit w2=P3^7; uint m=0; ui
腾讯开源中文词向量用法介绍
Iswayzw的博客
10-30 1万+
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。
公开数据集
qq_38530606的博客
12-18 695
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25138563
腾讯词向量同义词扩展使用参考
u010483897的博客
12-16 1064
import json import time from collections import OrderedDict from gensim.models import KeyedVectors from annoy import AnnoyIndex t1 = time.time() print('start load tc') tc_wv_model = KeyedVectors.load_word2vec_format( '../data/Tencent_AILab_ChineseEmb.
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