word2vec详解

最新推荐文章于 2025-03-31 08:08:48 发布
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分类专栏： 机器学习
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中的数学原理详解
01-03
word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。
word2vec基本概念
nbxzkok的专栏
12-07 277
基本概念 作为自然语言处理爱好者，大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎的Gensim吧，这是一款具备多种功能的神器。  Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。  它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法， 支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口 ...
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
自己动手写word2vec (一):主要概念和流程
Multiangle's Notepad
07-11 6万+
word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取词向量（word vector）的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。我在看了@peghoty所写的《word2vec中的数学以后》（个人觉得这是很好的资料，各方面知识很全面，不像网上大部分有残缺），为了加深理解，自己用Python实现了一遍。贴在我的github上系列所有帖子 自己动手写word2vec (一):
Word2Vec详解
fakerth的博客
12-03 5893
Word2Vec详解
NLP - word2vec详解
weixin_47552266的博客
06-15 1959
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 详解
weixin_43414521的博客
03-31 931
自然语言处理（NLP）是一种涉及到处理语言文本的计算机技术。在NLP中，最小的处理单位是词语，词语是语言文本的基本组成部分。词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档，因此处理NLP问题的第一步是要对词语进行处理。在进行NLP问题处理时，一个常见的任务是判断一个词的词性，即动词还是名词等等。这可以通过机器学习来实现。具体地，我们可以构建一个映射函数 f(x)->y ，其中 x 是词语， y 是它们的词性。为了使用机器学习模型，需要将词语转换成数值形式。
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 13万+
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（附Gensim代码）
m0_62965652的博客
03-19 5123
简单讲解word2vec及其代码
Word2vec详解
ygp12345的博客
12-13 1007
文章目录词向量Word2Vec: Skip-Gram模型 词向量 Word2Vec: Skip-Gram模型 由于样本数据太多，所以我们采取负例采样。我们选取一个正例样本，然后选取若干个负例样本。也就是给我一个中心词的正确的周围词，然后再给我该中心词的若干假周围词，我需要第一部分的概率越大越好，第二部分的概率越小越好，但由于下面的公式第二部分加了负号，就变成了越大越好。 ...
word2vec详解_word2vec_源码
10-04
提供的"word2vec详解.pdf"文件应该包含Word2vec的详细理论介绍、模型架构解析、源码分析以及实际应用案例等内容。通过阅读这份文档，你可以系统地学习和掌握Word2vec模型。 总结来说，Word2vec是自然语言处理中的...
2017年存储技术变革与发展的趋势.pdf
05-07
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平台跳跃游戏的核心魅力在于重力与控制的精妙平衡。本文将构建角色运动的微分方程模型，解析空中机动算法，并揭示关卡设计中的隐式引力场理论，展现2D平台游戏背后的复杂物理模拟系统。
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Word2vec详解及其在词汇消歧中的应用
"word2vec及其在词汇消歧中的应用" Word2vec是一种深度学习工具，由Mikolov、Sutskever、Chen、Corrado和Dean于2013年在谷歌研究中开发。它主要用于计算单词的向量表示，其核心思想是将单词的意义和单词之间的关系...
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