Word2Vec——使用GloVe训练中文词向量

最新推荐文章于 2025-05-14 16:22:50 发布
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#机器学习 #linux

准备语料

准备好中文语料：中文语料库，或者使用Leavingseason准备好的语料进行训练：http://pan.baidu.com/s/1jHZCvvo

准备源码

到斯坦福GloVe开源代码gihub地址下载代码；解压后将语料×××.txt添加到GloVe-master文件夹下

修改训练语料地址

打开demo.sh文件，修改相应的内容
因为demo默认是下载网上的语料来训练的，因此如果要训练自己的语料，需要注释掉

修改参数设置，将CORPUS设置成语料的名字

CORPUS=text8                                     要生成词向量的文本
VOCAB_FILE=vocab.txt                             得到的词和词频
COOCCURRENCE_FILE=cooccurrence.bin
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【文本到上下文 #6】Word2Vec、GloVe 和 FastText
gongdiwudu的专栏
01-26 3284
我们深入研究了标记化、文本清理、停用词、词干提取、词形还原、词性标记和命名实体识别。我们的探索包括文本表示技术，如词袋、TF-IDF 和词嵌入的介绍。然后，我们将 NLP 与机器学习联系起来，涵盖监督和无监督学习、情感分析以及分类和回归的基础知识。
Keras深度学习实战——使用GloVe模型构建单词向量
盼小辉丶的博客
09-25 6204
我们已经学习了如何构建 fastText 模型以生成单词向量，GloVe (Global Vectors for Word Representation) 是另一种生成单词向量的方式。在本节中，我们将介绍 GloVe 的算法原理，然后介绍如何实现 GloVe 模型生成单词向量。
中文维基glove词向量（已训练）-part1
07-13
中文维基glove词向量（已训练）-part1，中文维基glove词向量（已训练）-part1
用中文把玩Google开源的Deep-Learning项目word2vec
weixin_33946605的博客
08-31 235
google最近新开放出word2vec项目，该项目使用deep-learning技术将term表示为向量，由此计算term之间的相似度，对term聚类等，该项目也支持phrase的自动识别，以及与term等同的计算。 word2vec项目首页：https://code.google.com/p/word2vec/，文档比较详尽，很容易上手。可能对于不同的系统和gcc版本，需要稍微改一下代码和m...
构建基于word2vec的中文词向量训练模型
最新发布
weixin_42499004的博客
05-14 844
在构建词向量模型之前，文本数据的标准化处理是至关重要的一步。标准化处理包括了对文本数据进行编码统一、大小写统一、去除不必要的标点符号等操作。这些步骤有助于减少模型训练过程中的噪声，提高模型的准确度和效率。标准化处理步骤通常包括：编码统一：文本数据应转换为统一的编码格式，如UTF-8，确保数据的一致性。字符转换：将所有的文本转换为小写或大写，以便于后续处理，例如使用Python中的函数。标点符号处理：去除文本中的标点符号，保留单词和数字，这可以通过正则表达式实现。
训练GloVe中文词向量
小岁月太着急
10-18 1万+
准备语料 准备好自己的语料，保存为txt，每行一个句子或一段话，注意要分好词。 准备源码 从GitHub下载代码，https://github.com/stanfordnlp/GloVe 将语料corpus.txt放入到Glove的主文件夹下。 修改bash 打开demo.sh，修改相应的内容 因为demo默认是下载网上的语料来训练的，因此如果要训练自己的语料，需要注释掉 修改参数设置，将CORP...
WORD2VEC-使用GLOVE训练中文词向量
发呆的比目鱼的博客
07-22 739
WORD2VEC-使用GLOVE训练中文词向量 准备语料 语料预处理 去停用词 去除所有标点符号 ?!@#$%^&*()~`,./| 重音字 过滤掉频率低的单词 处理数字 每个数字都替换为 #number 单词转小写 如下图： 训练语料 从GitHub下载代码 将语料xxx.txt放入到Glove的主文件夹下。 git clone https://github.com/stanfordnlp/GloVe 修改代码 修改demo.sh脚本 注释下载test.zip的语料脚本 修改训练参数
中文维基glove词向量（已训练）-part2
07-13
中文维基glove词向量（已训练）-part2中文维基glove词向量（已训练）-part2
Word2Vec:采用Word2Vec训练词向量，数据集：STS
05-01
在本项目中，使用了Word2Vec来训练词向量，数据集选取的是Sentence Similarity Benchmark（STS），这是一个专门用于评估句子相似度的语料库。 Word2Vec主要包含两种模型： Continuous Bag of Words (CBOW) 和 Skip-...
词向量与词向量拼接_nlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert
weixin_34467247的博客
12-29 1497
本文以QA形式对自然语言处理中的词向量进行总结：包含word2vec/glove/fastText/elmo/bert。2020年更新：NLP预训练模型的全面总结JayLou娄杰：史上最全！PTMs：NLP预训练模型的全面总结​zhuanlan.zhihu.com目录一、文本表示和各词向量间的对比1、文本表示哪些方法？2、怎么从语言模型理解词向量？怎么理解分布式假设？3、传统的词向量有什么问题？怎...
使用GloVe训练中文语料
imsuhxz的博客
02-20 5300
0.安装gcc 在运行前务必确保ubuntu下有gcc gcc --version # 如果没有则安装： yum install gcc 1.准备语料 准备好语料并进行分词，保存glove_corpus文件 2.下载源码 https://github.com/stanfordnlp/GloVe 解压文件夹，将语料glove_corpus放入到GloVe的主文件夹下。 3....
word2vec中文词向量
09-28
使用gensim对维基百科作为预训练语料（约1.6G语料），生成词汇量约13000个词汇，维度为300，文件大小为45.6MB。使用方法，参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36426650/article/details/87738919
Word2Vec中文词向量
weixin_41546897的博客
02-22 1615
word2vec中文词向量中文词向量训练模型保存模型导入 中文词向量训练 from gensim.models import Word2Vec sentences = ["被告人 段 某 酒后 与 其 妻子 王1 某 一起 准备 回 家 ， 走 到 鸡飞乡 澡塘街 富达 通讯 手机 店 门口 时 停下 ， 段某 进入 手机 店 内 对 被害人 王某 进行 吼 骂 ， 紧接着 从 手机 店 出 来 拿 得 一个 石头 又 冲 进 手机 店 内 朝 王某 头部 打 去 ， 致 王某 右额 部 粉碎性 骨折 、
word2vec训练中文词向量
热门推荐
lilong117194的博客
09-26 8万+
词向量作为文本的基本结构——词的模型。良好的词向量可以达到语义相近的词在词向量空间里聚集在一起，这对后续的文本分类，文本聚类等等操作提供了便利，这里简单介绍词向量的训练，主要是记录学习模型和词向量的保存及一些函数用法。 一、搜狐新闻 1. 中文语料库准备 本文采用的是搜狗实验室的搜狗新闻语料库，数据链接 http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php 下载下来的...
GloVe训练中文词向量
weixin_43819408的博客
02-03 1265
1.准备语料 准备好自己的语料。保存为txt格式，每行一个句子，分好词，并以空格进行分割（" “.join(seg1)) 2.代码 从GitHub下载代码斯坦福训练Glove 将corpus.txt放入GloVe的主文件下。 3.修改文件 （1）将上述demo.sh文件中的"make"下的内容注释掉（源码是下载text8语料文件） （2）修改下图中三个地方的内容（300，8）效果要好（据说） CORPUS=text8 要生成词向量的文本 VOCAB_FILE=vocab.txt 得到的词和词频 COOCC
Windows下使用Glove训练自己的中文语料库
qq_42316533的博客
04-07 2990
一、 准备自己的语料库 使用爬虫爬取数据，爬取之后的中文文本数据不能直接使用，需要进行分词，分完词后保存为data.txt（这是我爬取的豆瓣影评的数据） 二、下载Glove代码 https://github.com/stanfordnlp/GloVe 将数据data.txt保存在Glove的主文件夹下 三、修改bash 打开 demo.sh，修改相应的内容 修改如下： 因为demo默认是下载网上的语料来训练的，如果想要训练自己的语料，就需要注释掉，并且把语料替换掉，修改如下： 下边的代码，原来是这样
中文Word2Vec训练
Jeremiah_的博客
11-10 2948
中文的词向量训练和英文的差不多，输入数据的格式都一样，均需要可迭代的句子列表。但有一点需要注意的是，在英文句子里，单词之间自然地就很清楚哪个是哪个单词了，而中文句子则不然，计算机需要知道哪个部分称之为一个“词”。 所以，中文词向量的训练关键在于分词的处理。通常使用jieba分词工具库来对语料库进行处理。下面来看一些简单例子： import os # jieba分词库 import jieba import jieba.analyse # gensim词向量训练库 from gensim.test.
关于如何使用glove词向量
wawjb的博客
05-03 2837
glove词向量为utf-8格式编码文件，python3中以gbk编码格式读入会出错：` glove = open('glove.6B.100d.txt', 'r') word = list() word_vector = list() line = glove.readline() #一行一行的读取，返回str while line: line = list(line.split()) ...
转载训练词向量
qq_34438672的博客
01-04 236
转载：：：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_26917383/article/details/83029140
词嵌入深入理解：从word2vec到语义相似性
"本文主要介绍了word2vec词嵌入技术，包括其直观认识、基本原理、优化方法以及一些实验应用。文章首先概述了自然语言处理（NLP）的基本任务和传统处理方法，如基于规则和基于统计机器学习的方法。接着，讨论了一种...
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