使用预训练的word2vec词向量

最新推荐文章于 2025-05-19 18:23:16 发布
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分类专栏： 神经网络与深度学习 文章标签： word2vec
本文详细介绍如何在项目中应用预训练的Word2Vec模型，并提供实际案例。探讨模型加载、词向量获取及相似词查找等功能，助力自然语言处理任务。

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word2vec词向量训练及gensim的使用
木槿花开
12-02 8万+
一、什么是词向量 词向量最初是用one-hot represention表征的，也就是向量中每一个元素都关联着词库中的一个单词，指定词的向量表示为：其在向量中对应的元素设置为1，其他的元素设置为0。采用这种表示无法对词向量做比较，后来就出现了分布式表征。 在word2vec中就是采用分布式表征，在向量维数比较大的情况下，每一个词都可以用元素的分布式权重来表示，因此，向量的每一维都表示一个特征向
Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型
hahaha_1112的博客
06-30 4705
Word2Vec的使用，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型
python——在cmd模式下输入pip list查看已经安装的模块module
weixin_42714175的博客
03-21 6416
C:\Users\pt0531>pip list
Word2Vec详解
最新发布
m0_73776435的博客
05-19 1574
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。
Python-按word2vec格式存储的BERT预训练模型
08-10
按word2vec格式存储的BERT预训练模型
自然语言处理实战 TextCNN文本分类
06-26
课程目标 (1)采用PyTorch深度学习工具进行实战操作，掌握PyTorch基本使用；(2)掌握工业界短文本处理解决方案，如：对话系统，智能客服，新闻领域分类等；(3)词向量项目案例应用，掌握文本的表示方法；(4)通过项目案例实战，掌握TextCNN短文本分类在工业界应用，可以直接应用在如下领域例如：对话系统意图识别，智能客服问答意图识别，资讯短文本分类等文本分类场景。适用人群 (1)想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师(2)自然语言处理从业者、深度学习爱好者课程简介 短文本分类作为自然语言处理的基础技术之一NLP领域的热门应用，常用在对话语言平台，文章分类，智能客服，FAQ智能问答等多个场景。 因此深入掌握短文本分类技术，是作为自然语言处理从业者必备技能，本课程以案例驱动出发，结合多个工业级解决方案，了解当下文本分类实际工业界的应用。课程要求： （1）开发环境：python版本：Python3.x；PyTorch深度学习工具；（3）学员基础：需要一定的Python基础，及深度学习基础；（4）学员收货：掌握深度学习PyTorch工具使用；掌握TextCNN短文本分类；了解工业流行解决方案；（5）学员资料：内含完整程序源码和数据集；（6）课程亮点：专题技术，完整案例，全程实战操作，徒手撸代码。
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
在Keras的Embedding层中使用预训练的word2vec词向量
和而不流
05-15 2万+
文章目录1 准备工作1.1 什么是词向量?1.2 获取词向量2 转化词向量为keras所需格式2.1 获取所有词语word和词向量2.2 构造“词语-词向量”字典2.3 填充字典和矩阵2.4 在 keras的Embedding层中使用 预训练词向量*2.5 不使用“预训练”而直接生成词向量3 整体代码：在Keras模型中使用预训练的词向量3.1 读取数据3.2 句子分词3.3 *构造词向量字典3....
基于word2vec词向量模型预训练的文本分类项目Python源码+项目说明+数据集.zip
05-30
在进行文本分类时需要有标签的数据（labeledTrainData），但是在训练word2vec词向量模型（无监督学习）时可以将无标签的数据一起用上。 训练数据地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1-XEwx1ai8kkGsMagIFKX_g ...
中文的word2vec词向量
05-05
总之，中文的Word2Vec词向量模型提供了一种有效的手段，将中文词汇转换为数学表示，从而便于计算机理解和处理自然语言。使用gensim库，我们可以轻松地加载和应用这些预训练模型，进一步推动各种自然语言处理任务的...
word2vec训练中文词向量
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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...
Windows下使用Word2vec继续词向量训练
我和我追逐的梦~~~
02-04 6万+
word2vec是Google在2013年提出的一款开源工具，其是一个Deep Learning(深度学习)模型（实际上该模型层次较浅，严格上还不能算是深层模型，如果word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层，如Softmax，便更像是一个深层模型），它将词表征成实数值向量，采用CBOW（Continuous Bag-Of-Words Model，连续词袋模型）和Skip-Gram(Con
Pytorch nn.Embedding用法（包括加载预训练模型，加载Word2vec,加载glove）
真的是个瘦子
04-03 4万+
pytorch nn.Embedding class torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) num_embeddings (int) - 嵌入字典的大小 ...
word2Vec训练中文模型
优快云_of_ding的博客
08-10 3625
本以为so easy，结果搞了一天，记录一下，方便以后回顾，如果能帮到你那最好了！ 1.准备数据与预处理 首先需要一份比较大的中文语料数据，我用的 中文维基百科. 中文维基百科的数据不是太大，xml的压缩文件大约1G左右。首先用 process_wiki_data.py处理这个XML压缩文件，执行 python process_wiki_data.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 wiki.zh.text 以下是代码：process_wiki_data.py
如何用词向量做文本分类（embedding+cnn）
shizhengxin123的博客
05-27 2万+
1、数据简介本文使用的数据集是著名的”20 Newsgroup dataset”。该数据集共有20种新闻文本数据，我们将实现对该数据集的文本分类任务。数据集的说明和下载请参考（http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/data/news20.html）。本文使用GloVe词向量。GloVe 是 “Global Vectors f
那些牛了逼的embedding预训练 ----- word2vec 篇
mashutian的博客
05-06 6820
此篇献给一直视自己为垃圾的喵主，喵呜
预训练语言模型（二）：词向量和Word2Vec模型
Dream_Poem的博客
01-27 1461
参考一个很全的总结： 预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 词向量 主要针对预训练语言模型（一）中的one-hot和词向量 C(ωi)C(\omega_i)C(ωi​)。 one-hot不再赘述，只说缺点：当使用余弦相似度计算向量之间的相似度时，发现不同的词相似度都是为0，无法提现词之间的相似性问题。 C(ωi)C(\omega_i)C(ωi​) 就是我们常说的Word Embedding，仍然是这个图： 这是一个 V×mV\times mV×m 的矩阵 QQQ ，可以通
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