word2vec doc2vec paragraph2vec topic2vec prodct2vec——paper 笔记

最新推荐文章于 2025-06-12 09:10:02 发布
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分类专栏： 深度学习 自然语言处理 paper研读 tensorflow 文章标签： word2vec doc2vec
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wang2008start/article/details/78775289
这篇博客详细介绍了从word2vec到product2vec的演变过程，包括skip-gram模型、Hierarchical Softmax、Negative Sampling、Paragraph Vector等概念。Paragraph Vector用于捕捉文档的上下文信息，而Topic2vec则进一步学习主题的分布式表示。此外，还讨论了Hierarchical Seq2seq模型和Attention机制在文档编码解码中的应用。卷积神经网络（CNN）用于句子分类，而E-commerce领域的应用如prod2vec展示了如何用商品历史日志建立低维度表示并进行推荐。最后，文章提到了如何利用自然语言推理数据进行通用句子表示的监督学习。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  1. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
    The Skip-gram Model
    Hierarchical Softmax
    Negative Sampling
    高频词的子采样
  2. Distributed Representations of Sentences and Documents
    提出Paragraph Vector，结构和word2vec很像，唯一的区别，增加了para_id,paragraph vector代表缺失的上下文信息
    这里写图片描述
    单词无序的paragraph vector
    这里写图片描述

  3. Topic2Vec: Learing Distributed Representations of Topics
    和单词在相同的语义空间学习topic的表示
    Word2vec

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word2vector & paragraph2vector 技术分享
hero_fantao的专栏
04-07 4286
前言        在FastText 那章节，提到了word2vector。这里就专门分享下word2vector的一些技术细节吧。第一次深入调研word2vector是在15年下半年的时候，当时团队leader希望我来负责这块技术在文本挖掘项目的的落地。15年那会，我调研的时候，这块技术在国内已经传播很广泛了，各种技术应用和分享都很多，这对我来说是一件非常利好的事情（站在巨人的肩膀上，哈哈）
Doc2vec
ineedstudytosurvive的博客
02-24 374
Doc2Vec 是基于Word2Vec的思想。 只是巧妙的加了一个paragraph id 以此来表示整个文档的向量分布。 假设一篇文章共有N个段落，M个词汇。然后 预测时采用 给定一个paragraph id 预测该paragraph 下的一些词。 ...
深入理解lda2vec：灵活可解释的自然语言处理模型
最新发布
gitblog_00747的博客
06-12 233
深入理解lda2vec：灵活可解释的自然语言处理模型 什么是lda2vec？ lda2vec是一种创新的自然语言处理框架，它巧妙地将两种强大的NLP技术——word2vec和LDA（潜在狄利克雷分配）结合在一起。这个框架由Christopher Moody开发，旨在提供比传统方法更灵活、更可解释的文本建模解决方案。 核心优势 lda2vec的主要优势在于它同时具备了： 上下文感知能力：继承了wo...
Doc2Vec
fanjinglian_的博客
10-31 843
Doc2Vec 是一种有效的文档向量生成方法，通过对上下文和文档级别信息的建模，能够捕捉到文本的语义关系。其主要变体 DBOW 和 DM 提供了不同的文档表示方式，适用于多种文本分析任务。通过训练得到的文档向量，可以在许多自然语言处理应用中发挥重要作用。
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_java-master.zip_java word2vec_word2vec_word2vec java
09-20
word2vec的相关代码，之前自己学习的时候找到的资料
基于Python+Word2Vec的近义词分析系统
06-17
【作品名称】：基于Python+Word2Vec的近义词分析系统 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：基于Python+Word...
doc2vec(原论文)
11-18
为更好的理解doc2vec方法，请详细阅读原论文。仅供学习使用，禁止商业用途。版权作者所有，如有侵权请联系删除。
Top2Vec:Top2Vec学习联合嵌入的主题，文档和单词向量
03-20
更新：现在可以嵌入预训练的通用句子编码器和BERT句子转换器。阅读。 Top2Vec Top2Vec是用于主题建模和语义搜索的算法。它会自动检测文本中存在的主题，并生成联合嵌入的主题，文档和单词向量。训练Top2Vec模型后，您可以： 获取检测到的主题数。 获取主题。 获取主题大小。 获取层次结构主题。 通过关键字搜索主题。 按主题搜索文档。 通过关键字搜索文档。 查找类似的单词。 查找类似的文档。 使用公开模型 有关其工作原理的更多详细信息，请参见。 好处 自动查找主题数。 无需停用词列表。 无需词干/词形限制。 适用于短文本。 创建联合嵌入的主题，文档和单词向量。 内置搜索功能。 它是如何工作的？ 该算法所做的假设是，许多语义上相似的文档都表明了一个潜在的主题。第一步是创建文档和单词向量的联合嵌入。将文档和单词嵌入向量空间后，算法的目标是找到文档的密集簇，然后确定哪些单词将这些文档
【NLP】Doc2vec原理解析及代码实践
fengdu78的博客
04-27 2112
本文概览：1. 句子向量简介Word2Vec提供了高质量的词向量，并在一些任务中表现良好。虽然Word2Vec提供了高质量的词汇向量，但是仍然没有有效的方法将它们结合成一个高质量的文档向...
Sentence2vec
mudan97的博客
04-27 1099
万物皆可Embedding系列会结合论文和实践经验进行介绍，前期主要集中在论文中，后期会加入实践经验和案例，目前已更新： 万物皆可Vector之语言模型：从N-Gram到NNLM、RNNLM 万物皆可Vector之Word2vec：2个模型、2个优化及实战使用 Item2vec中值得细细品味的8个经典tricks和thinks Doc2vec的算法原理、代码实现及应用启发 Sentence2Vec & GloVe 算法原理、推导与实现 Sentenc
doc2vec原理及实践
热门推荐
JohnSon
01-30 2万+
1.“句向量”简介 word2vec提供了高质量的词向量，并在一些任务中表现良好。 关于word2vec的原理可以参考这几篇论文： https://arxiv.org/pdf/1310.4546.pdf https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf 关于如何使用第三方库gensim训练word2vec可以参考这篇博客： http://blog.csdn.n
Paragraph2vec(段向量）-------基于《Distributed Representations of Sentences and Documents》
cpluss的博客
08-02 5365
目录 一、概要 1）背景 2）摘要 二、内容 1）传统的bag of words 2）本文的paragraph vector 3）算法 （1）word2vec的算法原理 （2）paragraph vector算法 三、总结 一、概要 1）背景 本文是我学习word2vec和paragraph2vec之后写下的一篇文章，如有错误，请指正以共同学习。 2）摘要 parag...
doc2vec java_doc2vec
weixin_42634811的博客
02-15 253
我已经训练好了一个bin文件，现在想直接在bin问件的基础上得到另一个问件的句子向量代码如下：import gensim, loggingimport osimport syslogging.basicConfig(format = '%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level = logging.INFO)sentences = gensi...
句子向量表示（Sentence2Vec）
weixin_43156294的博客
08-02 655
句子向量表示（Sentence2Vec）是一种将句子转换为向量表示的技术。它的主要目的是将文本中的句子转换为数值向量，以便在机器学习和自然语言处理任务中进行处理和分析。通过将句子表示为向量，可以使用向量之间的距离或相似度来衡量句子之间的语义相似性。例如，在文本分类任务中，可以先将每个文本句子转换为 Sentence2Vec 向量，然后使用这些向量作为输入来训练分类模型。在实际应用中，Sentence2Vec 有助于提高自然语言处理任务的效率和准确性，例如信息检索、问答系统、情感分析等。
Google word2vec Python接口使用及安装指南
标签中提到了'python word2vec doc2vec PythonC'，这表示该接口与Python语言、word2vec技术、doc2vec模型以及Python与C语言的结合使用有关。doc2vec是扩展了word2vec概念的一种算法，用于生成文档级别的向量表示，它...
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