使用自己的语料训练word2vec模型

最新推荐文章于 2025-05-19 18:23:16 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-19 18:23:16 发布 · 6.3k 阅读 · 29 ·
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本文介绍了如何利用新闻数据集训练word2vec模型，包括数据准备、分词、模型训练及参数说明，使用了jieba和gensim库，并探讨了word2vec的应用。

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基于WIKI中文语料·Word2Vec模型训练·Python
Finoyunle的博客
02-20 1396
在做文本情感分类的项目，研究到Word2Vec模型了。 自己来实践一下，网上大多数代码经过时间的流逝，多多少少都出了点小问题，为了方便自己之后的学术垃圾的制造，把自己跑出来的，修改过的代码和方法记录一下。 1.环境 1.1环境配置 Python3.9，Pycharm2021 1.2需要的库（搭建的虚拟环境，直接通过File->Settings引入） import logging from gensim.corpora import WikiCorpus import jieba impo
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 4722
Word2Vec的使用，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型
【用户行为分析】 用wiki百科中文语料训练word2vec模型
热门推荐
雷雨中的双桅船
11-06 1万+
前言       最近在调研基于内容的用户行为分析，在过程中发现了word2vec这个很有帮助的算法。word2vec，顾名思义是将词语（word）转化为向量（vector）的的工具。产自Google，于2013年开源。在向量模型中，我们可以做基于相似度（向量距离/夹角）的运算。在模型中向量的相似度即对应词之间语义的相似度，简单来说，就是两个词在同一个语义场景出现的概率。比如， 我们向模型输入
Word2Vec详解
m0_73776435的博客
05-19 1603
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学习-104-训练好的word2vec_model进行测试
流花飞羽的专栏
12-14 1387
前言：   在自然语言处理的学习中，我们可以使用别人已经训练好的模型，也可以使用自己训练的模型。本片文章是将模型model加载进来通过gensim自带的一些方法来验证模型的成功与否。 代码： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #测试训练好的模型 import warnings warnings.filterwarnings(ac...
利用维基百科语料和gensim训练中英文word2vec模型
C_envelope的博客
08-26 2293
首先声明本文内容主要参考  （1）中英文维基百科语料上的Word2Vec实验 （2）Wiki语料处理 旨在记录下自己亲自训练的过程 维基百科语料下载地址 英文：https://dumps.wikimedia.org/enwiki/latest/enwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 中文：https://dumps.wikimedia.org/zhwi...
268G+训练好的word2vec模型（中文词向量）
古月哲亭
08-19 4988
268G+训练好的word2vec模型（  从网上了解到，很多人缺少大语料训练的word2vec模型，在此分享下使用268G+语料训练好的word2vec模型。 训练语料： 百度百科800w+条，26G+ 搜狐新闻400w+条，13G+ 小说：229G+ image.png 模型参数： window=5 min_count=10 size=128 hs=1 negative=0 iter=5 ps：其它参数见gensim库，执行代码为：gensim.models.Word2Vec(sen
英文语料用于训练word2vec模型
最新发布
08-07
英文语料库对于训练Word2Vec模型至关重要，因为它提供了足够的文本数据来让模型学习单词的上下文使用情况。 本资源提供的英文语料库是专为Word2Vec模型训练设计的，包含了大量的常用英文单词及其使用语境。这样的...
中文维基语料Word2Vec训练模型
07-25
《中文维基语料Word2Vec训练模型》 在自然语言处理领域，Word2Vec是一种广泛应用的词嵌入技术，它能够将词汇转化为连续的向量表示，使得词汇之间的语义关系得以量化。该模型由Google的研究人员在2013年提出，包括...
英文word2vec模型训练语料
01-26
本语料适合于使用word2vec英文训练的语料，共98M，包括常用的英文词汇，训练后效果不错。
zhwiki_word2vec:Ubuntu系统下，利用Wiki中文语料训练word2vec模型
03-11
Ubuntu系统下，利用Wiki中文语料训练word2vec模型 开发环境配置 sudo aptitude install opencc（之所以不用opencc-python是因为太慢了） 安装anaconda3 点安装-U gensim 点安装-U cjieba 语料下载 Wikimedia语料...
word2vec 小测试
weixin_30315435的博客
10-17 214
Bag-of-words Model Previous state-of-the-art document representations were based on thebag-of-words model, which represent input documents as a fixed-length vector. For example, borrowing from the...
【不可思议的Word2Vec】 2.训练好的模型
学海无涯
05-15 9541
由于后面几篇要讲解Word2Vec怎么用，因此笔者先训练好了一个Word2Vec模型。为了节约读者的时间，并且保证读者可以复现后面的结果，笔者决定把这个训练好的模型分享出来，用Gensim训练的。单纯的词向量并不大，但第一篇已经说了，我们要用到完整的Word2Vec模型，因此我将完整的模型分享出来了，包含四个文件，所以文件相对大一些。提醒读者的是，如果你想获取完整的Word2Vec模型，又不想改源...
120G+训练好的word2vec模型（中文词向量）
邱邱邱的博客
11-28 6807
多人缺少大语料训练的word2vec模型，在此分享下使用268G+语料训练好的word2vec模型。 训练语料： 百度百科800w+条，26G+ 搜狐新闻400w+条，13G+ 小说：229G+ 模型参数： window=5 min_count=10 size=128 hs=1 negative=0 iter=5 其它参数见gensim库，执行代码为：gensim.models.Word2Ve...
基于维基百科中文数据的word2vec模型相似度测试
daweq的博客
03-09 364
使用Opencc，直接将数据转为简中。
[NLP]基于维基百科中文语料库的Word2Vec模型训练
qq_41595507的博客
12-05 1323
说明：该博客代码参考于 参考博客：使用中文维基百科语料库+opencc+jieba+gensim训练一个word2vec模型 参考博客：使用中文维基百科训练word2vec模型 零、 模型训练环境 Windows10-X64 、 python2.7 、 python3.6 pip install jieba pip install gensim 一、下载维基百科语料库 数据下载地址 该博客使...
基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型--2019最新
锅巴
07-11 3424
目录 一、数据获取 二、将xml格式数据转为txt 三、繁体转为简体 方法1---自己使用opencc库手动了1个转换程序，pip install opencc进行安装 方法2---网上有一个exe应用程序进行转换，详情见：https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC 四、分词 五、Word2Vec模型训练 六、W...
word2vec中文语料处理及模型训练实践
SpinMeRound的博客
07-20 1207
1.word2vec简介（节选自百度百科） Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系，该向量为神经网络之隐藏层。 2.Python实践（参考https://blog.youkuaiyun.com/shuihupo/article/details/85162237）
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