word2vec原理推导与代码分析

最新推荐文章于 2022-10-15 16:16:48 发布
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文章标签： java 人工智能
原文链接：https://my.oschina.net/hankcs/blog/715509
本文深入探讨word2vec的数学原理，对比多种实现方式，分析原版C代码，并分享将之移植到Java的经验。虽Java版速度提升，但准确率略逊原版，有待进一步优化。

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>   hot3.png

word2vec原理推导与代码分析
本文摘录整编了一些理论介绍，推导了word2vec中的数学原理；并考察了一些常见的word2vec实现，评测其准确率等性能，最后分析了word2vec原版C代码；针对没有好用的Java实现的现状，移植了原版C程序到Java。时间和水平有限，本文没有就其发展历史展开多谈，只记录了必要的知识点，并着重关注工程实践。虽然我的Java方案速度比原版C程序高出2倍，在算法代码与原版C程序一致的情况下准确率仍然略低于原版C程序（当然依然是目前准确率最高的Java实现），所以并非完美，还有待改进。本文的理论部分大量参考《...

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原文链接：http://www.hankcs.com/nlp/word2vec.html

转载于:https://my.oschina.net/hankcs/blog/715509

Word2Vec原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
06-27 1240
Word2Vec原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在自然语言处理（NLP）领域，如何将文本数
word2vec原理&代码 详细全面总结
weixin_37665090的博客
05-02 2526
目录一、统计语言模型---必备基础知识二、词的表示学习类型1. 独热编码 one hot2. 分布式表示学习 distributed representation三、 word2vec1. CBOW2. skip gram训练优化方法四、word2vec代码实现词嵌入技术的发展参考文献 本文介绍word2vec必备基础知识，原理，结构，模型训练及代码。 表示学习：将研究对象的语义信息表示为稠密低维...
超详细总结之Word2Vec（一）原理推导
热门推荐
自然语言处理学习站
03-18 9万+
本章是介绍Word2Vec的原理推导部分，后面还会有基于TensorFlow的Word2Vec代码实现讲解。 一、什么是Word2Vec？ 2013年，Google团队发表了word2vec工具。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag of words，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative s...
word2vec公式推导及原理简记
silent_crown的博客
12-04 1027
https://www.cnblogs.com/pinard/p/7243513.html http://www.cnblogs.com/pinard/p/7249903.html word2vec区别于one_hot映射方法，将词向量赋予含义并映射到向量空间，通过向量减法、点乘表示两词相差、相关性。 两种预测模型：Cbow(周围词向量预测中间词向量)和skip-gram(中间词向量预...
word2vec 原理与代码解析
yonggeno1的专栏
12-24 527
已经看了很久的word2vec，但是发现了很多不同版本的解释，再加上原始论文没有提到太多的细节，所以打算直接看一遍源码，一方面可以加深自己理解；另一方面，以后也可以做适当的改进！   先给出源码中执行的流程图，按照流程图对代码进行详细的解读，流程图如下:  训练部分的流程图如下：    讲解将会按照这个训练过程来！ (一)训练参数 注意，这些参数都是全局参数，包括以下参数: ...
Word2vec原理理解并结合代码分析
qq_37676370的博客
03-25 386
转自https://blog.youkuaiyun.com/mpk_no1/article/details/72458003 Word2vec和Doc2vec主要用于做Word Embedding和Sentence/Document EMbedding。 Embedding其实是将词或者句子/文档向量化。想要让机器理解自然语言，首先肯定要找到一种方法将自然语言（符号）数学化。向量化是自然语言处理常用的处理...
word2vec理论推导
01-02
之前在网上看过很多关于word2vec 的学习笔记，但都是拿拿其中一小部分进行阐述，基本没有比较全面和深入的讲解。由于word2vec涉及的基础知识比较多，对于word2vec如果要全面，可能要从基础线性回归 [10]、最小二乘法...
word2vec损失函数的数学推导和近似训练以及doc2vec的实战掉包应用
八门金锁的技术博客
09-02 1274
来拔flag。这个是详细NLP技术系列的第一篇。马上开学了，回非常忙，估计第二篇又是猴年马月了。下一篇题材是关于glove或者nnlm的。 文章还有些不完善的地方，都不是太重要的模块，之后有时间慢慢补充吧。 Represent the Meaning of a Word WordNet WordNet is a large lexical database of English. Nouns, verbs, adjectives and adverbs are grouped into sets of co
word2vec原理推导
weixin_34184561的博客
01-17 130
  word2vec原理推导与代码分析 word2vec 中的数学原理详解
Word2Vec java版实现
05-12
Word2Vec的java版实现，可用于NLP领域的研究与学习。
Word2VEC_java 源代码
10-22
word2vec的java版实现，搬砖过来的还没有实际测试能否使用。
word2vec:word2vec 实现
06-09
word2vec Python 中的 word2vec 实现（带负采样的skip-gram）
GeoNamesEmbedding:Word2Vec嵌入地名和地理术语
04-21
GeoNamesEmbedding Word2Vec嵌入地名和地理术语。 我最初是在2019年8月创建此地图的，供我共同创建的地理门户GeoGenius使用。 但是，事实证明这对于当前的任务是不安全的，因此从那时起我就再也没有碰过它。 但是它能够创建一些令人印象深刻的嵌入，因此我将其推向了Github。 训练集包含成千上万个地理事实文件和问题，这些问题文件和问题使用Gensim的Word2Vec合成为模型，在我看来，其中一些模型已经建立了一些真正令人印象深刻的联系。 集合中的一些材料是私人的，并且在所有者的允许下使用了这些材料，因此培训材料不会公开提交给此仓库，尽管如果有人希望访问这些材料，请随时与我联系。 所有模型都位于（惊奇）models文件夹中，并且模型分为语料库版本（当前为1-7），每个语料库反映了已添加到训练集中的材料。 最好的模型通常来自最新的语料库版本，当前版本为7。
word2vec的原理及实现（附github代码）
yip的个人博客
11-13 2万+
目录 一、word2vec原理 二、word2vec代码实现 （1）获取文本语料 （2）载入数据，训练并保存模型 ① # 输出日志信息 ② # 将语料保存在sentence中 ③ # 生成词向量空间模型 ④ # 保存模型 （3）加载模型，实现功能 （4）增量训练 最近要用到文本词向量，借此机会重温一下word2vec。本文会讲解word2vec的原理和代码实现。 本...
word2vec原理及实现
zhangxt_的博客
09-11 454
word2vec的两种计算方式 CBOW模型 原理图如下 代码见github:word2vec_CBOW.py skip-gram 原理图如下： 代码见github:word2vec_skip-gram 运行结果 随机抽取16个词，分别计算与这些词最接近的8个词 ...
word2vec从原理到实现（一）
apriaaaa的博客
07-16 1036
神经网络 Convolutional neural network 卷积神经网络 Recurrent neural network 循环神经网络 deep neural network 深度神经网络 1（DNN）深度神经网络 “深度”是个相对概念，并没有固定的定义。在语音识别中4层网络就能够被认为是“较深的”，而在图像识别中20层以上的网络也很常见。 CNN和RNN都可以是DNN，如果DN...
NLP | word2vec图文详解及代码
weixin_44649780的博客
10-15 3647
在一个常规的 one-hot 编码向量中，所有单词之间的距离都相同，即使它们的含义完全不同，丢了编码中的位置信息使用 Word2Vec 等词嵌入方法，生成的向量可以更好地维护上下文。例如，猫和狗比鱼和鲨鱼更相似。Word2vec 是一个两层神经网络，通过“向量化”单词来处理文本。它的，它的：表示该语料库中单词的特征向量。虽然 Word2vec 不是，但它将文本转换为深度神经网络可以理解的数字形式。词嵌入（word Embeding）词嵌入是一种将单个词转换为词的数字表示（向量）的技术。
【论文阅读】POI2Vec: Geographical Latent Representation for Predicting Future Visitors
weixin_41119559的博客
07-08 594
转载【论文阅读】POI2Vec: Geographical Latent Representation for Predicting Future Visitors 链接: 原文链接. Shanshan Feng, Gao Cong, Bo An, Yeow Meng Chee. 2017,AAAI 这篇论文是 2017 AAAI，主要是将 word2vec 的方法应用到了 POI 预测，就是把一个 POI 当成 word2vec 中的一个 word。然后在层次softmax中哈夫曼树的构造上面做了一点小的
C++ 11实现Word2Vec算法及其性能测试
- **源码**: 表明所讨论的文件包含了Word2Vec在C++ 11中的实现源代码。源码是理解程序工作原理和学习编程技巧的重要途径。 - **C++**: 再次强调项目是用C++语言编写的，结合了C++ 11标准，意味着代码中可能使用了...
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