word2vec&doc2vec词向量模型

最新推荐文章于 2025-05-12 01:02:04 发布
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#word2vec #word2vec

网上看到一篇写的很好的文章， word2vec&doc2vec词向量模型

原文链接：https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5427148.html#top

【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型
sikh_0529的博客
10-04 1337
Word2Vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具，采用的模型有CBOW(Continuous Bag-Of-Words，即连续的词袋模型)和Skip-Gram 两种。Word2Vec通过训练，可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。因此，Word2Vec 输出的词向量可以被用来做很多NLP相关的工作，比如聚类、找同义词、词性分析等等。
文本深度表示模型—word2vec&doc2vec词向量模型
qq_34420188的博客
03-21 1150
深度学习掀开了机器学习的新篇章，目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展。深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法，那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢？ 引用三年前一位网友的话来讲： “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量，发现有44篇，而naacl则有
词向量word2vec
02-18
词向量的讲解
Word2Vec预训练模型下载：快速获取强大语义向量
gitblog_06769的博客
05-12 618
Word2Vec预训练模型下载：快速获取强大语义向量 【下载地址】Word2Vec预训练模型下载 该项目提供了一份基于Google新闻语料库训练的Word2Vec预训练模型文件，向量维度为300，采用负采样技术，文件名为GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz，大小约3.6GB。该模型包...
word2vec模型
个人学术整理
06-13 724
如果w1和w2两个单词词义相近，那么w1和w2两个单词的向量表达应该是类似或相近的。word2vec尝试去表达单词之间的关系。
Word2Vec--词向量模型
Andrehao的博客
06-30 1440
1.为什么要使用word2vec？ 对于汉字/英文单词进行编码时候可以采用one-hot向量来实现，但是这样无法学习到相邻单词之间的关系，而且还容易导致维度爆炸。 2.word2vec是什么？ word2vec是一个词向量模型，简单来说就是输入汉字-->输出词向量； word2vec是一群用来产生词向量的模型，依赖于skip-gram和CBOW模型来进行词嵌入； ...
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。
词向量模型（word2vec）总结笔记
01-07
自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于...
word2vec词向量训练及中文文本相似度计算 【源码+语料】
02-18
该资源主要参考我的博客：word2vec词向量训练及中文文本相似度计算 http://blog.youkuaiyun.com/eastmount/article/details/50637476 其中包括C语言的Word2vec源代码（从官网下载），自定义爬取的三大百科（百度百科、互动...
基于gensim-word2vec+svm文本情感分析.完整代码数据可直接运行
06-26
- 灵活：支持多种模型，如TF-IDF、Doc2Vec等，且可以与其他NLP库（如NLTK、spaCy）无缝集成。 总之，这个项目结合了gensim的Word2Vec模型和SVM，构建了一个完整的文本情感分析系统。通过词向量学习和机器学习分类，...
Word2Vec中文词向量模型文件压缩包
最新发布
07-06
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d9ef5828b597 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。具体方法可参考博客：基于word2vec的中文词向量训练_word2vec能用汉字吗-优快云博客。
word2vec词向量
01-10
用word2vec的方法做词向量...........................................................................................................................
中文的word2vec词向量
05-05
个人训练的一套word2vec中文词向量。维度为200维。python装gensim后可以直接用！
word2ver 词向量模型
02-26
想用时找不到地方下载，找到了发出来大家共享下。欢迎大家一起交流学习
Python-30种语言预训练词向量模型
08-11
30 种语言预训练词向量模型
斯坦福大学已经训练好的词向量模型下载网址
samoyan的博客,记录技术成长~
11-25 5015
http://nlp.stanford.edu/data/wordvecs/ http://nlp.stanford.edu/projects/glove/
预训练词向量的下载
lakomi的博客
09-02 993
下载预训练词向量的地址 word2vec-GoogleNews-vectors (https://github.com/mmihaltz/word2vec-GoogleNews-vectors) glove-vectors (https://nlp.stanford.edu/projects/glove/)
词向量模型 Word2Vec 2022-1-18
qq_21438267的博客
01-18 1043
人工智能基础总目录 词向量模型一 One hot编码缺点降低维度1 PCA2 SVD二 Word2vec2.1 主流计算方法1 Skip gram2 CBOW2.2 计算方面的优化方法1 Tree softmax2 Negative Sampling三 Glove 模型四 句子向量 Word embedding 是自然语言处理中的重要环节，它是一种文本表示方法，并不具体指某种算法或模型。Word embedding 的任务是把不可计算的文本转换成可以计算的向量 。 研究表明，汉字的序顺影并不响阅读。研还究表
Word2Vec&TF-IDF组合模型
02-28
### Word2Vec 结合 TF-IDF 在自然语言处理中的应用 在自然语言处理领域，Word2Vec 和 TF-IDF 的结合可以提供一种强大的文本表示方式。这种组合不仅能够捕捉词语之间的语义关系，还能反映词语的重要性。 #### 优势互补 - **Word2Vec** 提供了基于上下文的词向量表示，使得相似含义的词在向量空间中距离较近[^1]。 - **TF-IDF** 则强调了词语在整个文档集合中的重要性，特别是那些既能频繁出现在特定文档内又不常见于其他文档的词[^2]。 当两者结合起来时，可以通过加权的方式增强对关键术语的理解力，从而改进诸如情感分析、主题建模等任务的效果。 #### 实现方法概述 为了实现这一目标，通常会先训练一个标准的 Word2Vec 模型获取每个单词对应的低维稠密向量；接着计算各个词汇项针对不同文件下的 TF-IDF 权重值作为其权重系数；最后利用这些权重调整原始 word embedding 向量得到最终优化后的嵌入表达形式。 以下是 Python 中使用 Gensim 库的一个简单例子： ```python from gensim.models import TfidfModel, Word2Vec from gensim.corpora.dictionary import Dictionary import numpy as np # 假设已有预处理过的句子列表 corpus dictionary = Dictionary(corpus) corpus_bow = [dictionary.doc2bow(text) for text in corpus] tfidf_model = TfidfModel(corpus_bow) def get_weighted_word_vectors(sentences): weighted_vecs = [] wv_model = Word2Vec(sentences=sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4) for sentence in sentences: sent_tfidf_weights = dict(tfidf_model[dictionary.doc2bow(sentence)]) vec_sum = np.zeros(wv_model.vector_size) weight_sum = 0 for token in set(sentence): index = dictionary.token2id.get(token) if index is not None and index in sent_tfidf_weights: tfidf_wt = sent_tfidf_weights[index] try: vec_sum += (wv_model.wv[token]*tfidf_wt).reshape(-1,) weight_sum += abs(tfidf_wt) except KeyError: continue if weight_sum != 0: normalized_vector = vec_sum / weight_sum else: normalized_vector = vec_sum weighted_vecs.append(normalized_vector.tolist()) return weighted_vecs ``` 上述代码片段展示了如何创建并应用 TF-IDF 加权机制至已有的 Word2Vec embeddings 上面。这里需要注意的是，在实际操作过程中可能还需要考虑更多细节问题比如停用词过滤、分词策略的选择等等[^3]。
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