本篇博客是Gensim的进阶教程，主要介绍用于词向量建模的word2vec模型和用于长文本向量建模的doc2vec模型在Gensim中的实现。Word2vecWord2vec并不是一个模型——它其实是2013年Mikolov开源的一款用于计算词向量的工具。关于Word2vec更多的原理性的介绍，可以参见我的另一篇博客：word2vec前世今生在Gensim中实现word2vec模型非常简单。首先，
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2024-06-19 21:44:34
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word2vec源码下载地址：https://github.com/tmikolov/word2vec本文对word2vec源码进行分析，在源码中进行了注释。在阅读源码之前，建议先阅读以下两篇博文，加深对word2vec的理解。《word2vec中的数学原理详解》《word2vec数学分析》以下给出word2vec源码和注释：// Copyright 2013 Google Inc. All R
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2024-03-07 10:07:14
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文章目录前言一、连续词袋模型CROW 和跳字模型Skip-gram二、层序softmax方法三、负采样方法总结 前言word2vec的目的是通过探索文字之间的关系，产出牛逼的词向量一、连续词袋模型CROW 和跳字模型Skip-gram1、定义字典D：w1、w2、。。。、wN。 2、定义 w_t的上下文context(w_t) = 序列 {w_t-c, …w_t-1,w_t+1, …,w_t+c}
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2024-06-25 21:46:37
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前言这是 Word2Vec 的 Skip-Gram 模型的代码 (Tensorflow 1.15.0)，代码源自，我加了注释。数据集：http://mattmahoney.net/dc/text8.zip导入包 import collections
import math
import os
import random
import zipfile
import numpy as
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2024-06-29 07:25:37
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Word2Vec 实践gensim库使用这里的Word2Vec借助 gensim 库实现，首先安装pip install gensim==3.8.3from gensim.models.word2vec import Word2Vec
model = Word2Vec(
sentences=None,
size=100,
alpha=0.025,
wind
1. 简介word2vec是一个3层(输入层、投影层和输出层)结构的浅层语言模型，分为CBOW和skip-gram两种模型结构。CBOW是输入上下文来预测当前词语，而skip-gram是输入当前词语来预测上下文。其模型结构如下图所示而基于这两种模型结构，word2vec作者又提出了两种改进方法，用来提升模型训练速度，因此，word2vec可细分为四种模型：基于Hierarchical Softma
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2024-05-14 21:57:28
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Word2Vec原论文阅读一、背景 Word2Vec 是自然语言处理、文本表示学习的典型模型，首次提出了 CBOW、Skip-gram 等目前仍在沿用的词向量学习思想，也是除了预训练模型生成词向量之外，最具有代表性的神经网络词向量模型。直至目前，基于 Word2Vec 生成的词向量仍然在很多自然语言处理任务中得到使用。理解 Word2Vec 模型，对理解文本表示学习、词向量训练具有重要的意义。 W
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2024-02-09 16:39:55
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105 | Word2Vec算法有哪些应用？周一，我们分享了三个比较有代表意义的Word2Vec的扩展模型，主要有两种思路，从词的上下文入手重新定义上下文，或者对完全不同的离散数据进行建模。今天，我们来看一看 Word2Vec在自然语言处理领域的应用。如果我们已经通过SG模型、CBOW模型或者其他的算法获得了词向量，接下来我们可以把这些词向量用于什么样的任务中呢？Word2Vec的简单应用最直接的
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2024-04-18 20:06:52
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通过对文本序列的学习，word2vec将每个词表示为一个低维稠密的向量（Embedding），且该向量能够包含词本身的语义，体现词之间的关系。最简单常见的词向量表示是one-hot形式，该形式的词向量维度为整个词汇表的大小，但是由于词汇表一般都很大，导致向量非常稀疏，不仅占用资源，对于神经网络之类的某些算法模型直接使用也不友好，除此之外，该形式的向量也无法包含词本身的语义信息。而Embedding
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2024-05-27 19:14:24
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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1倍，在算法代码与原版C程序一致的情况下准确率仍
主要参考：https://www.kaggle.com/jeffd23/visualizing-word-vectors-with-t-sne其他的可能还有一些，查阅的时候没注意，后来找不到了(⊙﹏⊙) 本文使用的语料库是维基百科中文语料库截至2019-07-20的数据，下载链接：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/20190720/我已经保存在网盘里，
1、 word2vec 的两种实现方式 (两种模型) word2vec的基本思想是，用目标词 w 和其上下文 context(w) 之间相互预测，在这个过程中训练得到词典中词的向量。因为是相互预测，所以就有两种不同的模型来实现这个算法： （1）一种是利用上下文 context
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2024-01-27 21:10:59
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前言做自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）这个领域的小伙伴们肯定对word2vec这个模型很熟悉了，它就是一种最为常见的文本表示的算法，是将文本数据转换成计算机能够运算的数字或者向量。在自然语言处理领域，文本表示是处理流程的第一步，主要是将文本转换为计算机可以运算的数字。最传统的文本表示方法就是大名鼎鼎的One-Hot编码，就是用一个很长的向量来表示一个词
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2024-02-21 16:30:04
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Word2vec纯python代码实现 1. 什么是 Word2vec?在聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。NLP 里面，最细粒度的是 词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。举个简单例子，判断一个词的词性，是动词还是名词。用机器学习的思路，我们有一系列样本(x,y)，这里 x 是词语，y 是它们的词性，我
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2024-09-03 16:52:32
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《通俗理解Word2Vec》目录简述Word2Vec CBOW模型用层级softmax实现CBOW模型负采样方式实现简述Word2Vec 首先，我们都知道Word2Vec是用来产生词向量的，词向量就是用一长串数字表示一个单词或者词语。一般这个过程是作为NLP的前导工作。基础性的东西在
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2024-05-15 06:54:02
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词嵌入算法基于神经网络的表示一般称为词向量、词嵌入（word embedding）或分布式表示（distributed representation）。其核心是上下文的表示以及上下文与目标词之间的关系映射，主要通过神经网络对上下文，以及上下文和目标词之间的关系进行建模。词向量最常见的方法是用 One-hot。它假设词之间的语义和语法关系是相互独立的。先创建一个词汇表并把每个词按顺序编号，每个词就是
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2024-05-05 16:37:16
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原始论文没有提到太多的细节，所以直接看源码吧
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2021-07-24 10:01:00
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Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。1、实现类class gensim.models.Word2Vec(sentences=None, size=100, alp
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2024-03-24 14:46:01
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什么是 Word2vec ？Word2vec 的 2 种训练模式Word2vec 的优缺点百度百科
一文看懂Word2vec
Word2vec 是 Word Embedding 方式之一，属于 NLP 领域。他是将词转化为“可计算”“结构化”的向量的过程。本文将讲解 Word2vec 的原理和优缺点。这种方式在 2018 年之前比较主流，但是随着 BERT
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