以谷歌开源google news（bin）为例。下载地址：https://code.google.com/p/word2vec更多模型下载地址：https://github.com/xgli/word2vec-api之前被这个问题困扰了挺长时间，一直找不到有效的方法，可能是我太菜……在网上找资料也只找到了一种把bin转换成txt 文件的方式，但是效率出奇的低，无法想象，本地一运行程序就死机，服务器
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2024-07-04 20:04:37
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Word2vec模型介绍一下Word2vec模型以及在Lee Evaluation语料库上进行使用import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s',level=logging.INFO)Word2vec是一种基于神经网络的而且被广泛使用的算法，也可以看成“深度学习”的一种算法，
文章目录词的相似性和类比任务1 - 加载预训练词向量2 - 应用预训练词向量词相似度词类比3 - 小结 词的相似性和类比任务在14.4节中，我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型，并使用它为为一个输入词寻找语义相似的词。实际上，在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务，这将在后面的15节中讨论。为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义，让我们将预训练词向量
BERT1.预备知识1.1 word2vec(词向量模型)word2vec可以分为两部分：模型与通过模型获得的词向量。在Word2vec出现之前，文本表示一般只用one-hot独热编码或者直接用整数编码，这种做法太拉跨了。word2vec是用一个一层的神经网络(即CBOW)把one-hot形式的稀疏词向量映射称为一个n维(n一般为几百)的稠密向量的过程。为了加快模型训练速度，其中的tricks包括
一、应用场景假设你有一个商品的数据库，比如： 现在通过用户的输入来检索商品的价格。方法一：直接匹配法 最简单的方法就是通过字符串进行匹配，比如，用户输入“椅子”，就用“椅子”作为关键字进行搜索，很容易找到椅子的价格就是200元/个。方法二：语义相似法但有时用户输入的是“凳子”，如果按照字符串匹配的方法，只能返回给用户，没有此商品。但实际上可以把“椅子”的结果返回给用户参考。这种泛化的能力，通过简
利用 Intel OpenVINO 预训练模型进行推演
OpenVINO 系列软件包预训练模型介绍本文翻译自 Intel OpenVINO 的 "Overview of OpenVINO Toolkit Pre-Trained Models"原文链接： https://docs.openvinotoolkit.o
目录前言：1、Word2Vec两种模型的大致印象2、CBOW模型流程举例3、CBOW模型流程举例总结： 目录前言：针对word2vec是如何得到词向量的？这篇文章肯定能解决你的疑惑。该篇文章主要参考知乎某大神的回答，个人在此基础上做了一个总结。word2vec是如何得到词向量的？这个问题比较大。从头开始讲的话，首先有了文本语料库，你需要对语料库进行预处理，这个处理流程与你的语料库种类以及个人目的
计算机等级《二级JAVA》预测试卷（一）一、单项选择题(共40题，合计40分)1下列运算结果为l的是（ ）。 A. 8>>1 B. 4>>>2 C. 8<<1 D. 4<<<2 [正确答案]B试题解析: 符号>>是按位右移运算符，<<是按位左移运算符，>>>是添零右移运算符，没有<<
词向量编码：1、独热码：one-hot code2、word2vec：文本生成词向量模型，该方法提出目的就是解决独热码无法体现词语之间的差异性与相似性、丢失了语序信息；产生的数据高维且稀疏。而词向量主要有以下一些特点1、如果单词量为N，那么可以用一个n维的向量来表示每一个单词，并且n远远小于N，常见的n为100到300，也可以更具具体和需求问题设定2、词向量每一个
最近在做毕设，需要对中文进行向量化表示，现有的最全中文词向量预训练向量有：最全中文词向量part 1:以上链接中的词向量介绍：格式预先训练好的向量文件是文本格式。每行包含一个单词和它的向量。每个值由空格分隔。第一行记录元信息：第一个数字表示文件中的字数，第二个数字表示向量大小。除了密集的单词向量（用SGNS训练）之外，我们还提供稀疏向量（用PPMI训练）。它们与liblinear的格式相同，其中“
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2024-06-23 17:41:06
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表示学习在机器学习和深度学习里，我们需要把图片和文本转成数值数据才能进行训练。文本表示把文本表示成数值的一类方法one-hotone-hot向量是最简单的一种文本表示方法，假设词表大小为N,每个词语的大小都是N,每个词只有一个位置为1，其余为0，缺点是：1.当N非常大，数据稀疏，
2.每个词语的距离一样，没法计算相似度
3.没有包含词语的上下文TF(BOW)统计每个词语出现的次数，缺点：对常用词具
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2024-05-08 16:47:17
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前言上一篇说的是word2vec，老子还是没有静下心来去好好撸源代码，只能说有个大概印象了。就是先处理词，再训练。回头还是要持续更新这些博客的，东西要经常反复看，才能有更深的理解吧。每次只是花一点时间学习，没有下大功夫，总是会被其他事情打断。真是搓气，搓气喵?。gloveGloVe这个东西其实当时名声也很响亮的，但是大多数人都在用word2vec吧，glove这玩意儿是斯坦福大学的曼宁带头搞的（我
库，原始语料是类似下图中xml格式，首先需要提取中语料中正真的新闻内容，就是中对应的文本。还需要过滤一些特殊字符，以及半角和全角的转换问题。 语料的下载，官方地址：https://www.sogou.com/labs/resource/cs.php ，需要填一些信息。 百度云盘的备份，链接：https://pan.baidu.com/s/1n1IQxsb2Kbi2IHz9Cst7mg
一、Word2vec简介 WordW2vec是google在2013年的论文《Efficient Estimation of Word Representations inVector Space》中提出的。顾名思义，是一个词向量模型，也就是将字词转为向量表示。 &nbs
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2024-05-17 22:58:40
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前言阿正在某一天丢给我了几个预训练模型，有现在比较热门的，也有已经老得不行的然而还没有深入的，对就是那个word2vec。反正这一堆模型都没有细致接触过，主要的用途就是训练词向量，然后把这些词向量作为下一个任务的输入。趁着最近要需要预训练这个步骤做个任务，顺势把这些模型撸一遍吧。哎，kkkk，主要是学妹也在撸，喵主不得不拿鞭子抽自己啊，当然也没有这么可怕。毕竟还没有找到工作，ps：争取28岁之前撸
生成词向量是自然语言处理中的基本过程，此前对此只知道使用但是一直不知道其原理。最近补课，仔细学习了word2vec，上网查资料的时候发现很多博客资料上讲到的主要是理论，不好全面理解；而对于介绍应用的文章又偏重于某个工具的使用而不是训练的细节，所以特别参考了Tensorflow上的实现写下本篇文章，以防忘记。其中Tensorflow实现word2vec请点击这里 正文：对于word2vec的原理这里
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2024-03-25 08:50:28
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在《（一）理解word2vec：原理篇》中，我已经介绍了word2vec的相关应用和原理。在这篇博客中，我主要介绍word2vec的实践。本篇博客的基础实践代码仍然参考刘新建老师的博客，在他文章的基础上，我又扩展了一些功能。我用的实现word2vec的包是gensim（官方github）。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
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2024-05-28 19:44:21
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word2vec的经验总结1. word2vec 是word embedding 最好的工具吗？2. word2vec 训练结果的差异主要来自什么因素？2.1 语料影响最大2.2 为什么会出现这种情况呢？2.3 算法参数的影响。3 word2vec 影响速度的因素有哪些？4 怎样评估word2vec训练的好坏？5. 注意点： 1. word2vec 是word embedding 最好的工具吗？
三次讲到了BERT。第一次是nlp中的经典深度学习模型(二)，第二次是transformer & bert &GPT，这是第三次。 文章目录1 关于预训练模型1.1预训练概念1.2 再谈语言模型1.3 ELMo1.4 GPT2 BERT2.1 BERT特点2.2架构2.3 预训练任务2.3.1 masked language model2.3.2 next sentence pre
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2024-04-05 21:24:56
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前言 之前写过的一篇博客提到过Word2Vec，但也只是草草说了一下基本的认识。最近在看自然语言处理相关书籍时，发现Word2Vec是个很重要的东西，且原理也并没有以为的那么难以理解，所以在此再梳理一下。 目前中文词向量的训练主要有下面三种方法：① Google的word2vec ② Stanford的Glove ③ Fac
