1.向量介绍计算机程序主要运行在内存中，而内存在逻辑上可以被看做是连续的地址。为了充分利用这一特性，在主流的编程语言中都存在一种底层的被称为数组(Array)的数据结构与之对应。在使用数组时需要事先声明固定的大小以便程序在运行时为其开辟内存空间；数组通过下标值计算出地址偏移量来对内部元素进行访问。可以看到，原始的数组很基础，所以运行效率非常的高。但同时也存在着严重的问题：1.由于数组的大小需要在创
# 如何使用HanLP计算向量
## 概述
在自然语言处理中，计算向量是一项重要的任务。HanLP是一个流行的中文自然语言处理工具包，提供了丰富的功能，包括计算向量。本文将教你如何使用HanLP计算向量。
## 流程概述
下面是使用HanLP计算向量的整个过程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入HanLP库 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 |
文章目录引言1. 文本向量化2. one-hot编码3. 词向量-word2vec3.1 词向量-基于语言模型4 词向量 - word2vec基于窗口4.1 词向量-如何训练5. Huffman树6. 负采样-negative sampling7. Glove基于共现矩阵7.1 Glove词向量7.2 Glove对比word2vec8. 词向量训练总结9. 词向量应用9.1词向量应用-寻找近义词
最近深度学习技术有了突飞猛进的发展，为语音识别、图像识别、自然语言处理（NLP）提供了强大的工具，为这些领域今后的快速发展提供了新的契机。 深度学习为自然语言处理带来的最令人兴奋的突破是词向量（word embedding）技术。词向量技术是将词转化成为稠密向量，并且对于相似的词，其对应的词向量也相近。 在自然语言处理应用中，词向量作为深度学习模型的特征进行输入。因此，最终模型的效果很大程度上
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2023-07-21 15:15:12
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C++STL中的vector模板类非常好用，有效解决了数组大小固定的问题。而vector本身是封装好的，一般使用时只需要知道vector提供的接口即可，而它的内部是怎样实现的一直没有去了解。 1.秩：一个元素的秩就是它的前驱元的个数（它的前面的元素的个数），各元素的秩互异。通过秩（记为r）可以唯一确定向量中的一个元素，这是向量独有的元素访问方式，称为循秩访问。 2.向量中的元素
文本相似计算是进行文本聚类的基础，和传统结构化数值数据的聚类方法类似，文本聚类是通过计算文本之间"距离"来表示文本之间的相似度并产生聚类。文本相似度的常用计算方法有余弦定理和Jaccard系数。但是文本数据与普通的数值数据或类属数据不同，文本数据是一种半结构化数据，在进行文本挖掘之前必须要对文本数据源进行处理，如分词、向量化表示等，其目的就是使用量化的数值来表达这些半结构化的文本数据。使其适用于分
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2023-10-21 14:36:05
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向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组；向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量。点乘公式对于向量a和向量b：  
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2023-10-09 09:26:31
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简介HanLP中的词语提取是基于互信息与信息熵。想要计算互信息与信息熵有限要做的是 文本分词进行共性分析。在作者的原文中，有几个问题，为了便于说明，这里首先给出短语提取的原理。在文末在给出pyhanlp的调用代码。共性分析 互信息mi，左熵lr，右熵re,详细解释见下文信息论中的互信息 一般而言，信道中总是存在着噪声和干扰，信源发出消息x，通过信道后信宿只可能收到由
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2023-10-17 23:51:22
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# 使用HanLP构建词向量模型文件
HanLP是一个高效的自然语言处理工具包，可以帮助我们处理多种语言的文本数据，尤其在中文处理方面非常优秀。下面，我们将一步步地学习如何创建HanLP词向量模型文件。
## 整体流程
以下是实现“HanLP词向量模型文件”的流程表：
| 步骤 | 描述
前期准备使用文本向量化的前提是要对文章进行分词，分词可以参考前一篇文章。然后将分好的词进行向量化处理，以便计算机能够识别文本。常见的文本向量化技术有词频统计技术、TF-IDF技术等。词频统计技术词频统计技术是很直观的，文本被分词之后。 用每一个词作为维度key，有单词对应的位置为1，其他为0，向量长度和词典大小相同。然后给每个维度使用词频当作权值。词频统计技术默认出现频率越高的词权重越大
本文介绍常见的文本表示模型，One-hot、词袋模型（BOW）、TF-IDF、N-Gram和Word2Vec离散表示One-hot编码one-hot编码是常用的方法，我们可以用one-hot编码的方式将句子向量化，大致步骤为：用构造文本分词后的字典对词语进行One-hot编码John likes to watch movies. Mary likes tooJohn also likes to w
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2023-07-19 16:08:11
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关键字提取 简单来说关键字提取就是从一段文本中将最能体现总体思想的词或句抽取出来。关键字可以帮助我们快速了解文本想要表达的内容，尤其是在很长的文献、作文、专利等篇幅巨大、内容居多的场景中可以发挥出不错的效果。 &
一、词袋模型 词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅只考虑所有词的权重。而权重与词在文本中出现的频率有关。 词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。向量化完毕后一般也会使用TF-IDF进行特征的权重修正，再将特征进行标准化。 总结下词袋模型的三部曲
但凡谈及自然语言处理，我们都会想到词向量，那么怎么快速地获得词向量呢？最简单的方法就是word2vec。本文不深究word2vec的原理，网上很多细致深入的解读，大家可以自行搜索。今天总结一下如何快速训练自己的词向量，作为参考个人的手册。1、 语料丰富、高质量的语料是词向量成功第一步。前两天学到一个名词，叫自监督学习，word2vec就是其中一种。自己监督自己，很容受到噪声的干扰，如果数据不干净，
目录一、距离度量1.欧几里得距离2.明可夫斯基距离3. 曼哈顿距离4.切比雪夫距离5.汉明距离（hamming distance）二、相似度度量1.余弦相似度2.皮尔森相似系数3.Jaccard相似系数三、工程实现1.Faiss2.vearch3.NSW和HNSW4.KD Tree、Ball Tree5.jira6.Proxima7.milvus
# HanLP可以做词向量吗？
在自然语言处理（NLP）领域，词向量是一种将词语表示为数值向量的技术。词向量模型的出现使得计算机能够更好地理解和处理自然语言，为诸如情感分析、语义相似度计算、文本分类等任务提供了强大的基础。
HanLP是一个开源的中文自然语言处理工具包，具有词法分析、句法分析、命名实体识别等多种功能。那么，HanLP是否也能用于生成词向量呢？本文将介绍HanLP提供的词向量功能
文本表示是自然语言处理中的基础工作，文本表示的好坏直接影响到整个自然语言处理系统的性能。文本向量化是文本表示的一种重要方式。文本向量化就是将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量。无论是中文还是英文，词语都是表达文本处理的最基本单元。当前阶段，对文本向量化大部分的研究都是通过词向量化实现的。与此同时，也有相当一部分研究者将文章或者句子作为文本处理的基本单元，于是产生了doc2vec 和str2ve
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2023-10-20 20:44:07
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词向量是用来干什么的？①有人拿它寻找近义词或者相关词，直接根据向量空间里的距离远近来判定词的关系。②也有不少早期的工作，直接拿词向量做特征，在现有系统中加入词向量作为特征。特征嘛，就是要个多样性，虽然不知道词向量包含了什么信息，但是说不定就带着新的信息，效果就能提升了。③还有大量基于神经网络的工作，拿词向量作为神经网络的初始值。神经网络的初始值选得好，就有可能收敛到更好的局部最优解。好，就是这三种
什么是词向量： 词向量（Word Vector）是对词语义或含义的数值向量表示，包括字面意义和隐含意义。 词向量可以捕捉到词的内涵，将这些含义结合起来构成一个稠密的浮点数向量，这个稠密向量支持查询和逻辑推理。词向量也称为词嵌入，其英文均可用 Word Embedding，是自然语言处理中的一组语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词表的单词或短语被映射为实数的向量，这些向量能够体现词语之间的语义关
1.基于规则，对于要提取的分类维护一个dict,在dict里面保存需要提取的关键词，存在关键词的对应标记为分类；（缺点，不断的去维护词典） 2.基于机器学习：HMM(分词最常用的)，CRF,SVM,LDA,CNN 3.词袋模型：bag of word :(one hot)一种是统计词频和位置，一种是只存储是否出现；（缺点很明显，只有词出现信息，对于词的重要度完全没有体现） 4.tf-idf：先考虑
