架构：skip-gram（慢、对罕见字有利）vs CBOW（快）· 训练算法：分层softmax（对罕见字有利）vs 负采样（对常见词和低纬向量有利） 负例采样准确率提高，速度会慢，不使用negative sampling的word2vec本身非常快，但是准确性并不高·&n
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2024-08-11 22:55:46
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嗨，好久不见啊！今天我们来完成一个word2vec模型训练，学习笔记有挺多人写的，不瞒您说，小白也是看别人的博客学习的。所以这次，小白就直接上手实例啦，一起嘛？ 首先介绍一下模型参数然后去网上找一个喜欢的文学作品，把它的txt下载下来。啊啊，其实你可以找几个拼在一起。我先是下载了一个《小王子》后来发现太小了就又下载了《时生》（顺便安利一下东野圭吾的《时生》），以utf-8编码的形式保存成xwz_s
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2024-01-28 15:31:11
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深入浅出理解word2vec模型 (理论与源码分析)文章源码下载地址：点我下载http://inf.zhihang.info/resources/pay/7692.html对于算法工程师来说, Word2Vec 可以说是大家耳熟能详的一种词向量计算算法，Goole在2013年一开源该算法就引起了工业界与学术界的广泛关注。一般来说，word2vec 是基于序列中隔得越近的word越相似的基础假设来训
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2024-05-12 11:41:55
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训练自己的Word2vec模型为了能够训练自己的Word2vec模型，你需要有一些数据，这里用Lee Evaluation 语料库来进行训练。这个语料库足够小（一共300条数据），而且可以完全加载进内存当中，但是！在实际的应用中你往往不能够直接加载很大的语料库进内存，所以首先来实现一个迭代器来逐行的读取文件：from gensim.test.utils import datapath
from g
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2024-05-04 10:07:44
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文章目录预训练word2vec1 - 跳元模型嵌入层定义前向传播2 - 训练二元交叉熵损失初始化模型参数定义训练阶段代码3 - 应用词嵌入4 - 小结 预训练word2vec我们将实现跳元语法模型，然后，我们将在PTB数据集上使用负采样预训练word2vec。首先，让我们通过调用d2l.load_data_ptb函数来获得该数据集的数据迭代器和词表import math
import torch
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2024-06-30 10:41:12
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以下是我训练word2vec中的代码，主要包括： 1、模型数据的生成， 2、模型训练，两种训练方式 （1）处理成这样的格式： 二维列表，外边的列表将所有的句子token， 里边每个列表是一个句子的token(过滤掉停用词的词列表) [[w1, w2], [w1,w2]]#vocab就是上述的二维列表
model = word2vec.Word2Vec(vocab, size=200, windo
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2024-04-01 16:59:24
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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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一、word2vec简而言之，word2vec模型本质上是一个简化的神经网络。 主要由 CBOW(Continuous Bag-of-Words) 与Skip-Gram两种模型组成。如下图：CBOW对小型数据库比较合适。而Skip-Gram在大型语料中表现更好。
CBOW模型 和 skip-gram模型 二、CBOW 和 skip-gram 最简单的情形我们先来看个最简单的情形。假设， y
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2024-07-08 22:47:40
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在word2vec原理中讲到如果每个词向量由300个元素组成，并且一个单词表中包含了10000个单词。回想神经网络中有两个权重矩阵——一个在隐藏层，一个在输出层。这两层都具有300 x 10000 = 3,000,000个权重！使用梯度下降法在这种巨大的神经网络下面进行训练是很慢的。并且可能更糟糕的是，你需要大量的训练数据来调整这些权重来避免过拟合。上百万的权重乘以上十亿的训练样本，意味着这个模型
一、 问题由来 word2vec的本质是一个神经网络语言模型，基于语言模型进行分布式词向量的训练。它需要大量的语料进行训练，从而找到词与词之间的关系，但是当我们已经训练好了一个word2vec模型之后，数据库中又新流动进来了很多语料，我们应该在怎么办呢？我们不可能又基于所有语料重新训练一遍（当语料过大时，太耗费时间了），这时候，增量训练就派上了用场。二、word2vec模型的增量训练import
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2024-04-18 16:30:24
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1 word2vec在自然语言处理的大部分任务中，需要将大量文本数据传入计算机中，用以信息发掘以便后续工作。但是目前计算机所能处理的只能是数值，无法直接分析文本，因此，将原有的文本数据转换为数值数据成为了自然语言处理任务的关键一环。Word2vec，为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅层双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。 ————维基百科简单来说，word2vec的系列模型
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2024-03-20 12:19:19
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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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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
全文共1552个字，7张图，预计阅读时间8分钟。训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。 参数说明 上一步我们已经开始训练词向量，但是对于模型的参数并没有介绍，我们先来看一下源代码：class gensim.models.word
word2vector，顾名思义，就是将语料库中的词转化成向量，以便后续在词向量的基础上进行各种计算。最常见的表示方法是counting 编码。假设我们的语料库中是如下三句话：I like deep learningI like NLPI enjoy flying利用counting编码，我们可以绘出如下矩阵： 假设语料库中的单词数量是N，则上图矩阵的大小就是N*N，其中的每一行就代表一
我们在处理文本的时候有可能会遇到文本相似度计算或者找出文本近似表达的诉求，本篇文章是从实际操作的角度出发，手动训练出word2vec和doc2vec模型，来计算文本的相似度当我们提及word2vec的时候，可能很多人都会联想到CBOW(Continuous Bag of-Words)、Skip-gram模型以及其算法。注：CBOW与Skip-gram模型是研究者在NNLM(Neural Netwo
训练网络时往往会对全部的神经元参数进行微调，从而让训练结果更加准确。但在这个网络中，训练参数很多，每次微调上百万的数据是很浪费计算资源的。那么Negative Sampling方法可以通过每次调整很小的一部分权重参数，从而代替全部参数微调的庞大计算量。词典D中的词在语料C中出现的次数有高有低，对于那些高频词，我们希望它被选为负样本的概率比较大，对于那些低频词，我们希望它被选中的概率比较小，这是我们
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2024-10-12 17:51:23
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目录 前言
CBOW模型与Skip-gram模型
基于Hierarchical Softmax框架的CBOW模型
基于Negative Sampling框架的CBOW模型
负采样算法
结巴分词
word2vec
前言 word2vec当前主流实现有4种：基于Negative Sampling框架和基于Hierarchical Softmax框架的CBOW模型
1 背景Word2vec是Word Embedding 的方法之一，是2013 年由谷歌的 Mikolov提出了一套新的词嵌入方法。在word embedding之前出现的文本表示方法有one-hot编码和整数编码，one-hot编码和整数编码的缺点均在于无法表达词语之间的相似性关系。如何解决这个问题呢？自动学习向量之间的相似性表示，用更低维度的向量来表示每一个单词。
Word2vec相关论
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2024-07-12 16:24:20
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系列所有帖子 自己动手写word2vec (一):主要概念和流程 自己动手写word2vec (二):统计词频 自己动手写word2vec (三):构建Huffman树 自己动手写word2vec (四):CBOW和skip-gram模型 CBOW和skip-gram应该可以说算是word2vec的核心概念之一了。这一节我们就来仔细的阐述这两个模型。其实这两个模型有很多的相通之处，所以这里就以阐
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2024-07-03 14:07:22
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