Doc2Vec模型，是一种基于word2vec模型和分布式内存模型的文本特征提取方法。它是用于将单词序列转换为固定长度的向量表示的无监督算法。另外，与word2vec和分布式内存模型不同的是，doc2vec可以理解为单词和句子之间的关联关系，从而捕捉不同长度的文本信息，是一种非常有效和普遍应用于自然语言处理中的方法。doc2vec简介Doc2Vec是一种无监督的深度学习方法，可产生固定长度的文本表
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2024-04-12 13:38:06
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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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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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一、语料库的下载我下载是zhwiki-20180720-pages-articles.xml.bz2文件，1.5G左右是一个压缩包，下载的时候需要注意文件的名称。二、语料库文章的提取下载完成之后，解压缩得到的是一个xml文件，里面包含了许多的文章，也有许多的日志信息。所以，我们只需要提取xml文件里面的文章就可以了。我们通过WikiExtractor来提取xml文件中的文章，它是一个意大利人写的一
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2024-06-17 12:04:28
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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中的Coding技巧1.1 ReadWord()训练语料每个句子呈一行。ReadWord()逐个对输入流读字符。特判的换行符，第一次遇到换行符，会把换行符退流。这样下一次单独遇到换行符，此时a=0，直接生成结尾符单词$</s>$，这个词在Hash表中处于0号位置。只要Hash到0，说明一个句子处理完了，跳过这个词。进入下一个句子。1.2 Hash表为了执行速度，Word
最后放进api的样子print(model['computer'])print(model.similarity('woman', 'man'))
原创
2022-07-19 11:52:00
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Google目前开源了一款深度学习工具word2vec，该工具有很多有意思的特性。
顾名思义，word2vec就是将词语转换为向量，通过转换为向量，复杂的自然语言处理就可以转换为简单的向量代数运算。
word2vec技术基于神经网络模型，可以简单地将神经网络模型分为三层，分别为输入层、隐含层和输出层。
&
本文主要工作是将文本方法 (word2vec) 和知识库方法 (transE) 相融合作知识表示，即将外部知识库信息（三元组）加入word2vec语言模型，作为正则项指导词向量的学习，将得到的词向量用于分类任务，效果有一定提升。一. word2vec 模型 word2vec 是 Google 在 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具，使用的是 Distributed repr
本部分为数据预处理部分word2Vec是一种将单词表示为低维向量的模型；Continuous Bag-of-Words Model 连续词袋模型；该模型根据一个单词的上下文来预测该单词；Continuous Skip-gram Model 该模型是根据一个单词来预测该单词的上下文。Skip-gram和negative sampling举例：The wide road shimmered in th
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2024-04-05 22:30:35
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前言自然语言处理有很多方法，最近很流行的是谷歌开源项目word2vec，详见谷歌官网：官网链接。其主要理论由Tomas Mikolov大神团队的2篇论文组成：Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space， Distributed Representations of Words and Phrases and their
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2024-03-22 19:42:18
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搭建的模型分为3步。 第一步实现对文本的处理，包括分词、去停用词 第二步用WordsVec实现文本的向量化 第三步实现相似度计算。 第一步的实现代码如下所示：def load_stopwords():
stopwords = []
with open('F:\\Code\\text_similarity\\stopword.txt', encoding='UTF-8') as f:
Word2vec源码 Word2vec论文 Word2Vec原理参考 Gensim库的使
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2023-11-08 09:04:51
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Distributed Representations of Sentences and Documents 该论文提出了一种训练段落向量的方法。（一） 提出动机已经有比较优秀的模型可以很好的生成词向量，但是对于生成句子或者段落的向量，目前还没有比较好将单词向量变为句子向量的方法，常见的方法以及缺点如下：bag of words： 缺乏顺序性和语义性average word vectors：缺乏单
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2024-10-01 13:54:16
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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
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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1.引入模块import gensim2.准备语料每个文本一个一个list，再组合成一个大的list，也可以是生成器，相关的词汇要先分词sentences = [['第一','个', '文本'], ['第二','个', '文本'], ['第三','个', '文本']]class MySentences(object):
def __init__(self, filename):
Word2Vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是能够将单词转化为向量来表示，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间
原创
2024-05-24 10:32:28
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在看 word2vec 的资料的时候，经常会被叫去看那几篇论文，而那几篇论文也没有系统地说明 word2vec 的具体原理和算法，这样看资料就没有得到应有的效果。 为了节省看无用资料的时间，就整理了一个笔记，希望能帮助各位尽快理word2vec的基本原理，避免浪费时间。一 、CBOW 加层次的网络结构与使用说明 Word2vec 总共有两种类型， 每种类型有两个策略， 总共 4 种。 这里先说
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2024-03-19 11:01:17
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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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