## **使用Doc2Vec进行文档向量化**
#### *摘要：本文将介绍Python中的Doc2Vec模型，以及如何使用它将文档转化为向量表示。首先，我们将概述Doc2Vec的背景和原理，然后给出一个具体的代码示例，帮助读者理解如何实现和应用这个模型。最后，我们将总结Doc2Vec的优缺点，并讨论一些应用场景。*
### **1. 引言**
在自然语言处理（Natural Languag
原创
2023-09-14 22:25:48
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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
在自然语言处理领域，文本相似度是一个重要的任务，用于确定两段文本之间的相似程度。而doc2vec是一种流行的文本向量化方法，可以用来表示文档的语义信息。本文将介绍如何使用python实现基于doc2vec的文本相似度计算，并展示如何将结果可视化为饼状图。
首先，我们需要安装gensim库，它包含了实现doc2vec算法的工具。可以使用pip命令进行安装：
```bash
pip install
原创
2024-03-24 03:29:01
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目录：1、词向量2、Distributed representation词向量表示3、word2vec算法思想4、doc2vec算法思想5、Doc2Vec主要参数详解总结： 目录：1、词向量自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题，第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。 NLP 中最直观，也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation，这种方法把每个词
目录一、概念二、固定大小的滑动窗口流程：代码编写三、支持向量机与滑动窗口相结合流程代码编写四、保存并加载经过训练的支持向量机 在之前的人脸检测中，我们使用了预训练过的检测器，从而让人脸检测和人员检测等功能变得触手可及。但事实上，我们还需要处理和检测其他很多具体的物体，所以我们应该产生自己的分类器。&nbs
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2024-08-28 15:35:37
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一、word2vec调参 ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说，比较喜欢用cbow ，因为模型中 cbow有向量相加的运算。##
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2024-05-17 08:28:40
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参考资料：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html接上篇：importjiebaall_list=jieba.cut(xl['工作内容'][0:6],cut_all=True)print(all_list)every_one=xl['工作内容'].apply(lambdax:jieba.cut(x))importtracebackde
原创
2018-05-29 17:27:47
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参考资料：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html接上篇：importjiebaall_list=jieba.cut(xl['工作内容'][0:6],cut_all=True)print(all_list)every_one=xl['工作内容'].apply(lambdax:jieba.cut(x))importtracebackde
原创
2018-05-29 17:27:41
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笔记转载于GitHub项目： https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLPgithub.com
10. 文本聚类正所谓物以类聚，人以群分。人们在获取数据时需要整理，将相似的数据归档到一起，自动发现大量样本之间的相似性，这种根据相似性归档的任务称为聚类。10.1 概述1.聚类聚类(cluster analysis )指的是将给定对象的集
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2023-11-20 07:12:05
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因为工作中需要用到计算词语权重，进而作词与选择，思考了一下tf/idf。首先还是简单介绍一下tf/idf。这个概念最开始用于信息检索。tf表示term frequency，通常是指词频；idf表示inversed document frequency，是文档频率的倒数。计算方式如下：通常是对于一篇文档，统计某个词出现的次数，并用文档中的总词数作归一化，计算出的tf在（0，1）之间。同时，统计这个词
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2024-05-12 17:20:56
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本节内容有些抽象，自己也可能理解不到位，可能有些错误，请批判性参考seq2seq分为encoder和decoder两部分，如下图所示，每一个部分可以使用CNN，RNN，LSTM等模型，输入2针对不同情况可有可无，模型在翻译，文本摘要生成等方面有广泛应用。在编码器encoder中可以对输入内容编码，表示为一个特征输出，然后输入到解码器decoder中，对特征进行解码产生输出，如以下翻译的例子，输入e
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2024-05-13 17:04:24
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一如既往，PyTorch 1.4 中文文档校对活动启动了！认领须知请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。(改编自维基百科）可能有用的链接：最新英文文档最新英文教程1.2 中文教程 & 文档1.0 中文教程 & 文档0.
目录一.Doc2vec原理二.代码实现三.总...
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2018-05-15 18:16:00
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多任务CPU承担了所有的计算任务。一个CPU在一个时间切片里只能运行一个程序。当我们想同时运行多于一个程序的时候，就是多任务，例如同时运行微信，QQ，浏览器等等。多任务的目的是提升程序的执行效率，更充分利用CPU的资源。并行当任务数≤ CPU核数时，每一个任务都有对应的CPU来处理执行，多个务同时执行，互不抢占CPU资源，可以同时进行，这种方式我们称之为并行(Parallel)。并发
广义函数类。定义一个矢量化函数，该函数将对象或numpy数组的嵌套序列作为输入，并返回单个numpy数组或numpy数组的元组。除了使用numpy的广播规则外，矢量化函数会像python map函数一样在输入数组的连续元组上评估pyfunc。向量化输出的数据类型是通过使用输入的第一个元素调用函数来确定的。通过指定otypes参数可以避免这种情况。参数：pyfunc： ： callablepytho
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2023-07-11 14:41:57
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基于Bert语言模型的中文短文本分类一、前言本次的任务是基于谷歌开源的Bert语言模型，进行微调，完成中文短文本分类任务。利用爬虫从微博客户端中获取热门评论，做为训练语料。二、添加自定义类MyDataProcessor添加自定义类MyDataProcessor，完成训练和测试语料的文件读取和预处理工作。class MyDataProcessor(DataProcessor):
"""Base
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2024-07-05 04:07:08
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目录 大纲概述数据集合数据处理预训练word2vec模型一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导入即可使用，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于近几年的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量textCNN 模型charCNN 模型Bi-LSTM 模型B
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2024-01-15 09:17:04
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word2vec理解及pytorch实现word2vec优点1.低维稠密2.蕴含语义信息Skip-gram模型1.训练样本2.skip-gram负采样 negative sample欠采样 subsamplepytorch实现 word2vec是Google研究团队的成果之一，它作为一种主流的获取分布式词向量的工具，在自然语言处理、数据挖掘等领域有着广泛的应用。本文首先会介绍一些预备知识，比如
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2023-11-24 22:39:56
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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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## 文本分类中的 Word2Vec 和 PyTorch
文本分类是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它旨在根据文本内容将其分配到特定的类别。随着深度学习技术的快速发展，Word2Vec 和 PyTorch 成为文本分类任务中常用的工具。本文将介绍 Word2Vec 的原理，并展示如何使用 PyTorch 实现文本分类。
### Word2Vec 概述
Word2Vec 是一种将词汇转
原创
2024-08-06 13:24:58
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