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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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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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。
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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
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:
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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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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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):
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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# 在PyTorch中使用Gensim的Word2Vec
在自然语言处理（NLP）中，Word2Vec是一个非常流行的模型，用于将单词转换为向量表示。Gensim是Python中一个常用的库，它为Word2Vec模型提供了易于使用的实现。而PyTorch是一个流行的深度学习框架，两者结合可以使我们轻松地在深度学习模型中使用Word2Vec生成的词向量。
## 流程概览
下面是整个流程的简要步
Gevent指南 gevent程序员指南由Gevent社区编写gevent是一个基于libev的并发库。它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。介绍贡献者核心部分Greenlets同步和异步执行确定性创建GreenletsGreenlet状态程序停止超时猴子补丁(Monkey patching)数据结构事件队列组和池锁和信号量线程局部变量子进程Actors
model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format(‘../data/wiki.zh.text.vector’, binary=False) 之后word = model['的']改为word = model[u'的']
原创
2022-07-19 11:52:31
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Hierarchical SoftmaxCbow: 原理：用中心词作为预测的值（输出），输出可看做一个点，和其他点（词语）做区分，共同构成了一个霍夫曼树，要求Xw经过层次softmax函数，达到输出预测值概率最大。 用周围的词做输入，通过查表的形式，将原输入的one-hot编码形式转换为词向量形式，词向量表
1、Word2vec的基本原理 先简述一下Word2vec相关原理，因为本文要讲述的doc2vec是基于Word2vec思想的算法。w2v的数学知识还比较丰富，网络上相关资料也很多。如果要系统的讲述，我可能会涉及包括词向量的理解、sigmoid函数、逻辑回归、Bayes公式、Huffman编码、n-gram模型、浅层神经网络、激活函数、最大似然及其梯度推导、随机梯度下降法、词向量与模型参数的更新
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
Word2Vec词聚类文本关键词抽取方法的主要思路是对于用词向量表示的文本词语，通过K-Means算法对文章中的词进行聚类，选择聚类中心作为文章的一个主要关键词，计算其他词与聚类中心的距离即相似度，选择topN个距离聚类中心最近的词作为文本关键词，而这个词间相似度可用Word2Vec生成的向量计算得到。假设Dn为测试语料的大小，使用该方法进行文本关键词抽取的步骤如下所示：（1） 对Wiki中文语料
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2024-02-27 14:44:03
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Python是一种动态的编程语言，那就具有动态编程语言的特性，可以在运行时改变其结构，比如新的函数，对象、代码也可以引进，已有的函数可以被删除。。。目前最常用的可以归纳为以下几点：1.运行的过程中给对象绑定(添加)属性，2.运行过程中给类绑定(添加)属性，3.运行的过程中给类绑定(添加)方法，4.运行的过程中删除属性和方法。在安全和限制的条件下，可以使用__slots__变量来达到此目的。需要注意
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2024-09-18 20:21:48
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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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