# 导入包
import collections
import math
import random
import time
import os
import numpy as np
import torch
from torch import nn
import sys
import torch.utils.data as Data1.处理数据集# 打开并读取数据集ptb
dataset_pat
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2023-11-07 01:16:11
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本文摘录整编了一些理论介绍，推导了word2vec中的数学原理；并考察了一些常见的word2vec实现，评测其准确率等性能，最后分析了word2vec原版C代码；针对没有好用的Java实现的现状，移植了原版C程序到Java。时间和水平有限，本文没有就其发展历史展开多谈，只记录了必要的知识点，并着重关注工程实践。虽然我的Java方案速度比原版C程序高出1倍，在算法代码与原版C程序一致的情况下准确率仍
相关链接：1、Word2Vec源码最详细解析（上）2、Word2Vec源码最详细解析（下）Word2Vec源码最详细解析（上）在这一部分中，主要介绍的是Word2Vec源码中的主要数据结构、各个变量的含义与作用，以及所有算法之外的辅助函数，包括如何从训练文件中获取词汇、构建词表、hash表、Haffman树等，为算法实现提供数据准备。而算法部分的代码实现将在《Word2Vec源码最详细解析（下）》
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2024-02-11 08:34:15
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# Word2Vec：理解词的向量化表示
在自然语言处理（NLP）中，将词汇转换为计算机能够理解的形式是至关重要的。Word2Vec是一种流行的词嵌入技术，它通过将词语映射到一个连续向量空间中，使得更易于进行各种语言分析任务。本文将向您介绍Word2Vec的基本概念，并通过Python代码示例帮助您理解其实现过程。
## 什么是Word2Vec？
Word2Vec由Google在2013年提
原创
2024-09-26 07:25:24
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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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# 深入浅出Word2Vec：Python代码示例及其应用
## 引言
在自然语言处理领域，词向量是一个非常重要的概念，其中Word2Vec模型尤为突出。Word2Vec通过将词汇映射到向量空间，使得相似的词在向量空间中尽可能接近。这种表示方法为许多NLP任务（如文本分类、情感分析等）提供了强大的支持。本文将通过Python代码示例来展示如何使用Word2Vec，并附带相应的甘特图以便于理解各
word2vec内容链接 word2vec代码内容如下：import numpy as np
from collections import defaultdict
class word2vec():
def __init__(self):
self.n = settings['n']
self.lr = settings['learning_r
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2024-04-22 20:04:00
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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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Word2VecWord2Vec 是 google 在2013年提出的词向量模型，通过 Word2Vec 可以用数值向量表示单词，且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性。简述我们知道，在使用神经网络处理数据的时候，神经网络只能处理数字向量或者矩阵，他不可能理解文本、图像本身。那么，图像是用像素表示的，这个在最早显示图像的时候就已经和神经网络的使用不谋而合，但是文本是人类自然产生的，没有办法直
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2024-04-18 14:15:49
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word2vec要解决问题： 在神经网络中学习将word映射成连续（高维）向量，这样通过训练，就可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。一般来说， word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关的工作，比如聚类、找同义词、词性分析等等。另外还有其向量的加法组合算法。官网上的例子是 ：vector('Paris') - ve
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2023-07-29 19:09:18
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word2vec原理也很简单，这里简单介绍下，不细讲。word2vec有两种训练模式： 1.CBOW(Continuous Bag-of-Words Model) 2.Skip-gram (Continuous Skip-gram Model) 其实它们两都是单个隐藏层的模型，然后最后模型训练好后（也是用反向传播更新模型参数）。输入一个词，得到的隐藏层向量就是词嵌入的结果。1.CBOW 根
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2024-01-15 22:30:38
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目录 目录1.读写数据集2.重采样3.建立datasetLoader4.搭建skip-gram模型5.训练1.读写数据集使用的是一份英文数据集。其网盘地址如下：实现工具：Jupyter提取码：7m14 之前看了许多博主和教学视频都是训练中文词向量，但是中文词向量有一个很麻烦的事情就是分词。他们几乎都毫不犹豫的选择jieba分词，然而jieba分词是基于1阶马尔科夫随机场分词，这
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2023-12-06 11:31:41
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Word2vec是我们常用的产生词向量的工具，这里对c语言版本的word2vec的源码进行了分析，同时对于Hierarchical softmax以及negative sampling的原理进行简单的讲解，具体原理可以看参考资料1-3的内容目录参数：1. 预处理2. 构建词库2.1指定词库中读取2.2 训练语料中构建3. 初始化网络结构3.1 初始化参数3.2 哈夫曼树的建立3.3 负样本中表的初
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2024-02-23 23:58:35
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google最近新开放出word2vec项目，该项目使用deep-learning技术将term表示为向量，由此计算term之间的相似度，对term聚类等，该项目也支持phrase的自动识别，以及与term等同的计算。 word2vec（word to vector）顾名思义，这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相
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2024-02-29 15:11:49
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Word2Vec实现 文章目录Word2Vec实现一、Word2Vec原理损失函数-负采样二、主流实现方式1.gensim2.jiabaWord2Vec调参缺点：总结 一、Word2Vec原理 一句话，word2vec就是用一个一层的神经网络(CBOW的本质)把one-hot形式的词向量映射为分布式形式的词向量，为了加快训练速度，用了Hierarch
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2024-04-22 12:33:30
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既然是概述，那么我也只会在文中谈一点关于 Word2Vec 的思想和大概的方法。对于这个算法，如果一开始学习就深入到算法细节中，反而会陷入局部极值点，最后甚至不知道这个算法是干嘛的。在了解算法大概的思路后，如果有进一步研究的必要，再去深究算法细节，这时一切都是水到渠成的。什么是Word2VecWord2Vec，顾名思义，就是把一个 word 变成一个 vector。其实，早在 Word2Vec 出
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2024-07-31 20:23:49
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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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网上有很多这方面的资源，详细各位都能够对于word2vec了解了大概，这里只讲讲个人的理解，目的：通过对于一个神经网络的训练，得到每个词对应的一个向量表达基于： 这个神经网络，是基于语言模型，即给定T个词的字符串s，计算s是自然语言的概率p（w1，w2,…,wt）而构建的，更直白点，就是通过输入wi的上下相邻的n个词（n-gram方法），来就算输出是wi的概率方案：CBOM和skip-gram两种
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2024-07-12 16:19:53
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1.Doc2vec模型介绍Doc2Vec模型基于Word2vec模型，并在其基础上增加了一个段落向量。 以Doc2Vec的C-BOW方法为例。算法的主要思想在以下两个方面：训练过程中新增了paragraph id，即训练语料中每个句子都有一个唯一的id。paragraph id和普通的word一样，也是先映射成一个向量，即paragraph vector。paragraph vector与word
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2024-04-12 13:31:29
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目录目录1.n-gram2.神经网络语言模型3.word2Vec4.训练技巧4.1重采样4.2负采样4.3层序softmax1.n-gram一句话由许多词构成，例如：“I love NanJing University”。在语言模型里面，我们常常将某句话生成的看做是一个概率事件。我们脑海里常常构思的语言句子，那么其出现的频数也比较多，发生概率就大，胡言乱语的语句频数少，发生的概率也较小。但是从句子
