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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之前也写过word2vec词向量文本分类实现，不过那是基于Keras。 今天来写下tensoflow版的代码。 再来感受下它的魅力。 tensorflow比Keras更接近底层，可以更方便让我们理解Word2vector如何应用在文本分类中 简化版例子。算例第一步：导入包#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: yudeng
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2024-04-15 14:52:05
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word2vec简介 word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative sampling）和层序softmax（hierarchical softmax）。word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系。
自然语言是一套用来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。在机
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2024-02-15 14:54:19
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基于 word2vec 模型的文本分类任务前言一、安装并导入工具包二、获取词表三、训练模型四、统计词频四、获取特征向量五、准确率计算六、代码总和 前言基于 word2vec 模型的文本分类任务：文本共包含七个类别，每个类别包含200个文本。 一、安装并导入工具包本实验主要使用到的工具包有 gensim 包， jieba 包， numpy 包和re 包。 安装 gensim 模块命令如下，其他模
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2024-09-30 22:32:19
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打开Word文档，选择"页面布局"选项卡、"页面背景"功能组，"页面颜色"按钮，在下拉列表中选择"其他颜色"命令。 弹出"颜色"对话框，选择"自定义"选项卡，在红绿蓝三原色部分输入对应的数值。 选择"页面布局"选项卡，"页面背景"功能组，"页面边框"按钮。 弹出"边框和底纹"对话框，"页面边框"选项卡，按照图示设置颜色、宽度、艺术型。 设置完成后，点击"选项"，出现"边框和底纹选项"对话框，设置上
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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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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一、Word2vecword2vec是Google与2013年开源推出的一个用于获取word vecter的工具包，利用神经网络为单词寻找一个连续向量看空间中的表示。word2vec是将单词转换为向量的算法，该算法使得具有相似含义的单词表示为相互靠近的向量。此外，它能让我们使用向量算法来处理类别，例如着名等式King−Man+Woman=Queen。
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2024-04-25 08:24:03
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文章目录一、前言二、 向量化算法word2vec2.1 引言2.2 word2vec原理2.3 词的表示三、神经网络语言模型四、C&W模型五、CBOW模型5.1 CBOW模型结构图5.2 CBOW的输入输出六、Skip-gram模型6.1 Skip-gram模型结构图6.2 Skip-gram模型输入输出七、向量化算法doc2vec/str2vec7.1 doc2vec模型八、文本向量化
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2024-07-01 06:49:14
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在自然语言处理领域中，本文向量化是文本表示的一种重要方式。在当前阶段，对文本的大部分研究都是通过词向量化实现的，但同时也有一部分研究将句子作为文本处理的基本单元，也就是doc2vec和str2vec技术。1. word2vec简介大家很熟悉的词袋(bag of words)模型是最早的以词语为基本处理单元的文本向量化算法，所谓的词袋模型就是借助于词典把文本转化为一组向量，下面是两个简单的文本示例：
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2024-04-05 15:28:25
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最近在面试的时候被问到了word2vec相关的问题，答得不好，所以结束后回顾了一下word2vec的内容，现在把回顾梳理的内容记录一下。有些是自己的想法，可能会有一些谬误。下面进入正题。先来介绍相关的Notation我们定义两个矩阵\[V\in {\mathbb R}^{n\times|{\mathcal V}|}
\]\[U \in {\mathbb R}^{|{\mathcal V}|\tim
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2024-05-08 12:41:24
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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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前言今天的30天学习30种技术挑战，我决定先缓缓JavaScript, 学学用Python处理文字。这里我主要关注情感分析。几年前我就对情感分析感兴趣了，当时想写一个程序反应大家在tweets上对一部电影的情感走向，然后发映出电影的情感分析。有了这些信息就可以帮我决定是否有必要看某部电影。 谷歌搜索后，发现Naive Bayes classifier可以解决这个问题。当时我只会Java,
# 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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word2vec 是google 推出的做词嵌入（word embedding）的开源工具。 简单的说，它在给定的语料库上训练一个模型，然后会输出所有出现在语料库上的单词的向量表示，这个向量称为"word embedding"。基于这个向量表示，可以计算词与词之间的关系，例如相似性(同义词等)，语义关联性（中国 - 北京 = 英国 - 伦敦）等。NLP中传统的词表示方法是 one-hot
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2024-02-29 16:46:12
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"""本系列尝试用最浅显的语言描述机器学习核心思想和技术在工业级推荐系统中的应用场景。有兴趣的童鞋可以自行搜索相应的数学材料深度理解。不定期更新 & 佛系推荐学习材料 & 建议欢迎私信"""word2vec 通过训练产生目标(内容/用户/etc) 的向量表示(embeddings)，并且相似目标的向量表示距离相近，入下图所示: 语义相近的词，投影到二维平面上后距离
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2024-04-27 19:18:51
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2021/3/17：今天也是充实的一天。早上，验收训练好的NER模型，对模型精度变化进行简单分析；随后，参考相关文献，修改小论文（仍不理想，至少还得改三四天）；最后，尝试制作分类词云图（暂未使用自己的数据实现）。晚上，外出慢跑/散步+听音乐半小时。2021/3/18：今天也是充实的一天。 Twitter-分类词云图
R之wordcloud包参考教程：https://sites.go
Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系
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2020-02-18 14:18:00
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