word2vec 入门基础（一）
# word2vec 入门基础（一） 一、基本概念 word2vec是Google在2013年开源的一个工具，核心思想是将词表征映 射为对应的实数向量。 目前采用的模型有一下两种 CBOW(Continuous Bag-Of-Words，即连续的词袋模型) Skip-Gram ...
原文：word2vec 入门（二）使用教程篇
word vec 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， word vec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 vec ...
2016-02-02 21:18 0 26035 推荐指数：
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Word2Vec 使用总结
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word2vec使用说明
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Gensim的model使用word2vec 示例
ref : https://blog.csdn.net/luoluonuoyasuolong/article/details/107810578 ...