链接地址：https://github.com/AimeeLee77/keyword_extraction 1、基于TF-IDF的文本关键词抽取方法 词频（Term Frequency，TF） 逆向文件频率（Inverse Document Frequency ...

　　在许多自然语言处理任务中，许多单词表达是由他们的tf-idf分数决定的。即使这些分数告诉我们一个单词在一个文本中的相对重要性，但是他们并没有告诉我们单词的语义。Word2Vec是一类神经网络模型——在给定无标签的语料库的情况下，为语料库的单词产生一个能表达语义的向量。 　　word2vec ...

词汇表使用one-hot编码，一个词在一列向量里只有一个位置是1，其他位置为0，缺点是浪费空间，而且看不出各个单词之间的关系。 词嵌入用一个高维向量表示一个单词，意思相近的词的词嵌入比较接近，泛化能力强。 高维空间不好表示，t-SNe算法可将高维空间映射为二维空间。apple ...

1.word2vec词向量原理解析 word2vec，即词向量，就是一个词用一个向量来表示。是2013年Google提出的。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag of words，简称CBOW），以及两种高效训练的方法 ...

word2vec相关基础知识、下载安装參考前文：word2vec词向量中文文本相似度计算 文件夹： word2vec使用说明及源代码介绍 1.下载地址 2.中文语料 3.參数介绍 4.计算相似词语 5.三个词预測语义语法关系 ...

转自：https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79905328 1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量，这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量。 回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型 ...

首先感谢无私分享的各位大神，文中很多内容多有借鉴之处。本次将自己的实验过程记录，希望能帮助有需要的同学。 一、从下载数据开始 现在的中文语料库不是特别丰富，我在之前的文章中略有整理， ...

　　Distributed Representation 这种表示，它最早是 Hinton 于 1986 年提出的，可以克服 one-hot representation 的缺点。 其基本想法是： 　　通过训练将某种语言中的每一个词映射成一个固定长度的短向量 ...