一、利用wiki中文语料进行word2vec模型构建 　1）数据获取 　　到wiki官网下载中文语料，下载完成后会得到命名为zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2的文件，里面是一个XML文件 　　下载地址如下：https ...

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介绍 word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/ word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词的集合计算出词与词之间的距离。 它将term转换成向量形式，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量 ...

在Linux上安装好word2vec， 进入trunk文件夹，把分词后的语料文件放在trunk文件夹内，执行：./word2vec -train tt.txt -output vectors.bin -cbow 1 -size 80 -window 5 -negative 80 -hs ...

最近在工作之余学习NLP相关的知识，对word2vec的原理进行了研究。在本篇文章中，尝试使用TensorFlow自行构建、训练出一个word2vec模型，以强化学习效果，加深理解。 一.背景知识： 在深度学习实践中，传统的词汇表达方式是使用one-hot向量，其中，向量的维度等于词汇量 ...

　　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 ...