在Linux上安装好word vec， 进入trunk文件夹，把分词后的语料文件放在trunk文件夹内，执行：. word vec train tt.txt output vectors.bin cbow size window negative hs sample e threads binary iter 其中tt.txt是刚才分词后的输出文件，vectors.bin是训练后输出的文件， c ...
2017-05-26 16:13 0 1786 推荐指数：
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
此代码为Google tensorflow例子代码，可在github找到 (word2vec_basic.py) 关于word2vec的介绍，之前也整理了一篇文章，感兴趣的朋友可以去看下，示例代码是skip-gram的训练方式，这里简单概括一下训练的数据怎么来的：比如，有这么一句话“喜欢写 ...
