一.简介 Word2Vec是一个Estimator表示文档的单词序列并用于训练一个 Word2VecModel。该模型将每个单词映射到唯一的固定大小的向量。使用Word2VecModel 文档中所有单词的平均值将转换为向量；然后，可以将此向量用作预测，文档相似度计算等功能。 二.例子 在下面 ...

一 前言 二 鸣谢 感谢如下文章/论文的详细描述，它们亦是本文的主要测试依据，尤其需要感谢最后四篇博文的精彩解说。 Word2Vec Introduction - Google - [推荐] Gensim - Word2Vec - Github Gensim ...

参考资料： http://ir.dlut.edu.cn/NewsShow.aspx?ID=291 http://www.douban.com/note/2980 ...

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

在阅读本文之前，建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”（眼下还没公布）。掌握例如以下的几个概念： 什么是统计语言模型 神经概率语言模型的网络结构 CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构 ...

　　有感于最近接触到的一些关于深度学习的知识，遂打算找个东西来加深理解。首选的就是以前有过接触，且火爆程度非同一般的word2vec。严格来说，word2vec的三层模型还不能算是完整意义上的深度学习，本人确实也是学术能力有限，就以此为例子，打算更全面的了解一下这个工具。在此期间，参考 ...

概述 Word2vec是一款由谷歌发布开源的自然语言处理算法，其目的是把words转换成vectors，从而可以用数学的方法来分析words之间的关系。Spark其该算法进行了封装，并在mllib中实现。 整体流程是spark离线训练模型，可以是1小时1训练也可以1天1训练，根据具体业务来判断 ...

函数说明： 1. from gensim.model import word2vec 构建模型 word2vec(corpus_token, size=feature_size, min_count=min_count, window=window, sample=sample) 参数 ...