https://www.cnblogs.com/randomstring/p/10439384.html （原创） word2vec是将单词转为向量，并为后续应用机器学习的算法做准备。 经典的模型有两种，skip-gram和cbow， 其中，skip-gram是给定输入单词来预测 ...

实验描述： 　　本实验的目的是将词向量聚类并有效的表示。将要表示的词是从一个大规模语料中人工抽取出来的，部分所表示的词的示例如下： 　　　　家居： 卫生间 灯饰 风格 颇具匠心 设计师 沙发 避风港 枕头 流连忘返 奢华　　　　房产： 朝阳区 物业 房地产 区域 市场 别墅 廉租房 经适房 ...

前言：今天在代码中，又出现了这个问题，就是对象赋值给一个新的对象时，然后更改新对象中的属性，就会把老对象的值也更改，以前也遇到这个问题，只是没有深究，今天刚好又遇到了此问题，我决定写下来，和大家一起分享，也同样希望大家给出更加合理的解决方案，和原理 ...

来源：https://www.numpy.org.cn/deep/basics/word2vec.html 词向量 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 #说明 本教程可支持在 CPU/GPU 环境下运行 Docker镜像支持 ...

前导单词预测后面跟哪个单词的概率大小（理论上除了上文之外，也可以引入单词的下文联合起来预测单词出现概率） ...

1、自然语言处理的几个核心问题 怎么表示单词，句子 怎么表示单词或者句子的意思（语意信息）？ 怎么衡量单词之间，句子之间的相似度？ 2、词袋模型 词袋模型（Bag-of-word Model）是一种常用的单词表示方法。 假设我们辞典里有六个单词：[今天 ...

词袋模型（Bag of Words Model） 词袋模型的概念 先来看张图，从视觉上感受一下词袋模型的样子。 词袋模型看起来像一个口袋把所有词都装进去，但却不完全如此。在自然语言处理和信息检索中作为一种简单假设，词袋模型把文本（段落或者文档）被看作是无序的词汇集合，忽略语法甚至是单词 ...

Reference：http://licstar.net/archives/328 （比较综合的词向量研究现状分析） 序：为什么NLP在模式识别里面比较难？ Licstar的文章开头这么提到：语言（词、句子、篇章等）属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体，而语音和图像属于较为底层的原始输入 ...