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 ...

目录 　　前言 　　CBOW模型与Skip-gram模型 　　基于Hierarchical Softmax框架的CBOW模型 　　基于Negative Sampling框架的CBOW模型 　　负采样算法 　　结巴分词 　　word2vec 前言 ...

一、Word2Vec简介 　　Word2Vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具，采用的模型有CBOW（Continuous Bag-Of-Words，连续的词袋模型）和Skip-gram两种。Word2Vec通过训练，可以把对文本内容的处理简化为K ...

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 ...

以前看的国外的一篇文章，用代码解释word2vec训练过程，觉得写的不错，转过来了 原文链接 http://nbviewer.jupyter.org/github/dolaameng/tutorials/blob/master/word2vec-abc/poc ...

　　词的向量化就是将自然语言中的词语映射成是一个实数向量，用于对自然语言建模，比如进行情感分析、语义分析等自然语言处理任务。下面介绍比较主流的两种词语向量化的方式： 　　第一种即One-Hot编码， ...

一、介绍 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包。它包括了一组用于word embedding的模型，这些模型通常都是用浅层（两层）神经网络训练词向量。 Word2vec的模型以大规模语料库作为输入，然后生成一个向量空间（通常为几百维 ...

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