上一篇博客用词袋模型，包括词频矩阵 Tf Idf矩阵 LSA和n gram构造文本特征，做了Kaggle上的电影评论情感分类题。 这篇博客还是关于文本特征工程的，用词嵌入的方法来构造文本特征，也就是用word vec glove和fasttext词向量进行文本表示，训练随机森林分类器。 一 训练word vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集，一个是带标签的训练集， ...
2019-05-19 17:56 0 4185 推荐指数：
3种常用的词向量训练方法的代码，包括Word2Vec, FastText, GloVe： https://github.com/liyumeng/DeepLearningPractice2017/blob/master/WordEmbedding/WordEmbedding.ipynb 词 ...
今天参考网上的博客，用gensim训练了word2vec词向量。训练的语料是著名科幻小说《三体》，这部小说我一直没有看，所以这次拿来折腾一下。 《三体》这本小说里有不少人名和一些特殊名词，我从网上搜了一些，作为字典，加入到jieba里，以提高分词的准确性。 一、gensim中 ...
博客园的markdown用起来太心塞了，现在重新用其他编辑器把这篇博客整理了一下。 目前用word2vec算法训练词向量的工具主要有两种：gensim 和 tensorflow。gensim中已经封装好了word2vec这个包，用起来很方便，只要把文本处理成规范的输入格式，寥寥几行代码就能训练词 ...
利用 Word2Vec 实现文本分词后转换成词向量 步骤： 1、对语料库进行分词，中文分词借助jieba分词。需要对标点符号进行处理 2、处理后的词语文本利用word2vec模块进行模型训练，并保存 词向量维度可以设置高一点，300 3、保存模型，并测试，查找相似词，相似词topN ...
在NLP(自然语言处理)领域，文本表示是第一步，也是很重要的一步，通俗来说就是把人类的语言符号转化为机器能够进行计算的数字，因为普通的文本语言机器是看不懂的，必须通过转化来表征对应文本。早期是基于规则的方法进行转化，而现代的方法是基于统计机器学习的方法。 数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可 ...
自然语言处理的第一步就是获取词向量，获取词向量的方法总体可以分为两种两种，一个是基于统计方法的，一种是基于语言模型的。 1 Glove - 基于统计方法 Glove是一个典型的基于统计的获取词向量的方法，基本思想是：用一个词语周边其他词语出现的次数（或者说两个词共同出现的次数 ...
Word2Vec 词向量的稠密表达形式（无标签语料库训练） Word2vec中要到两个重要的模型，CBOW连续词袋模型和Skip-gram模型。两个模型都包含三层：输入层，投影层，输出层。 1.Skip-Gram神经网络模型（跳过一些词） skip-gram模型的输入是一个单词wI ...
在NLP任务中，训练数据一般是一句话（中文或英文），输入序列数据的每一步是一个字母。我们需要对数据进行的预处理是：先对这些字母使用独热编码再把它输入到RNN中，如字母a表示为(1, 0, 0, 0, …,0)，字母b表示为(0, 1, 0, 0, …, 0)。如果只考虑小写字母a~z ...
