最近测试OpenNRE，没有GPU服务器，bert的跑不动，于是考虑用word vec，捡起fasttext 下载安装 先clone代码 然后make编译： 编译后，将生成的fastText移到bin 训练word vec 先讲语料分好词，比如保存到sent train.txt，文件内容是中文分词后的内容: 开始调用fasttext训练： 很快就跑完了，跑完后，可以看到生成两个文件： 来看下vec ...
2019-11-22 15:45 0 486 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 ...
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 ...
在Linux上安装好word2vec， 进入trunk文件夹，把分词后的语料文件放在trunk文件夹内，执行：./word2vec -train tt.txt -output vectors.bin -cbow 1 -size 80 -window 5 -negative 80 -hs ...
在word2vec原理中讲到如果每个词向量由300个元素组成，并且一个单词表中包含了10000个单词。回想神经网络中有两个权重矩阵——一个在隐藏层，一个在输出层。这两层都具有300 x 10000 = 3,000,000个权重！使用梯度下降法在这种巨大的神经网络下面进行训练是很慢的。并且可能更糟 ...
虽然早就对NLP有一丢丢接触，但是最近真正对中文文本进行处理才深深感觉到自然语言处理的难度，主要是机器与人还是有很大差异的，毕竟人和人之间都是有差异的，要不然不会讲最难研究的人嘞 ~~~~~~~~~ ...
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 ...
