原文地址:https://www.jianshu.com/p/2f2d5d5e03f8 一、文本特征 (一)基本文本特征提取 词语数量 常,负面情绪评论含有的词语数量比正面情绪评论更多。 ...
这一节我们来聊聊不定长的文本向量,这里我们暂不考虑有监督模型,也就是任务相关的句子表征,只看通用文本向量,根据文本长短有叫sentence vec, paragraph vec也有叫doc vec的。这类通用文本embedding的应用场景有很多,比如计算文本相似度用于内容召回, 用于聚类给文章打标等等。前两章我们讨论了词向量模型word vec和Fasttext,那最简单的一种得到文本向量的方法 ...
2020-10-06 14:25 1 728 推荐指数:
原文地址:https://www.jianshu.com/p/2f2d5d5e03f8 一、文本特征 (一)基本文本特征提取 词语数量 常,负面情绪评论含有的词语数量比正面情绪评论更多。 ...
word2vec是google 2013年提出的,从大规模语料中训练词向量的模型,在许多场景中都有应用,信息提取相似度计算等等。也是从word2vec开始,embedding在各个领域的应用开始流行,所以拿word2vec来作为开篇再合适不过了。本文希望可以较全面的给出Word2vec从模型结构 ...
doc2vec使用说明(一)gensim工具包TaggedLineDocument gensim 是处理文本的很强大的工具包,基于python环境下: 1.gensim可以做什么? 它可以完成的任务,参加gensim 主页API中给出的介绍,链接 ...
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 ...
这篇是七月在线问答系统项目中使用到的一个算法,由于当时有总结,就先放上来了后期再整理。 Doc2vec Doc2vec又叫Paragraph Vector是Tomas Mikolov基于word2vec模型提出的,其具有一些优点,比如不用固定句子长度,接受不同长度的句子做训练样本 ...
和熟知的 Word2vec 类似,只不过 Word2vec 是训练词向量,而 Doc2vec 可以训练 ...
本篇博客是Gensim的进阶教程,主要介绍用于词向量建模的word2vec模型和用于长文本向量建模的doc2vec模型在Gensim中的实现。 Word2vec Word2vec并不是一个模型——它其实是2013年Mikolov开源的一款用于计算词向量的工具。关于Word2vec更多的原理 ...
/documents 的向量表达,是 word2vec 的拓展。类似有PV-DM和PV-DBOW两种方式。 ...