本篇也同步笔者另一博客上（https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81530542） 一、概述 在上一篇中，我们介绍 ...

环境： win7+python3.5 1. 下载wiki中文分词语料 使用迅雷下载会快不少，大小为1个多G https://dumps.wikimedia.org/zh ...

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， ...

　　google最近新开放出word2vec项目，该项目使用deep-learning技术将term表示为向量，由此计算term之间的相似度，对term聚类等，该项目也支持phrase的自动识别，以及 ...

分词结果： 分词结果部分数据： 模型： 结果： 分析： 　　预测结果与训练集数据紧密相关，Word2Vec会根据训练集中各词之间的紧密程度设置不同的相识度， ...

当前无论是学术界还是工业界，深度学习都受到极大的追捧，尤其是在Google开源深度学习平台TensorFlow之后，更是给深度学习火上浇油。目前在开源社区Github上所有开源项目中，TensorFl ...

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 ...

一、词汇表征 首先回顾一下之前介绍的单词表示方法，即one hot表示法。 如下图示，“Man”这个单词可以用 \(O_{5391}\) 表示,其中O表示One_hot。其他单词同理。 但是这样 ...

同步笔者CSDN博客（https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81513882）。 一、概述 本文将要讨论NLP的一个重要话题：Word ...

I. 复习word2vec的核心思路 1. Skip-gram 模型示意图： 2.word vectors的随机梯度 假设语料库中有这样一行句子： I love deep learning ...