word2vec 是google 推出的做词嵌入（word embedding）的开源工具。 简单的说，它在给定的语料库上训练一个模型，然后会输出所有出现在语料库上的单词的向量表示，这个向量称为"wo ...

首先感谢无私分享的各位大神，文中很多内容多有借鉴之处。本次将自己的实验过程记录，希望能帮助有需要的同学。 一、从下载数据开始 现在的中文语料库不是特别丰富，我在之前的文章中略有整理， ...

word2vec word2vec 是Mikolov 在Bengio Neural Network Language Model(NNLM)的基础上构建的一种高效的词向量训练方法。 词向量 词向 ...

导读 最近在做词向量相关工作，训练的词向量如何进行评测？本文将从业界使用最广泛的两个评测任务进行阐述，包括相似度任务（word similarity task）和词汇类比任务(word analog ...

导读 本文对AAAI 2018(Association for the Advancement of Artificial Intelligence 2018)高分录用的一篇中文词向量论文（cw2v ...

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 ...

根据用户的一些特征数据，如果能推测出用户的性别借此提高产品的服务质量、广告的精准性等都是极好的。 机器学习方法有很多，而且一般都可以达到不错的效果，比如svm或神经网络等。 本文使用的代码参考—— ...