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　　有感於最近接觸到的一些關於深度學習的知識，遂打算找個東西來加深理解。首選的就是以前有過接觸，且火爆程度非同一般的word2vec。嚴格來說，word2vec的三層模型還不能算是完整意義上的深度學習，本人確實也是學術能力有限，就以此為例子，打算更全面的了解一下這個工具。在此期間，參考 ...

概述 Word2vec是一款由谷歌發布開源的自然語言處理算法，其目的是把words轉換成vectors，從而可以用數學的方法來分析words之間的關系。Spark其該算法進行了封裝，並在mllib中實現。 整體流程是spark離線訓練模型，可以是1小時1訓練也可以1天1訓練，根據具體業務來判斷 ...

一.簡介 Word2Vec是一個Estimator表示文檔的單詞序列並用於訓練一個 Word2VecModel。該模型將每個單詞映射到唯一的固定大小的向量。使用Word2VecModel 文檔中所有單詞的平均值將轉換為向量；然后，可以將此向量用作預測，文檔相似度計算等功能。 二.例子 在下面 ...

目錄 1.簡介 2.從統計語言模型開始 2.1序列概率模型 2.2 N元統計模型 平滑技術 3.深度 ...

　　　　在word2vec原理篇中，我們對word2vec的兩種模型CBOW和Skip-Gram，以及兩種解法Hierarchical Softmax和Negative Sampling做了總結。這里我們就從實踐的角度，使用gensim來學習word2vec。 1. gensim安裝與概述 ...

word2vec學習筆記 前言 最近一個月事情多，心力交瘁，臨近過年這幾天進入到啥也不想干的狀態，要想擺脫這種狀態最好的方法就是趕緊看書寫東西，給自己一些正反饋，走出負面循環。過完年要做一些NLP相關的事情了，所有要大致了解下相關內容，第一個准備深入了解的就是word2vec，這是一種詞嵌入 ...

分詞結果： 分詞結果部分數據： 模型： 結果： 分析： 　　預測結果與訓練集數據緊密相關，Word2Vec會根據訓練集中各詞之間的緊密程度設置不同的相識度，因此，要想獲得較好的預測結果，需要有合適的訓練集！ ...