前言： 作為一個深度學習的重度狂熱者，在學習了各項理論后一直想通過項目練手來學習深度學習的框架以及結構用在實戰中的知識。心願是好的，但機會卻不好找。最近剛好有個項目，借此機會練手的過程中，我發現其實 ...

目錄 　　前言 　　CBOW模型與Skip-gram模型 　　基於Hierarchical Softmax框架的CBOW模型 　　基於Negative Sampling框架的CBOW模型 　　負采樣算法 　　結巴分詞 　　word2vec 前言 ...

一、Word2Vec簡介 　　Word2Vec 是 Google 於 2013 年開源推出的一款將詞表征為實數值向量的高效工具，采用的模型有CBOW（Continuous Bag-Of-Words，連續的詞袋模型）和Skip-gram兩種。Word2Vec通過訓練，可以把對文本內容的處理簡化為K ...

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！ ...

word2vec簡介 word2vec是把一個詞轉換為向量，變為一個數值型的數據。 主要包括兩個思想：分詞和負采樣 使用gensim庫——這個庫里封裝好了word2vector模型，然后用它訓練一個非常龐大的數據量。 自然語言處理的應用 拼寫檢查——P(fiften minutes ...

　　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 ...

一、Word2vec word2vec是Google與2013年開源推出的一個用於獲取word vecter的工具包，利用神經網絡為單詞尋找一個連續向量看空間中的表示。word2vec是將單詞轉換為向量的算法，該算法使得具有相似含義的單詞表示為相互靠近的向量。 此外，它能讓我們使用向量算法來處 ...

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