鏈接地址：https://github.com/AimeeLee77/keyword_extraction 1、基於TF-IDF的文本關鍵詞抽取方法 詞頻（Term Frequency，TF） 逆向文件頻率（Inverse Document Frequency ...

　　在許多自然語言處理任務中，許多單詞表達是由他們的tf-idf分數決定的。即使這些分數告訴我們一個單詞在一個文本中的相對重要性，但是他們並沒有告訴我們單詞的語義。Word2Vec是一類神經網絡模型——在給定無標簽的語料庫的情況下，為語料庫的單詞產生一個能表達語義的向量。 　　word2vec ...

詞匯表使用one-hot編碼，一個詞在一列向量里只有一個位置是1，其他位置為0，缺點是浪費空間，而且看不出各個單詞之間的關系。 詞嵌入用一個高維向量表示一個單詞，意思相近的詞的詞嵌入比較接近，泛化能力強。 高維空間不好表示，t-SNe算法可將高維空間映射為二維空間。apple ...

1.word2vec詞向量原理解析 word2vec，即詞向量，就是一個詞用一個向量來表示。是2013年Google提出的。word2vec工具主要包含兩個模型：跳字模型（skip-gram）和連續詞袋模型（continuous bag of words，簡稱CBOW），以及兩種高效訓練的方法 ...

word2vec相關基礎知識、下載安裝參考前文：word2vec詞向量中文文本相似度計算 文件夾： word2vec使用說明及源代碼介紹 1.下載地址 2.中文語料 3.參數介紹 4.計算相似詞語 5.三個詞預測語義語法關系 ...

轉自：https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79905328 1.回顧DNN訓練詞向量 上次說到了通過DNN模型訓練詞獲得詞向量，這次來講解下如何用word2vec訓練詞獲取詞向量。 回顧下之前所說的DNN訓練詞向量的模型 ...

首先感謝無私分享的各位大神，文中很多內容多有借鑒之處。本次將自己的實驗過程記錄，希望能幫助有需要的同學。 一、從下載數據開始 現在的中文語料庫不是特別豐富，我在之前的文章中略有整理， ...

　　Distributed Representation 這種表示，它最早是 Hinton 於 1986 年提出的，可以克服 one-hot representation 的缺點。 其基本想法是： 　　通過訓練將某種語言中的每一個詞映射成一個固定長度的短向量 ...