詞向量作為文本的基本結構——詞的模型，以其優越的性能，受到自然語言處理領域研究人員的青睞。良好的詞向量可以達到語義相近的詞在詞向量空間里聚集在一起，這對后續的文本分類，文本聚類等等操作提供了便利，本文將詳細介紹如何使用word2vec構建中文詞向量。 一、中文語料庫 本文采用的是搜狗實驗室 ...

https://www.jianshu.com/p/87798bccee48 一、文本處理流程 通常我們文本處理流程如下: 1 對文本數據進行預處理：數據預處理，包括簡繁體轉換，去除xml符號，將單詞條內容處理成單行數據，word2vec訓練原理是基於詞 ...

　　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 ...

word2vec介紹 word2vec官網：https://code.google.com/p/word2vec/ word2vec是google的一個開源工具，能夠根據輸入的詞的集合計算出詞與詞之間的距離。 它將term轉換成向量形式，可以把對文本內容的處理簡化為向量空間中的向量 ...

一、利用wiki中文語料進行word2vec模型構建 　1）數據獲取 　　到wiki官網下載中文語料，下載完成后會得到命名為zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2的文件，里面是一個XML文件 　　下載地址如下：https ...

　　google最近新開放出word2vec項目，該項目使用deep-learning技術將term表示為向量，由此計算term之間的相似度，對term聚類等，該項目也支持phrase的自動識別，以及與term等同的計算。 　　word2vec（word to vector）顧名思義，這是一個 ...

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 ...