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 ...

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 ...

在Linux上安裝好word2vec， 進入trunk文件夾，把分詞后的語料文件放在trunk文件夾內，執行：./word2vec -train tt.txt -output vectors.bin -cbow 1 -size 80 -window 5 -negative 80 -hs ...

最近在工作之余學習NLP相關的知識，對word2vec的原理進行了研究。在本篇文章中，嘗試使用TensorFlow自行構建、訓練出一個word2vec模型，以強化學習效果，加深理解。 一.背景知識： 在深度學習實踐中，傳統的詞匯表達方式是使用one-hot向量，其中，向量的維度等於詞匯量 ...

　　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 ...