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！ ...

參考資料： http://ir.dlut.edu.cn/NewsShow.aspx?ID=291 http://www.douban.com/note/2980 ...

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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 ...

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 ...

原理 word2vec的大概思想是，認為，距離越近的詞，相關性就越高，越能夠表征這個詞。所以，只需要把所有的條件概率\(P(w_{t+j}|w_t)\)最大化，這樣就能夠得到一個很好的用來表征詞語之間關系的模型了。 最大化的方法就是使用最大似然估計，構建損失函數，然后使用梯度下降進行優化 ...