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 ...

一 前言 二 鳴謝 感謝如下文章/論文的詳細描述，它們亦是本文的主要測試依據，尤其需要感謝最后四篇博文的精彩解說。 Word2Vec Introduction - Google - [推薦] Gensim - Word2Vec - Github Gensim ...

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

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

在閱讀本文之前，建議首先閱讀“簡單易學的機器學習算法——word2vec的算法原理”（眼下還沒公布）。掌握例如以下的幾個概念： 什么是統計語言模型 神經概率語言模型的網絡結構 CBOW模型和Skip-gram模型的網絡結構 ...

　　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 ...

概述 Word2vec是一款由谷歌發布開源的自然語言處理算法，其目的是把words轉換成vectors，從而可以用數學的方法來分析words之間的關系。Spark其該算法進行了封裝，並在mllib中實現。 整體流程是spark離線訓練模型，可以是1小時1訓練也可以1天1訓練，根據具體業務來判斷 ...

函數說明： 1. from gensim.model import word2vec 構建模型 word2vec(corpus_token, size=feature_size, min_count=min_count, window=window, sample=sample) 參數 ...