博客園的markdown用起來太心塞了，現在重新用其他編輯器把這篇博客整理了一下。 目前用word2vec算法訓練詞向量的工具主要有兩種：gensim 和 tensorflow。gensim中已經封裝好了word2vec這個包，用起來很方便，只要把文本處理成規范的輸入格式，寥寥幾行代碼就能訓練詞 ...

今天參考網上的博客，用gensim訓練了word2vec詞向量。訓練的語料是著名科幻小說《三體》，這部小說我一直沒有看，所以這次拿來折騰一下。 《三體》這本小說里有不少人名和一些特殊名詞，我從網上搜了一些，作為字典，加入到jieba里，以提高分詞的准確性。 一、gensim中 ...

目錄 大綱概述 數據集合 數據處理 預訓練word2vec模型 一、大綱概述 文本分類這個系列將會有8篇左右文章，從github直接下載代碼，從百度雲下載訓練數據，在pycharm上導入即可使用，包括基於word2vec預訓練的文本分類，與及基於近幾年的預訓練模型 ...

簡介 Word2vec 是 Google 在 2013 年年中開源的一款將詞表征為實數值向量的高效工具, 其利用深度學習的思想，可以通過訓練，把對文本內容的處理簡化為 K 維向量空間中的向量運算，而向量空間上的相似度可以用來表示文本語義上的相似度。Word2vec輸出的詞向量可以被用來做 ...

DeepNLP的核心關鍵/NLP語言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇、序 一、DeepNLP的核心關鍵：語言表示（Representation） 二、NLP詞的表示方法類型 1、詞的獨熱表示one-hot representation ...

在NLP(自然語言處理)領域，文本表示是第一步，也是很重要的一步，通俗來說就是把人類的語言符號轉化為機器能夠進行計算的數字，因為普通的文本語言機器是看不懂的，必須通過轉化來表征對應文本。早期是基於規則的方法進行轉化，而現代的方法是基於統計機器學習的方法。 數據決定了機器學習的上限,而算法只是盡可 ...

上一篇博客用詞袋模型，包括詞頻矩陣、Tf-Idf矩陣、LSA和n-gram構造文本特征，做了Kaggle上的電影評論情感分類題。 這篇博客還是關於文本特征工程的，用詞嵌入的方法來構造文本特征，也就是用word2vec、glove和fasttext詞向量進行文本表示，訓練隨機森林 ...

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