原文:文本情感分析(二):基於word2vec、glove和fasttext詞向量的文本表示

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word vec glove和fasttext詞向量進行文本表示,訓練隨機森林分類器。 一 訓練word vec和fasttext詞向量 Kaggle情感分析題給出了三個數據集,一個是帶標簽的訓練集, ...

2019-05-19 17:56 0 4185 推薦指數:

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文本分布式表示(三):用gensim訓練word2vec向量

今天參考網上的博客,用gensim訓練了word2vec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 ...

Thu Mar 28 23:51:00 CST 2019 0 1964
文本分布式表示(二):用tensorflow和word2vec訓練向量

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 ...

Thu May 09 20:56:00 CST 2019 0 1765
word2vec訓練模型實現文本轉換向量

利用 Word2Vec 實現文本分詞后轉換成向量 步驟: 1、對語料庫進行分詞,中文分詞借助jieba分詞。需要對標點符號進行處理 2、處理后的詞語文本利用word2vec模塊進行模型訓練,並保存   向量維度可以設置高一點,300 3、保存模型,並測試,查找相似,相似topN ...

Mon Oct 25 18:45:00 CST 2021 0 1170
NLP從袋到Word2Vec文本表示

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 ...

Fri May 10 04:26:00 CST 2019 0 926
NLP獲取詞向量的方法(Glove、n-gram、word2vecfastText、ELMo 對比分析

  自然語言處理的第一步就是獲取詞向量,獲取詞向量的方法總體可以分為兩種兩種,一個是基於統計方法的,一種是基於語言模型的。 1 Glove - 基於統計方法   Glove是一個典型的基於統計的獲取詞向量的方法,基本思想是:用一個詞語周邊其他詞語出現的次數(或者說兩個共同出現的次數 ...

Tue Nov 30 01:22:00 CST 2021 0 1235
word2vec 和 doc2vec 向量表示

Word2Vec 向量的稠密表達形式(無標簽語料庫訓練) Word2vec中要到兩個重要的模型,CBOW連續袋模型和Skip-gram模型。兩個模型都包含三層:輸入層,投影層,輸出層。 1.Skip-Gram神經網絡模型(跳過一些) skip-gram模型的輸入是一個單詞wI ...

Fri Sep 07 05:42:00 CST 2018 0 1486
向量表示word2vec嵌入

  在NLP任務中,訓練數據一般是一句話(中文或英文),輸入序列數據的每一步是一個字母。我們需要對數據進行的預處理是:先對這些字母使用獨熱編碼再把它輸入到RNN中,如字母a表示為(1, 0, 0, 0, …,0),字母b表示為(0, 1, 0, 0, …, 0)。如果只考慮小寫字母a~z ...

Sat Apr 25 23:28:00 CST 2020 0 1422
 
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