原文地址:https://www.jianshu.com/p/2f2d5d5e03f8 一、文本特征 (一)基本文本特征提取 詞語數量 常,負面情緒評論含有的詞語數量比正面情緒評論更多。 ...
這一節我們來聊聊不定長的文本向量,這里我們暫不考慮有監督模型,也就是任務相關的句子表征,只看通用文本向量,根據文本長短有叫sentence vec, paragraph vec也有叫doc vec的。這類通用文本embedding的應用場景有很多,比如計算文本相似度用於內容召回, 用於聚類給文章打標等等。前兩章我們討論了詞向量模型word vec和Fasttext,那最簡單的一種得到文本向量的方法 ...
2020-10-06 14:25 1 728 推薦指數:
原文地址:https://www.jianshu.com/p/2f2d5d5e03f8 一、文本特征 (一)基本文本特征提取 詞語數量 常,負面情緒評論含有的詞語數量比正面情緒評論更多。 ...
word2vec是google 2013年提出的,從大規模語料中訓練詞向量的模型,在許多場景中都有應用,信息提取相似度計算等等。也是從word2vec開始,embedding在各個領域的應用開始流行,所以拿word2vec來作為開篇再合適不過了。本文希望可以較全面的給出Word2vec從模型結構 ...
doc2vec使用說明(一)gensim工具包TaggedLineDocument gensim 是處理文本的很強大的工具包,基於python環境下: 1.gensim可以做什么? 它可以完成的任務,參加gensim 主頁API中給出的介紹,鏈接 ...
Word2Vec 詞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連續詞袋模型和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(跳過一些詞) skip-gram模型的輸入是一個單詞wI ...
這篇是七月在線問答系統項目中使用到的一個算法,由於當時有總結,就先放上來了后期再整理。 Doc2vec Doc2vec又叫Paragraph Vector是Tomas Mikolov基於word2vec模型提出的,其具有一些優點,比如不用固定句子長度,接受不同長度的句子做訓練樣本 ...
和熟知的 Word2vec 類似,只不過 Word2vec 是訓練詞向量,而 Doc2vec 可以訓練 ...
本篇博客是Gensim的進階教程,主要介紹用於詞向量建模的word2vec模型和用於長文本向量建模的doc2vec模型在Gensim中的實現。 Word2vec Word2vec並不是一個模型——它其實是2013年Mikolov開源的一款用於計算詞向量的工具。關於Word2vec更多的原理 ...
/documents 的向量表達,是 word2vec 的拓展。類似有PV-DM和PV-DBOW兩種方式。 ...