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word2vec、glove和fasttext詞向量進行文本表示，訓練隨機森林 ...
原文：NLP獲取詞向量的方法（Glove、n-gram、word2vec、fastText、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。 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 或者說兩個詞共同出現的次數 來表示每一個詞語，此時每個詞向量的維度等於詞庫容量，每一維存儲着詞庫對應序號的詞語出現在當前詞語周圍的次數，所有這些詞向量組成的 ...
2021-11-29 17:22 0 1235 推薦指數：
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