word2vec前世今生 2013年，Google開源了一款用於詞向量計算的工具——word2vec，引起了工業界和學術界的關注。首先，word2vec可以在百萬數量級的詞典和上億的數據集上進行高效地訓練；其次，該工具得到的訓練結果——詞向量（word embedding），可以很好地度量詞與詞 ...

word2vec 是 Google 於 2013 年開源推出的一個用於獲取 word vector 的工具包，它簡單、高效，因此引起了很多人的關注。由於 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在兩篇相關的論文 [3,4] 中並沒有談及太多算法細節，因而在一定程度上增加了 ...

詞向量作為文本的基本結構——詞的模型，以其優越的性能，受到自然語言處理領域研究人員的青睞。良好的詞向量可以達到語義相近的詞在詞向量空間里聚集在一起，這對后續的文本分類，文本聚類等等操作提供了便利，本文將詳細介紹如何使用word2vec構建中文詞向量。 一、中文語料庫 本文采用的是搜狗實驗室 ...

1. 語言模型 2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BER ...

What is Gensim? Gensim是一款開源的第三方Python工具包，用於從原始的非結構化的文本中，無監督地學習到文本隱層的主題向量表達。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在內的多種主題模型算法，支持流式訓練，並提供了諸如相似度計算，信息檢索等一些常用任務 ...

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 ...

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1. 前言 自然語言處理(NLP)是機器學習，人工智能中的一個重要領域。文本表達是 NLP中的基礎技術，文本分類則是 NLP 的重要應用。fasttext是facebook開源的一個詞向量與文本分類 ...

word2vec 是google 推出的做詞嵌入（word embedding）的開源工具。 簡單的說，它在給定的語料庫上訓練一個模型，然后會輸出所有出現在語料庫上的單詞的向量表示，這個向量稱為"word embedding"。基於這個向量表示，可以計算詞與詞之間的關系，例如相似性(同義詞 ...

本文主要工作是將文本方法 (word2vec) 和知識庫方法 (transE) 相融合作知識表示，即將外部知識庫信息（三元組）加入word2vec語言模型，作為正則項指導詞向量的學習，將得到的詞向量用於分類任務，效果有一定提升。 一. word2vec 模型 　　word2vec ...