使用github--stanfordnlp--glove训练自己的数据词向量

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使用github--stanfordnlp--glove训练自己的数据词向量

1.准备语料准备好自己的语料,保存为txt,每行一个句子或一段话,注意要分好词.将分好词的语料保存为×××.txt 2.准备源码下载地址:https://github.com/stanfordnlp/GloVe,解压后将语料×××.txt添加到GloVe-master文件夹下 3.修改训练语料地址打开demo.sh文件,由于默认是下载TXT8作为语料,故将这段代码删除,并修改CORPUS=×××.txt,最终文件内容如下: 其他应该都可以自行修改. 4.执行打开终端,进入GloVe-ma…

开源共享一个训练好的中文词向量（语料是维基百科的内容，大概1G多一点）

使用gensim的word2vec训练了一个词向量. 语料是1G多的维基百科,感觉词向量的质量还不错,共享出来,希望对大家有用. 下载地址是: http://pan.baidu.com/s/1boPm2x5 包含训练代码.使用词向量代码.词向量文件(3个文件) 因为机器内存足够,也没有分批训练.所以代码非常简单.也在共享文件里面,就不贴在这里了.…

词表征 3：GloVe、fastText、评价词向量、重新训练词向量

原文地址:https://www.jianshu.com/p/ca2272addeb0 (四)GloVe GloVe本质是加权最小二乘回归模型,引入了共现概率矩阵. 1.基本思想 GloVe模型的目标就是获取每个词的向量表示\(w\).GloVe认为,\(w_i\).\(w_j\).\(w_k\)通过某种函数\(F\)的作用后呈现出来的规律和\(Ratio_{i,j,k}\)具有一致性,或者说相等,这样子也就可以认为词向量中包含了共现概率矩阵中的信息. 2.模型推导 3.word2vec vs…

PyTorch在NLP任务中使用预训练词向量

在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时,可以通过对应的Embedding层做词向量的处理,更多的时候,使用预训练好的词向量会带来更优的性能.下面分别介绍使用gensim和torchtext两种加载预训练词向量的方法. 1.使用gensim加载预训练词向量对于如下这样一段语料 test_sentence = """When forty winters shall besiege thy brow,And dig deep tren…

词向量(one-hot/SVD/NNLM/Word2Vec/GloVe)

目录词向量简介 1. 基于one-hot编码的词向量方法 2. 统计语言模型 3. 从分布式表征到SVD分解 3.1 分布式表征(Distribution) 3.2 奇异值分解(SVD) 3.3 基于SVD的词向量方法 4. 神经网络语言模型(Neural Network Language Model) 5. Word2Vec 5.1 两个模型 5.2 两个提速手段 5.3一些预处理细节 5.4 word2vec的局限性 6. GloVe 6.1 统计共现矩阵 6.2 Glove的由来 6.3…

文本情感分析(二)：基于word2vec、glove和fasttext词向量的文本表示

上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用word2vec.glove和fasttext词向量进行文本表示,训练随机森林分类器. 一.训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集,一个是带标签的训练集,共25000条评论,一个是测试集,无标签的,用来做预测并提交结果,这两个数据集是上一篇文章里我们用过…