word2vec使用说明

【word2vec使用说明】的更多相关文章

word2vec使用说明（google工具包）

word2vec使用说明转自:http://jacoxu.com/?p=1084. Google的word2vec官网:https://code.google.com/p/word2vec/ 下载下来的Demo源码文件共有如下几个: word2vec – Revision 41: /trunk … LICENSE //Apache LICENSE README.txt //工具使用说明 compute-accuracy.c demo-analogy.sh // demo-classes.…

word2vec使用说明补充（google工具包）

[本文转自http://ir.dlut.edu.cn/NewsShow.aspx?ID=253,感谢原作者] word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具.可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度. 一.理论概述 (主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客) 1.词向量是什么自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止…

word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具.可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度. 一.理论概述 (主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客) 1.词向量是什么自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化. NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量.这个…

word2vec中文类似词计算和聚类的使用说明及c语言源代码

word2vec相关基础知识.下载安装參考前文:word2vec词向量中文文本相似度计算文件夹: word2vec使用说明及源代码介绍 1.下载地址 2.中文语料 3.參数介绍 4.计算相似词语 5.三个词预測语义语法关系 6.关键词聚类 1.下载地址官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 执行 make 编译word2vec工具: Makefile的编译代码在makefile.txt文件里,先改名makefile.txt 为M…

word2vec c代码使用说明

摘要: 1 分词将文本语料进行分词,以空格,tab隔开都可以.生成分词后的语料 2 训练对分词后的语料test.txt 进行训练得到模型文件vectors.bin /word2vec -train test.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 3 进行各种应用 distance.c 得到这个词最相似的词 caller.…

doc2vec使用说明（一）gensim工具包TaggedLineDocument

gensim 是处理文本的很强大的工具包,基于python环境下: 1.gensim可以做什么? 它可以完成的任务,参加gensim 主页API中给出的介绍,链接如下: http://radimrehurek.com/gensim/apiref.html 2.word2vec的使用其中学习词向量的方法可利用,word2vec,具体使用我爱自然语言中介绍的很清楚,如下链接: http://ju.outofmemory.cn/entry/80023 3.doc2vec/paragraph2vec的…

深度学习word2vec笔记之算法篇

深度学习word2vec笔记之算法篇声明: 本文转自推酷中的一篇博文http://www.tuicool.com/articles/fmuyamf,若有错误望海涵前言在看word2vec的资料的时候,经常会被叫去看那几篇论文,而那几篇论文也没有系统地说明word2vec的具体原理和算法,所以老衲就斗胆整理了一个笔记,希望能帮助各位尽快理解word2vec的基本原理,避免浪费时间. 当然如果已经了解了,就随便看看得了. 一． CBOW加层次的网络结构与使用说明 Word2vec总共有两种类…

Atitit.项目修改补丁打包工具使用说明

Atitit.项目修改补丁打包工具使用说明 1.1. 打包工具已经在群里面.打包工具.bat1 1.2. 使用方法:放在项目主目录下,执行即可1 1.3. 打包工具的原理以及要打包的项目列表1 1.4. 打包工具.bat源码以及参数解释1 1.1. 打包工具已经在群里面.打包工具.bat . 1.2. 使用方法:放在项目主目录下,执行即可注意里面的项目路径,数据库安装路径安装实际的路径来配置下 1.3. 打包工具的原理以及要打包的项目列表主要利用winrar根据时间打包修改过的文件,…

word2vec 中的数学原理详解

word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了很多人的关注.由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟. 第一次接触 word2vec 是 2013 年的 10 月份,当时读了复旦大学郑骁庆老师发表的论文[7],其主要工作是将 SENNA…

Java豆瓣电影爬虫——使用Word2Vec分析电影短评数据

在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取.到目前为止,已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据. 数据本身没有规律和价值,需要通过分析提炼成知识才有意义.抱着试试玩的想法,准备做一个有关情感分析方面的统计,看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影,怀着何种心情写下的短评. 鉴于爬取的是短评数据,少则10来个字,多则百来个字,网上查找了下,发现Google开源的Word2Vec比较合适,于是今天捣鼓了一天,把自己遇到的问题和运行的结果在这里做个总结. Word2Ve是g…

awk使用说明

原文地址:http://www.cnblogs.com/verrion/p/awk_usage.html Awk使用说明运维必须掌握的三剑客工具:grep(文件内容过滤器),sed(数据流处理器),awk(报表生成器),该文档大致讲述一下awk语法和在日常运维工作中使用awk带来的好处和效率.再感叹一下awk实在是太强大了,完全是一门编程语言!(网上awk资料很多,自己整理Mark一下) 提示:Linux使用的gawk 官方解释:gawk - pattern scanning and proc…

word2vec参数调整及lda调参

一.word2vec调参 ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见 -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100…

[Algorithm & NLP] 文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适…

“我爱背单词”beta版发布与使用说明

我爱背单词BETA版本发布第二轮迭代终于画上圆满句号,我们的“我爱背单词”beta版本已经发布. Beta版本说明项目名称我爱背单词版本 Beta版团队名称北京航空航天大学计算机学院拒绝被嘲笑小组发布地址 http://pan.baidu.com/s/1bnciQo3 相关主页 http://www.cnblogs.com/jjbcx/ Beta 版本新内容增加单词测验新功能增加单词记忆游戏数据库优化更正单词发音错误问题界面重新设计大幅美化更正音标错误显示问题运行…

Oracle 中 union 和union all 的简单使用说明

1.刚刚工作不久,经常接触oracle,但是对oracle很多东西都不是很熟.今天我们来了解一下union和union all的简单使用说明.Union(union all): 指令的目的是将两个 SQL 语句的结果集合并起来,得到你所需要的查询结果. 网上对这两者之间的一个总结: Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序: Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序: 2.对这个概念理解可能会有些模糊.我们通过实例来讲解,首先…

Word2Vec 使用总结

word2vec 是google 推出的做词嵌入(word embedding)的开源工具. 简单的说,它在给定的语料库上训练一个模型,然后会输出所有出现在语料库上的单词的向量表示,这个向量称为"word embedding".基于这个向量表示,可以计算词与词之间的关系,例如相似性(同义词等),语义关联性(中国 - 北京 = 英国 - 伦敦)等.NLP中传统的词表示方法是 one-hot representation, 即把每个单词表示成dim维的稀疏向量,dim等于词汇量的大小.这个…

Map工具系列-02-数据迁移工具使用说明

所有cs端工具集成了一个工具面板 -打开(IE) Map工具系列-01-Map代码生成工具说明 Map工具系列-02-数据迁移工具使用说明 Map工具系列-03-代码生成BySQl工具使用说明 Map工具系列-04-SQL合并执行工具 Map工具系列-05-添加业务参数工具 Map工具系列-06-销售营改增历史数据处理工具 Map工具系列-07-TFS变更集提取工具 Map工具系列-08-map控件查看器 Map工具系列-09-文件自动对比合并工具 more... 微信小程序之明源商城系列 --…

Map工具系列-03-代码生成BySQl工具使用说明

所有cs端工具集成了一个工具面板 -打开(IE) Map工具系列-01-Map代码生成工具说明 Map工具系列-02-数据迁移工具使用说明 Map工具系列-03-代码生成BySQl工具使用说明 Map工具系列-04-SQL合并执行工具 Map工具系列-05-添加业务参数工具 Map工具系列-06-销售营改增历史数据处理工具 Map工具系列-07-TFS变更集提取工具 Map工具系列-08-map控件查看器 Map工具系列-09-文件自动对比合并工具 more... 微信小程序之明源商城系列 --…

jQuery验证控件jquery.validate.js使用说明

官网地址:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-validation jQuery plugin: Validation 使用说明转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_608475eb0100h3h1.html 转载自:http://blog.csdn.net/windxxf/article/details/7520340,中文API请参考此处内容一导入js库<script src="../…

gdbsever 使用说明

gdbsever 使用说明在新塘N3292x平台下编译 gdbsever ./configure --target=arm-linux --host=arm-linux arm-linux-gdb -v 查看版本 arm-linux-gdb版本要与gdbsever一致问题解决 error while loading shared libraries: libtinfo.so.5: cannot open shared object file: No such file or directo…

Word2vec多线程(tensorflow)

workers = [] for _ in xrange(opts.concurrent_steps): t = threading.Thread(target=self._train_thread_body) t.start() workers.append(t) Word2vec.py使用了多线程一般认为python多线程其实是单线程由于python的设计 GPL 内存不是现成安全的但是这里由于内部是调用c++代码所以还是能起到多线程作用而 Word2vec…

Word2vec 模型载入(tensorflow)

opts = Options() with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as session: model = Word2Vec(opts, session) if FLAGS.interactive: #print('load model from file %s %s', opts.save_path, os.path.join(opts.save_path, "/model.ckpt")) #model.saver.restore(…

Forward-backward梯度求导(tensorflow word2vec实例)

考虑不可分的例子通过使用basis functions 使得不可分的线性模型变成可分的非线性模型最常用的就是写出一个目标函数并且使用梯度下降法来计算梯度的下降法的梯度计算关于线性和非线性的隐层非线性隐层使得网络可以计算更加复杂的函数线性隐层不能增强网络的表述能力,它们被用来做降维,减少训练需要的参数数目,这在nlp相关的模型中经常用到(embedding vector) 一个back prop的例子 …

Tensorflow word2vec编译运行

Word2vec 更完整版本(非demo)的代码在 tensorflow/models/embedding/ 首先需要安装bazel 来进行编译 bazel可以下载最新的binary安装文件,这里下载0.1.0版本的bazel https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.1.0/bazel-0.1.0-installer-linux-x86_64.sh 貌似需要root安装 sh bazel-0.1.0-installe…

mongoVUE的增删改查操作使用说明

mongoVUE的增删改查操作使用说明一. 查询 1. 精确查询 1)右键点击集合名,再左键点击Find 或者直接点击工具栏上的Find 2)查询界面,包括四个区域 {Find}区,查询条件格式{"sendId":"000101"}表示查询sendId=000101的记录, (注:mongodb区分大小写,写成{"sendid":"000101"}会查询不到) 查询条件包含and时,格式为:{"sendId&quo…

jQuery验证控件jquery.validate.js使用说明+中文API

官网地址:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-validation jQuery plugin: Validation 使用说明学习链接:http://www.runoob.com/jquery/jquery-plugin-validate.html 一导入js库<script src="../js/jquery.js" type="text/javascript"></scrip…

中英文维基百科语料上的Word2Vec实验

最近试了一下Word2Vec, GloVe 以及对应的python版本 gensim word2vec 和 python-glove,就有心在一个更大规模的语料上测试一下,自然而然维基百科的语料进入了视线.维基百科官方提供了一个很好的维基百科数据源:https://dumps.wikimedia.org,可以方便的下载多种语言多种格式的维基百科数据.此前通过gensim的玩过英文的维基百科语料并训练LSI,LDA模型来计算两个文档的相似度,所以想看看gensim有没有提供一种简便的方式来处理维基…