在Linux上安装好word2vec, 进入trunk文件夹,把分词后的语料文件放在trunk文件夹内,执行:./word2vec -train tt.txt -output vectors.bin -cbow 1 -size 80 -window 5 -negative 80 -hs 0 -sample 1e-4 -threads 20 -binary 1 -iter 15 其中tt.txt是刚才分词后的输出文件,vectors.bin是训练后输出的文件,-cbow 0表示不使用cbow模型,…

摘自:http://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/51404655 词的向量化与word2vec简介 word2vec最初是Tomas Mikolov发表的一篇文章[1],同时开源了相应的代码,作用是将所有词语投影到K维的向量空间,每个词语都可以用一个K维向量表示. 为什么要将词用向量来表示呢?这样可以给词语一个数学上的表示,使之可以适用于某些算法或数学模型.通常将词语表示成向量有如下两种方法. 一.one-hot 表示法 假如语料库里一共…

http://blog.csdn.net/gnehcuoz/article/details/52136371…

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…

今天参考网上的博客,用gensim训练了word2vec词向量.训练的语料是著名科幻小说<三体>,这部小说我一直没有看,所以这次拿来折腾一下. <三体>这本小说里有不少人名和一些特殊名词,我从网上搜了一些,作为字典,加入到jieba里,以提高分词的准确性. 一.gensim中关于word2vec的参数说明 这一部分其他博客整理的比较清楚了,我也就不抄过来了.看这个链接: https://www.cnblogs.com/pinard/p/7278324.html 二.gensim训练…

最近在工作之余学习NLP相关的知识,对word2vec的原理进行了研究.在本篇文章中,尝试使用TensorFlow自行构建.训练出一个word2vec模型,以强化学习效果,加深理解. 一.背景知识: 在深度学习实践中,传统的词汇表达方式是使用one-hot向量,其中,向量的维度等于词汇量的大小.这会导致在语料较为丰富,词汇量较大的时候,向量的维度过长,进而产生一个相当大的稀疏矩阵,占用不少内存开销,降低机器运行速度.而word2vec则为这个问题提供了一种解决方案. word2vec是一个用来产…

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·…

word2vec介绍          word2vec官网:https://code.google.com/p/word2vec/ word2vec是google的一个开源工具,能够根据输入的词的集合计算出词与词之间的距离. 它将term转换成向量形式,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. word2vec计算的是余弦值,距离范围为0-1之间,值越大代表两个词关联度越高. 词向量:用Distributed Representat…

虽然早就对NLP有一丢丢接触,但是最近真正对中文文本进行处理才深深感觉到自然语言处理的难度,主要是机器与人还是有很大差异的,毕竟人和人之间都是有差异的,要不然不会讲最难研究的人嘞 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~不华丽的分割线~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 我了解的对词义理解毕竟优秀的当属word2vec了,在训练结束后能得到跟我们人…

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…