word2Vec 是实现从原始语料中学习字词空间向量的预测模型 使用word2Vec的skip_Gram模型 import collections import math import os import random import zipfile import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf url = 'http://mattmahoney.net/dc/' def maybe_download(filena…

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…

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…

 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…

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…

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…

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…

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(…

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        …

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…