wiki中文语料+word2vec (python3.5 windows win7)

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wiki中文语料+word2vec (python3.5 windows win7)

环境: win7+python3.5 1. 下载wiki中文分词语料使用迅雷下载会快不少,大小为1个多G https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 2. 安装opencc用于中文的简繁替换安装exe的版本到https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC 中下载 opencc-1.0.1-w…

wiki中文语料的word2vec模型构建

一.利用wiki中文语料进行word2vec模型构建 1)数据获取到wiki官网下载中文语料,下载完成后会得到命名为zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2的文件,里面是一个XML文件下载地址如下:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 其中:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/提供wiki各种文…

word2vec词向量处理中文语料

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 Representation表示词,通常…

基于CBOW网络手动实现面向中文语料的word2vec

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…

利用RNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料）

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 1.训练词向量数据预处理参考利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) ,现在我们有了分词后的train_jieba.txt和test_jieba.txt,看一下部分内容: fenci_path = '/content/drive/My Drive/NLP/dataset/Fudan/train_jieba.txt' with open(fenci_path,'r',encoding='…

基于tensorflow的文本分类总结（数据集是复旦中文语料）

代码已上传到github:https://github.com/taishan1994/tensorflow-text-classification 往期精彩: 利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用CNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用transformer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 基于tensorflow的中文文本分类数据集:复旦中文语料,包含20类数据集下载地址:h…

利用CNN进行中文文本分类（数据集是复旦中文语料）

利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 上一节我们利用了RNN(GRU)对中文文本进行了分类,本节我们将继续使用CNN对中文文本进行分类. 数据处理还是没有变,只是换了个模型,代码如下: # coding: utf-8 from __future__ import print_function import os import sys import time from datetime import time…