1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

NLP中的Word2Vec讲解 word2vec是Google开源的一款用于词向量计算 的工具,可以很好的度量词与词之间的相似性: word2vec建模是指用CBoW模型或Skip-gram模型来计算不同 词语的向量(word vector) CBoW是给定上下文来预测输入词.Skip-gram给定输入词预测上下文,但最终都会得到词向量矩阵W 上图为词向量的部分可视化结构 Statistical Language Model (统计语言模型)  在深入word2vec之前,首先回顾下nlp中的一

https://www.leiphone.com/news/201706/eV8j3Nu8SMqGBnQB.html https://blog.csdn.net/dn_mug/article/details/69852740 word2vec是如何得到词向量的? skip-gram中,训练样本的形式是(input word, output word),其中output word是input word的上下文.为了减少模型噪音并加速训练速度,我们在构造batch之前要对样本进行采样,剔除停用词等噪

# 文本文件必须是utf-8无bom格式 from gensim.models.deprecated.word2vec import Word2Vec model = Word2Vec.load( './model/Word60.model') # 3个文件放在一起:Word60.model Word60.model.syn0.npy Word60.model.syn1neg.npy print("read model successful") word_list = ['了', '不

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

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法

word2vec的基础知识介绍参考上一篇博客和列举的参考资料. 首先利用安装gensim模块,相关依赖如下,注意版本要一致: Python >= 2.7 (tested with versions 2.7, 3.5 and 3.6)    NumPy >= 1.11.3    SciPy >= 0.18.1    Six >= 1.5.0    smart_open >= 1.2.1 我们利用jieba分词对<射雕英雄传>进行分词,然后训练词向量,最后进行测试 #

转自:http://www.tensorflownews.com/2018/04/19/word2vec2/ 一.基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点 上篇说了Hierarchical Softmax ,使用霍夫曼树结构代替了传统的神经网络,可以提高模型训练的效率.但是如果基于Hierarchical Softmax的模型中所以词的位置是基于词频放置的霍夫曼树结构,词频越高的词在离根节点越近的叶子节点,词频越低的词在离根节点越远的叶子节点.也就是说当该模型在训

--  这篇文章是一个学习.分析的博客 --- 1.准备数据与预处理 首先需要一份比较大的中文语料数据,可以考虑中文的维基百科(也可以试试搜狗的新闻语料库).中文维基百科的打包文件地址为 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 中文维基百科的数据不是太大,xml的压缩文件大约1G左右.首先用 process_wiki_data.py处理这个XML压缩文件,执行:python pr

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

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

好不容易学了一个深度学习的算法,大家是否比较爽了?但是回头想想,学这个是为了什么?吹牛皮吗?写论文吗?参加竞赛拿奖吗? 不管哪个原因,都显得有点校园思维了. 站在企业的层面,这样的方式显然是不符合要求的,如果只是学会了,公式推通了,但是没有在工作中应用上,那会被老大认为这是没有产出的.没有产出就相当于没有干活,没有干活的话就……呃……不说了. 下面就给大家弄些例子,说说在互联网广告这一块的应用吧. 一．对广告主的辅助 1.1基本概念 互联网广告的广告主其实往往有他们的困惑,他们不知道自己的目标人

PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(一) 背景介绍   在我们日常生活中,经常会受到各种垃圾邮件,譬如来自商家的广告.打折促销信息.澳门博彩邮件.理财推广信息等,一般来说邮件客户端都会设置一定的关键词屏蔽这种垃圾邮件,或者对邮件进行归类,但是总会有一些漏网之鱼.   不过,自己手动做一个垃圾邮件分类器也并不是什么难事.传统的机器学习算法通常会采用朴素贝叶斯.支持向量机等算法对垃圾邮件进行过滤,今天我们主要讲如何用PaddlePaddle手写一个垃圾邮件分类器.当然,在讲PaddlePadd

本文由云+社区发表 作者:腾讯技术工程 导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集