转载请注明 AIQ - 最专业的机器学习大数据社区  http://www.6aiq.com

AIQ 机器学习大数据 知乎专栏 点击关注

链接地址: https://github.com/lonePatient/chinese-word2vec-pytorch

大概 6 次 epochs 之后,可得到一下结果:

目标词 Top10 目标词 Top10
中国 中国 : 1.000 男人 男人 : 1.000
中国 美国 : 0.651 男人 女人 : 0.764
中国 日本 : 0.578 男人 女生 : 0.687
中国 国家 : 0.560 男人 男生 : 0.670
中国 发展 : 0.550 男人 喜欢 : 0.625
中国 文化 : 0.529 男人 恋爱 : 0.601
中国 朝鲜 : 0.512 男人 岁 : 0.590
中国 经济 : 0.504 男人 女 : 0.588
中国 世界 : 0.493 男人 感觉 : 0.586
中国 社会 : 0.481 男人 男朋友 : 0.581

使用 Pytorch 实现 skip-gram 的 word2vec的更多相关文章

  1. pytorch --- word2vec 实现 --《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》

    论文来自Mikolov等人的<Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space> 论文地址: 66666 论文介绍了 ...

  2. Tensorflow 的Word2vec demo解析

    简单demo的代码路径在tensorflow\tensorflow\g3doc\tutorials\word2vec\word2vec_basic.py Sikp gram方式的model思路 htt ...

  3. Word2Vec总结

    摘要: 1.算法概述 2.算法要点与推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 Word2Vec是一个可以将语言中的字词转换为向量表达(Vecto ...

  4. DeepNLP的核心关键/NLP词的表示方法类型/NLP语言模型 /词的分布式表示/word embedding/word2vec

    DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NL ...

  5. Word2vec 理解

    1.有DNN做的word2vec,取隐藏层到softmax层的权重为词向量,softmax层的叶子节点数为词汇表大小 2-3的最开始的词向量是随机初始化的 2.哈夫曼树:左边走 sigmoid(当前节 ...

  6. 利用Tensorflow进行自然语言处理(NLP)系列之二高级Word2Vec

    本篇也同步笔者另一博客上(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81530542) 一.概述 在上一篇中,我们介绍了Word2Vec即词向 ...

  7. word2vec原理

    最原始的是NNLM,然后对其改进,有了后面的层次softmax和skip gram 层次softmax:去掉了隐藏层,后面加了huffuman树,concat的映射层也变成了sum skip gram ...

  8. word2vec学习 spark版

    参考资料: http://ir.dlut.edu.cn/NewsShow.aspx?ID=291 http://www.douban.com/note/298095260/ http://machin ...

  9. word2vec的Java源码【转】

    一.核心代码 word2vec.java package com.ansj.vec; import java.io.*; import java.lang.reflect.Array; import ...

  10. word2vec原理总结

    一篇很好的入门博客,http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/ 他的翻译,https://www. ...

随机推荐

  1. 斯坦福CS231n—深度学习与计算机视觉----学习笔记 课时2

    课时2 计算机视觉历史回顾与介绍中 1966年是计算机视觉的诞生年. 视觉处理流程的第一步,是对简单的形状结构处理,边缘排列. 边缘决定了结构. David Marr写了一本非常有影响力的书,视觉是分 ...

  2. Android Layout XML属性研究--android:layout_marginBottom (转载)

    转自:http://blog.csdn.net/yanfangjin/article/details/7393023 在如下的xml配置文件中,起初对于android:layout_marginBot ...

  3. web安全之XSS攻击原理及防范

    阅读目录 一:什么是XSS攻击? 二:反射型XSS 三:存储型XSS 四:DOM-based型XSS 五:SQL注入 六:XSS如何防范? 1. cookie安全策略 2. X-XSS-Protect ...

  4. hdu1829&&poj2492 A Bug's Life 基础种类并查集

    把性别相同的虫子放在同一个集合,然后每读入一对虫子号,判断它们在不在同一集合,在则同性别,不在则继续 #include <cstdio> #include <cstring> ...

  5. Hexo瞎折腾系列(1) - 准备工作与简单美化

    前言 网上有不少相关的帖子,不过版本会比较旧,而不同版本可能存在代码不同的问题,不过大部分还是大同小异,本系列就不啰嗦重复了,基本只会按照本人所使用的版本以及个人所使用到的内容来进行介绍. 该系列是对 ...

  6. Codeforces Round #302 (Div. 1) 训练

    链接: http://codeforces.com/contest/543 过程: 惨淡的只做出了A和C 题解: A 题解: 简单的一道题 我们用$dp[i][j]$表示当前考虑到前num个人(这个另 ...

  7. [SCOI2016]围棋

    Description 近日,谷歌研发的围棋AI-AlphaGo以4:1的比分战胜了曾经的世界冠军李世石,这是人工智能领域的又一里程碑.与传统的搜索式AI不同,AlphaGo使用了最近十分流行的卷积神 ...

  8. 数组Reduce的应用

    数组Reduce的应用 参考 简单应用 var arr = [1,2,3,4,5] var sum = arr.reduce(function (prev, cur, index, arr) { co ...

  9. Oozie的作用

    Oozie的作用: 1.统一调度hadoop系统中常见的mr任务启动. hdfs操作. shell调度. hive操作等 2.使得复杂的依赖关系.时间触发.事件触发使用xml语言进行表达,开发效率提高 ...

  10. Vue nextTick 理解

    官网解释: 将回调延迟到下次 DOM 更新循环之后执行.在修改数据之后立即使用它,然后等待 DOM 更新.它跟全局方法 Vue.nextTick 一样,不同的是回调的 this 自动绑定到调用它的实例 ...