学习gensim

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首先要将字符串分割成词语列表.比如”hurry up”要分割成[“hurry”,”up”]. 对于中文来讲,分词就是一个很关键的问题,不过可以去找一些分词库来实现.我一般用的是jieba. 而对于英文来说,虽然分词方便,但是要注意词干提取和词形还原. 在将文档分割成词语之后,使用dictionary = corpora.Dictionary(texts)生成词典,并可以使用save函数将词典持久化.生成词典以后 corpus = [dictionary.doc2bow(text) for tex…

用gensim学习word2vec

在word2vec原理篇中,我们对word2vec的两种模型CBOW和Skip-Gram,以及两种解法Hierarchical Softmax和Negative Sampling做了总结.这里我们就从实践的角度,使用gensim来学习word2vec. 1. gensim安装与概述 gensim是一个很好用的Python NLP的包,不光可以用于使用word2vec,还有很多其他的API可以用.它封装了google的C语言版的word2vec.当然我们可以可以直接使用C语言版的word2vec来…

gensim word2vec |来自渣渣硕的学习笔记

最近写论文跑模型,要用到word2vec,但是发现自己怎么也看不懂网上的帖子,还是自己笨吧,所以就有了我的第一篇博客!!! 关于word2vec工具打算写一个系列的,当然今天这篇文章只打算写: 如何加载word2vec模型如何利用word2vec模型求解词向量如何保存word2vec模型一.word2vec 简介 2013年,Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec,引起了工业界和学术界的关注.首先,word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训…

gensim工具[学习笔记]

平台信息:PC:ubuntu18.04.i5.anaconda2.cuda9.0.cudnn7.0.5.tensorflow1.10.GTX1060 一.将copy_train.csv文件的内容进行分词,生成process_copy_train.csv文件 import jieba import re import os import sys import gensim import sys f1 = open(u'copy_train.csv') for line in f1.readline…

gensim学习笔记

1.词向量建模的word2vec模型和用于长文本向量建模的doc2vec模型在Gensim中实现word2vec模型非常简单.首先,我们需要将原始的训练语料转化成一个sentence的迭代器:每一次迭代返回的sentence是一个word(utf8格式)的列表: class MySentences(object): def __init__(self, dirname): self.dirname = dirname def __iter__(self): for fname in os.li…

深度学习 —— 使用 gensim 实现 word2vec

在自然语言处理领域中,将单词(words)或词语(phases)映射到向量空间(vector space)中可以很容易就得到单词之间的相似度,因为向量空间中两个向量的相似度很容易求得,比如余弦相似度. 1. word2vec word2vec: 一种无监督深度学习方法, 顾名思义,其能实现从 words (来源于一个很大的文本语料库)到 vector 转化,称之为 word embeddings(词嵌入) . 与词袋模型(BOW,Bag of words)所不同的是,它给出的是 continuo…

doc2vec使用说明（二）gensim工具包 LabeledSentence

欢迎交流,转载请注明出处. 本文介绍gensim工具包中,带标签(一个或者多个)的文档的doc2vec 的向量表示. 应用场景: 当每个文档不仅可以由文本信息表示,还有别的其他标签信息时,比如,在商品推荐中,将每个商品看成是一个文档,我们想学习商品向量表示时,可以只使用商品的描述信息来学习商品的向量表示,但有时:商品类别等信息我们也想将其考虑进去, 最简单的方法是:当用文本信息学习到商品向量后,添加一维商品的类别信息,但只用一维来表示商品类别信息的有效性差.gensim 工具包的doc2vec提…