继上次分享了经典统计语言模型,最近公众号中有很多做NLP朋友问到了关于word2vec的相关内容, 本文就在这里整理一下做以分享. 本文分为 概括word2vec 相关工作 模型结构 Count-based方法 vs. Directly predict 几部分,暂时没有加实验章节,但其实感觉word2vec一文中实验还是做了很多工作的,希望大家有空最好还是看一下~ 概括word2vec 要解决的问题: 在神经网络中学习将word映射成连续(高维)向量, 其实就是个词语特征求取. 特点: 1. 不

word2vec相关基础知识.下载安装參考前文:word2vec词向量中文文本相似度计算 文件夹: word2vec使用说明及源代码介绍 1.下载地址 2.中文语料 3.參数介绍 4.计算相似词语 5.三个词预測语义语法关系 6.关键词聚类 1.下载地址 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 执行 make 编译word2vec工具: Makefile的编译代码在makefile.txt文件里,先改名makefile.txt 为M

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

Python 包.模块.类以及代码文件和目录的一种管理方案     Numpy 小结   用 Python 3 的 async / await 做异步编程  K-means 在 Python 中的实现 Python在大数据分析及机器学习中的兵器谱  常用python机器学习库总结  这底下有很多总结链接 常用机器学习框架  书籍推荐   Python NLTK结合stanford NLP工具包进行文本处理   NLTK中文语料库sinica_treebank Python nltk载入自己的中文

来源引用:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 1.引言 贝叶斯是经典的机器学习算法,朴素贝叶斯经常运用于机器学习的案例.比如说 文本分类/垃圾邮件的分类/情感分析:在文本分类中,贝斯依旧占有一席之地,因为文本数据中,分布独立这个假设基本上成立的. 推荐系统:朴素贝叶斯和协同过滤一起使用,经常出现在推荐系统.以后有机会会好好写一篇关于推荐系统的文章. 值得提醒的,以下部分点是要知道的: 数据要服从正态分布, 使用拉

一直听说word2vec在处理词与词的相似度的问题上效果十分好,最近自己也上手跑了跑Google开源的代码(https://code.google.com/p/word2vec/). 1.语料 首先准备数据:采用网上博客上推荐的全网新闻数据(SogouCA),大小为2.1G. 从ftp上下载数据包SogouCA.tar.gz: wget ftp://ftp.labs.sogou.com/Data/SogouCA/SogouCA.tar.gz --ftp-user=hebin_hit@foxmai

google最近新开放出word2vec项目,该项目使用deep-learning技术将term表示为向量,由此计算term之间的相似度,对term聚类等,该项目也支持phrase的自动识别,以及与term等同的计算. word2vec项目首页:https://code.google.com/p/word2vec/,文档比较详尽,很容易上手.可能对于不同的系统和gcc版本,需要稍微改一下代码和makefile.具体到我的mac系统,源代码中所有#include <malloc.h>的地方都需要

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

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

影视剧字幕聊天语料库特点,把影视剧说话内容一句一句以回车换行罗列三千多万条中国话,相邻第二句很可能是第一句最好回答.一个问句有很多种回答,可以根据相关程度以及历史聊天记录所有回答排序,找到最优,是一个搜索排序过程. lucene+ik.lucene开源免费搜索引擎库,java语言开发.ik IKAnalyzer,开源中文切词工具.语料库切词建索引,文本搜索做文本相关性检索,把下一句取出作答案候选集,答案排序,问题分析. 建索引.eclipse创建maven工程,maven自动生成pom.xml文

https://www.jianshu.com/p/87798bccee48 一.文本处理流程 通常我们文本处理流程如下: 1 对文本数据进行预处理:数据预处理,包括简繁体转换,去除xml符号,将单词条内容处理成单行数据,word2vec训练原理是基于词共现来训练词之间的语义联系的.不同词条内容需分开训练 2 中文分词:中文NLP很重要的一步就是分词了,分词的好坏很大程度影响到后续的模型训练效果 3 特征处理:也叫词向量编码,将文本数据转换成计算机能识别的数据,便于计算,通常是转换成数值型数据,

--  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

在上一篇对中文维基百科语料处理将其转换成.txt的文本文档的基础上,我们要将为文本转换成向量,首先都要对文本进行预处理 步骤四:由于得到的中文维基百科中有许多繁体字,所以我们现在就是将繁体字转换成简体字 opencc工具进行繁简转换,首先去下载opencc:https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC 下载完成之后解压即可,随后使用命令: opencc -i wiki.zh.text -o wiki.zh.jian.text -c

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

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·

一.下载中文维基百科数据https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/并使用gensim中的wikicorpus解析提取xml中的内容 二.利用opencc繁体转简体 三.利用jieba对转换后的文本进行分词,去停词 四.利用gensim中的word2vec训练分词后的文本 五.测试 python代码如下: #!/user/bin/python #coding:utf-8 __author__ = 'yan.shi' from gensim.corpora import

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

词向量作为文本的基本结构——词的模型,以其优越的性能,受到自然语言处理领域研究人员的青睐.良好的词向量可以达到语义相近的词在词向量空间里聚集在一起,这对后续的文本分类,文本聚类等等操作提供了便利,本文将详细介绍如何使用word2vec构建中文词向量. 一.中文语料库 本文采用的是搜狗实验室的搜狗新闻语料库,数据链接 http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php 下载下来的文件名为: news_sohusite_xml.full.tar.gz 二.数据预处理

最近针对之前发表的一篇博文<Deep Learning 在中文分词和词性标注任务中的应用>中的算法做了一个实现,感觉效果还不错.本文主要是将我在程序实现过程中的一些数学细节整理出来,借此优化一下自己的代码,也希望为对此感兴趣的朋友提供点参考.文中重点介绍训练算法中的模型参数计算,以及 Viterbi 解码算法. 相关链接: <Deep Learning 在中文分词和词性标注任务中的应用> <Deep Learning for Chinese Word Segmentation

google最近新开放出word2vec项目,该项目使用deep-learning技术将term表示为向量,由此计算term之间的相似度,对term聚类等,该项目也支持phrase的自动识别,以及与term等同的计算. word2vec(word to vector)顾名思义,这是一个将单词转换成向量形式的工具.通过转换,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. 具体的原理还没有去了解,在这里谈一下怎么个应用法 分词 1)  本人下载

word2vec word2vec/glove/swivel binary file on chinese corpus word2vec: https://code.google.com/p/word2vec/ glove: http://nlp.stanford.edu/projects/glove/ swivel: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/swivel http://arxiv.org/abs/1602.02215