cbow和skip-gram都是在word2vec中用于将文本进行向量表示的实现方法，具体的算法实现细节可以去看word2vec的原理介绍文章。我们这里大体讲下两者的区别，尤其注意在使用当中的不同特点。 在cbow方法中，是用周围词预测中心词，从而利用中心词的预测结果情况，使用GradientDes ...
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2018-08-03 14:17:19
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文本 文本预处理 1. 中文分词：分词工具： "jieba" / "snownlp" /...，是否需要去除停用词？ 2. word embedding：工具：word2vec/ doc2vec/ TF IDF/ CountVectorizer/ HashVectorizer/ ....作为模型输入 ...
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2018-07-23 19:57:03
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主要参考： word2vec 中的数学原理详解 自己动手写 word2vec ...
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2018-07-18 01:12:29
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主要参考： word2vec 中的数学原理详解 自己动手写 word2vec 编码的话，根是不记录在编码中的 这一篇主要讲的就是霍夫曼树（最优二叉树）和编码。 参考 快速画出哈夫曼树 / 霍夫曼树 / 最优树 了解其构成。 哈夫曼树及 python 实现 python 代码 构建霍夫曼树 ，获得霍夫 ...
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2018-07-18 00:33:27
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word2vec：低维向量的直接学习 接下来，我们来看下Deep Learning是如何从原始的语料库中直接学习到低维词向量的表达。这也是我们学习的第一个Deep NLP模型——word2vec模型。 Assignment ...
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2018-07-10 23:43:16
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tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数，下面分析其源代码。 1 上下文代码 其中， train_inputs中的就是中心词，train_label中的就是语料库中该中心词在滑动窗口内的上下文词。 所以，train_inputs中会有连续n-1（n为 ...
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2018-07-09 17:17:32
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自然语言处理与深度学习： 语言模型： N-gram模型： ...
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2018-07-07 23:56:35
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转自：SevenBlue English Corpus word2vec Pre-trained vectors trained on part of Google News dataset (about 100 billion words). The model contains 300-dime ...
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2018-07-01 11:49:54
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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练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习（D ...
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2018-06-28 19:55:57
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来自：https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52218249 gensim是一个Python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF，LDA，LSI等模型转换成向量模式，此外，gensim还实现了word2vec，能够将单词转换为词向量 ...
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2018-06-16 13:21:00
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