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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Embedding层 参数 input_dim: 字典长度, 单词的数量 output_dim: 词向量的长度 weights: 用于初始化的参数矩阵, 大小为(input_dim, output_dim) input_length: 单个序列的长度, 即时间步长 trainable: 是否可训练. ...
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2018-06-24 23:47:50
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基线系统需要受到更多关注：基于词向量的简单模型 最近阅读了《Baseline Needs More Love: On Simple Word-Embedding-Based Models and Associated Pooling Mechanisms》这篇论文[1]，该工作来自杜克大学，发表在A ...
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2018-06-22 13:28:26
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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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最近尝试了一下中文的情感分析。 主要使用了Glove和LSTM。语料数据集采用的是中文酒店评价语料 1、首先是训练Glove，获得词向量（这里是用的300d）。这一步使用的是jieba分词和中文维基。 2、将中文酒店评价语料进行清洗，并分词。分词后转化为词向量的表示形式。 3、使用LSTM网络进行训 ...
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2018-06-14 18:28:20
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模型 Word2Vec模型中，主要有Skip-Gram和CBOW两种模型，从直观上理解，Skip-Gram是给定input word来预测上下文。而CBOW是给定上下文，来预测input word。本篇文章仅讲解Skip-Gram模型。 Word2Vec模型实际上分为了两个部分，第一部分为建立模型， ...
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2018-06-06 22:09:11
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下文中的模型都是以Skip-gram模型为主。 1、论文发展 word2vec中的负采样(NEG)最初由 Mikolov在论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》中首次提出来，是No ...
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2018-06-02 18:41:10
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参考资料：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html接上篇：importjiebaall_list=jieba.cut(xl[‘工作内容‘][0:6],cut_all=True)print(all_list)every_one=xl[‘工作内容‘].apply(lambdax:jieba.cut(x))importtracebackde
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2018-05-29 17:47:33
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