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中文word2vec,关于word2vec

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  • 2023-07-30

中文word2vec?word2vec是一个将单词转换成向量形式的。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。一、理论概述:1.词向量是什么?那么,中文word2vec?一起来了解一下吧。

word2vec生成词向量

可能是你的word的并戚版本比较高,里面的

公式编银陆辑器

国外的pdf不带中文的插件导致。可以考虑用单公式编辑器,或者将你的转换成图片插入也行锋蔽顷。

php word2vec

影响因素很多举个例子:我用544m的碧斗商品标题语料悔拦磨训练,衡悉需要60个小时。但,开启fast_version之后只需要20分钟(需要安装cython)

如何理解word2vec

one-hot是文本向量化最常用的方法之一。

1.1 one-hot编码

什么是one-hot编码?one-hot编码,又称独热编码、一位有效编橡纯肢码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。举个例子,假设我们有四个样本(行),每个样本有三个特征(列),如图:

上图中我们已经对每个特征进行了普通的数字编码:我们的feature_1有两种可能的取值,比如是男/女,这里男用1表示,女用2表示。那么one-hot编码是怎么搞的呢?我们再拿feature_2来说明:

这里feature_2 有4种取值(状态),我们就用4个状态位来表示这个特征,one-hot编码就是保证每个样本中的单个特征只有1位处于状态1,其他的都是0。

对于2种状态、三种状态、甚至更多状态都是这样表示,所以我们可以得到这些样本特征的新表示:

one-hot编码将每个状态位都看成一个特征。对于前两个样本我们可以得到它的特征向量分别为

1.2 one-hot在提取文本特征上的应用

one hot在特征提取上属于词袋模型(bag of words)。关于如何使用one-hot抽取文本特征向量我们通过以下例子来说明。

word2vec是干嘛的

个人理解是,word embedding 是一个将词向量化的汪裤概念,来源于Bengio的论文《Neural probabilistic language models》,中文译名有"词嵌入"。 word2vec是谷歌提出一种裂喊word embedding 的或者算法集合肆陵野,采用了两种模型(CBOW与skip-gram模型)与...

词向量模型word2vec

一种流行的自然语言处理库、自带语料库、具有分类,分词等很多功能,国外使用者居多,类似中文的jieba处理库

为单词序列分配概率的模型就叫做语言模型。

通俗来说, 语言模型就是这样一个模型:对于任意的词序列,它能够计算出这个序列是一句话的概率。或者说语言模型能预测单词序列的下一个词是什么。

**n-gram Language Models **

N-gram模型是一种典型的统计语言模型(Language Model,LM),统计语言模型是一个基于概率的判别模型.统计语言模型把语言(词的序列)看作一个随机事件,并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。给定一个词汇集合 V,对于一个由 V 中的词构成的序列S = ⟨w1, · · · , wT ⟩ ∈ Vn,统计语言模型赋予这个序列一个概率P(S),来衡量S 符合自然语言的语法和语义规则的置信度。用一句简单的话说,统计语言模型就是计算一个句子的概率大小的这种模型。

n-gram模型可以减轻单词序列没有在训练集中出现过而引起的问题,即数据稀疏问题

n-gram模型问题

对于n-gram模型的问题,这两页ppt说的很明白

N-gram模型基于这样一种假设,当前词的出现只与前面N-1个词相关,而与其它任何词都不相关,整句的概率就是各散此液个词出现概率的乘积。

以上就是中文word2vec的全部内容,个人理解是,word embedding 是一个将词向量化的概念,来源于Bengio的论文《Neural probabilistic language models》,中文译名有"词嵌入"。 word2vec是谷歌提出一种word embedding 的或者算法集合,内容来源于互联网,信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。

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