开源共享一个训练好的中文词向量（语料是维基百科的内容，大概1G多一点）

导读 最近在做中文词向量相关工作,其中看了一些中文词向量的相关论文,在这篇文章,将把近几年的中文词向量进展及其模型结构加以简述,大概要写3-4篇综述,每篇包含2-3篇论文.续 --- 中文词向量论文综述(二). 一.Learning Chinese Word Representations From Glyphs Of Characters 论文来源 这是一篇2017年发表在EMNLP(Empirical Methods in Natural Language Processing)会议上的论文

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

wiki :URL 编码转换 (中文->English)wiki ,Wikipedia,维基百科, 1. 原始URL: https://zh.wikipedia.org/wiki/維基 2. 复制后得到的编码后的URL: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%B6%AD%E5%9F%BA 1 使用微软提供的源代码,一切正常显示: PPT,pdf 1 <iframe src='https://view.officeapps.live.com/op/embed.asp

1.准备语料 准备好自己的语料,保存为txt,每行一个句子或一段话,注意要分好词.将分好词的语料保存为×××.txt 2.准备源码 下载地址:https://github.com/stanfordnlp/GloVe,解压后将语料×××.txt添加到GloVe-master文件夹下 3.修改训练语料地址 打开demo.sh文件,由于默认是下载TXT8作为语料,故将这段代码删除,并修改CORPUS=×××.txt,最终文件内容如下: 其他应该都可以自行修改. 4.执行 打开终端,进入GloVe-ma

本文是讲述如何使用word2vec的基础教程,文章比较基础,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.简单介绍 参考:<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 · 西安电子科技大学

博客园的markdown用起来太心塞了,现在重新用其他编辑器把这篇博客整理了一下. 目前用word2vec算法训练词向量的工具主要有两种:gensim 和 tensorflow.gensim中已经封装好了word2vec这个包,用起来很方便,只要把文本处理成规范的输入格式,寥寥几行代码就能训练词向量.这样比较适合在做项目时提高效率,但是对理解算法的原理帮助不大.相比之下,用tensorflow来训练word2vec比较麻烦,生成batch.定义神经网络的各种参数,都要自己做,但是对于理解算法原理

上一节,我们介绍利用文本和知识库融合训练词向量的方法,如何更好的融合这些结构化知识呢?使得训练得到的词向量更具有泛化能力,能有效识别同义词反义词,又能学习到上下文信息还有不同级别的语义信息. 基于上述目标,我们尝试基于CBOW模型,将知识库中抽取的知识融合共同训练,提出LRWE模型.模型的结构图如下: 下面详细介绍该模型的思想和求解方法. 1. LWE模型     在Word2vec的CBOW模型中,通过上下文的词预测目标词,目标是让目标词在其给定上下文出现的概率最大,所以词向量训练的结果是与其

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ACL 2018上.论文详细比较了直接在词向量上进行池化的简单模型和主流神经网络模型(例如CNN和RNN)在NLP多个任务上的效果.实验结果表明,在很多任务上简单的词向量模型和神经网络模型(CNN和LSTM)的效果相当,有些任务甚至简单模型更好.下

上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用word2vec词向量和glove词向量进行文本表示,训练随机森林分类器. 一.训练word2vec词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集,一个是带标签的训练集,共25000条评论,一个是测试集,无标签的,用来做预测并提交结果,这两个数据集是上一篇文章里我们用过的. 此外还有一个无标签的数据