word2vec

word2vec是Google在2013年提出的一款开源工具,其是一个Deep Learning(深度学习)模型(实际上该模型层次较浅,严格上还不能算是深层模型,如果word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层,如Softmax,便更像是一个深层模型),它将词表征成实数值向量,采用CBOW(Continuous Bag-Of-Words Model,连续词袋模型)和Skip-Gram(Continuous Skip-GramModel)两种模型.具体原理,网上有很多. 本文是在window

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-win64.7

笔者寄语:2013年末,Google发布的 word2vec工具引起了一帮人的热捧,大家几乎都认为它是深度学习在自然语言领域的一项了不起的应用,各种欢呼"深度学习在自然语言领域开始发力 了". 基于word2vec现在还出现了doc2vec,word2vec相比传统,考虑单词上下文的语义:但是doc2vec不仅考虑了单词上下文的语义,还考虑了单词在段落中的顺序. 如果想要了解word2vec的实现原理,应该读一读官网后面的三篇参考文献.显然,最主要的应该是这篇: Distributed

CBOW和Skip-gram模型 word2vec有两个模型,分别是CBOW和Skip-gram模型.这两个模型又都可以有两种优化方法.分别是 Hierarchical Softmax与Negative Sampling .所以实现word2vec有四种方式: 2013年末,Google发布的word2vec引起了一帮人的热捧.在大量赞叹word2vec的微博或者短文中,几乎都认为它是深度学习在自然语言领域的一项了不起的应用,各种欢呼"深度学习在自然语言领域开始发力了".但实际上,简单

  word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了很多人的关注.由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟,出于好奇,我也成为了他们中的一员.读完代码后,觉得收获颇多,整理成文,给有需要的朋友参考. 相关链接 (一)目录和前言 (二)预备知

  word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了很多人的关注.由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟,出于好奇,我也成为了他们中的一员.读完代码后,觉得收获颇多,整理成文,给有需要的朋友参考. 相关链接 (一)目录和前言 (二)预备知

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  word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了很多人的关注.由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟,出于好奇,我也成为了他们中的一员.读完代码后,觉得收获颇多,整理成文,给有需要的朋友参考. 相关链接 (一)目录和前言 (二)预备知

word2vec 中的数学原理详解 word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单.高效,因此引起了很多人的关注.由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感.一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟. 第一次接触 word2vec 是 2013 年的 10 月份,当时读了复旦大学郑骁庆老师发表的论文

英文原文地址:https://districtdatalabs.silvrback.com/modern-methods-for-sentiment-analysis 转载文章地址:http://datartisan.com/article/detail/48.html 情感分析是一种常见的自然语言处理(NLP)方法的应用,特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中.通过这种方式,情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法.尽管情绪在很大程度上是主观的,但是情感量化分析已经有