QWord2vec：word2vec移植版+GUI
序Word2Vec原生是不支持Windows的，索性就用Qt移植了一下。大概做了下面几件事。①替换LinuxAPI的pthread为QThread。②取消了posix_memalign()，内存对齐这玩意据说是编译器的活，不知道Mikolov为什么写出来，难道说源码是Google万能工程师+编译器高...
word2vec使用说明
word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具。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（主要来源于http://licstar.net/archives/328这篇博客）1.词向量是什么自然语言理解的问题要转化为机器学习的...
用中文把玩Google开源的Deep-Learning项目word2vec
google最近新开放出word2vec项目，该项目使用deep-learning技术将term表示为向量，由此计算term之间的相似度，对term聚类等，该项目也支持phrase的自动识别，以及与term等同的计算。word2vec项目首页：https://code.google.com/p/wo...
学习笔记CB011:lucene搜索引擎库、IKAnalyzer中文切词工具、检索服务、查询索引、导流、word2vec
影视剧字幕聊天语料库特点，把影视剧说话内容一句一句以回车换行罗列三千多万条中国话，相邻第二句很可能是第一句最好回答。一个问句有很多种回答，可以根据相关程度以及历史聊天记录所有回答排序，找到最优，是一个搜索排序过程。lucene+ik。lucene开源免费搜索引擎库，java语言开发。ikIKAnal...
word2vec参数调整 及lda调参
一、word2vec调参 ./word2vec-trainresultbig.txt-outputvectors.bin-cbow0-size200-window5-negative0-hs1-sample1e-3-threads12-binary1一般来说，比较喜欢用cbow，因为模型中 cbo...
word2vec + transE 知识表示模型
本文主要工作是将文本方法(word2vec)和知识库方法(transE)相融合作知识表示，即将外部知识库信息（三元组）加入word2vec语言模型，作为正则项指导词向量的学习，将得到的词向量用于分类任务，效果有一定提升。一.word2vec模型word2vec是Google在2013年开源推出的一款...
word2vec使用说明补充（google工具包）
【本文转自http://ir.dlut.edu.cn/NewsShow.aspx?ID=253，感谢原作者】word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具。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（主要来源于http://l...
统计语言模型&word2vec
我们是这样理解语言的深度学习：语言模型的评估标准[我们是这样理解语言的-2]统计语言模型自然语言处理-语言模型（LanguageModeling）NLP学习笔记01经典统计语言模型Statisticallanguagemodel统计语言模型语言模型n-gramn-gram语言模型NLP系列(5)_从...
一、【word2vec学习路线】神经网络语言模型
1. 统计语言模型 （statisticalmodeloflanguage）统计语言模型中，把一段包含T个词的语料表示为w_t表示第t个词，统计每个词在前面n个词出现的条件下的概率，用一幅图来表达就是：应用这个模型的时候，为了降低复杂度，基于马尔科夫假设（MarkovAssumption）：下一个词...
word2vec是如何工作的？
如何有效的将文本向量化是自然语言处理（NaturalLanguageProcessing:NLP）领域非常重要的一个研究方向。传统的文本向量化可以用独热编码（one-hotencoding）、词袋模型（bag-of-words）和TF-IDF等方式，但是以上得到的文本向量可能维度都很好，在一些情况下...
word2vec 入门（三）模型介绍
两种模型，两种方法模型：CBOW和Skip-Gram方法：HierarchicalSoftmax和NegativeSamplingCBOW模型HierarchicalSoftmax方法CBOW是ContinuousBag-of-WordsModel的缩写，是预测INPUT:输入层,输入的是若干个词的...
word2vec的理解
在学习LSTM的时候，了解了word2vec，简单的理解就是把词变成向量。看了很多书，也搜索了很多博客，大多数都是在word2vec的实现原理、数学公式，和一堆怎么样重新写一个word2vec的python代码。对于我这种数学弱鸟级别的人来说，这显然是没有什么意义的，更别说价值了。我所需要的就是理解...
抽空总结一下word2vec吧。
感觉做事情老不靠谱。中文文档，这里有一个word2vec的数学原理，百度文库，个人总结。讲得比较通俗吧。网易有道也总结了一份中文的词向量的文档。这份资料外加代码进行解释。http://techblog.youdao.com/?p=915#LinkTarget_699Googlecode这个比较官方吧...
word2vec安装使用笔记
word2vec入门基础基本概念word2vec是Google在2013年开源的一个工具，核心思想是将词表征映射为对应的实数向量。目前采用的模型有以下两种CBOW(ContinuousBag-Of-Words，即连续的词袋模型)Skip-Gram项目链接：https://code.google.co...
利用中文数据跑Google开源项目word2vec
一直听说word2vec在处理词与词的相似度的问题上效果十分好，最近自己也上手跑了跑Google开源的代码（https://code.google.com/p/word2vec/）。1、语料首先准备数据：采用网上博客上推荐的全网新闻数据(SogouCA)，大小为2.1G。从ftp上下载数据包Sogo...
word2vec训练好的词向量
虽然早就对NLP有一丢丢接触，但是最近真正对中文文本进行处理才深深感觉到自然语言处理的难度，主要是机器与人还是有很大差异的，毕竟人和人之间都是有差异的，要不然不会讲最难研究的人嘞~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~不华丽的分割线~~~~~~~...
语言模型系列之N-Gram、NPLM及Word2vec
上一篇博客简单梳理了NLP的技术架构、NLP语言模型的演化，以及最基本的语言模型Bag-of-Word词袋模型及基于词袋模型的重要模型和算法。本文将继续探讨NLP中重要的语言模型N元语言模型，并探究其变形。根据上文公式1P(w1w2...wT)=∏ni=1P(w1)P(w2|w1)P(wi|w1w2...
新手入门：训练中文*词向量word2vec实验
说明：由于在学习自然语言处理，读了很多篇博文，就想着动手实验一下，本文主要参考了中英文*语料上的Word2Vec实验，其中在实验阶段出现了一些预期之外的错误，参考其他博文进行了微调。这篇博文更像是篇错误整理吧。后续可能还会更新更多的错误，或者大家有什么错误都可以贴上来，一起讨论。一、环境配置W...
语言概率模型和Word2Vec简述
1、概率语言模型一句话的概率公式：根据一句话中的前文预测下一个词：根据链式概率法则：根据马尔科夫假设，当前词只和前n个词有关系：2.大名鼎鼎的n-gram模型为模型想要预测的下一个词，为句子中的历史词语。之后，我们利用极大似然估计优化模型：说起来极大似然很高级，在实现上就是统计各种情况下出现的次数，...
word2vec 评测 sg=0 sg=1 size=100 window=3
1、评价sg=0与sg=1的区别 结果原文：sg_difference.txtsg=0 sg=1绑定 1关联 1小票机 1促销 1外卖 1厨打 1支付 1打印 1预约 ...