机器学习:gensim之Word2Vec 详解
2024-09-05 11:12:30
一 前言
Word2Vec是同上一篇提及的PageRank一样,都是Google的工程师和机器学习专家所提出的的;在学习这些算法、模型的时候,最好优先去看Google提出者的原汁Paper和Project,那样带来的启发将更大。因为创造者对自己所创之物的了解程度优于这世上的绝大部分者,这句话,针对的是爱看博文的读者,like me。
另外,补充几句。
1.防止又被抄袭,故关键笔记以图贴之。
2.标题前带阿拉伯数字标号的内容,便是使用Gensim的Word2Vec模型过程中的完整流程序号,通常也较为常用且重要。
二 鸣谢
感谢如下文章/论文的详细描述,它们亦是本文的主要测试依据,尤其需要感谢最后四篇博文的精彩解说。
- Word2Vec Introduction - Google - [推荐]
- Gensim - Word2Vec - Github
- Gensim - Github
- 基于 Gensim 的 Word2Vec 实践
- 翻译Gensim的word2vec说明
- Gensim之Word2Vec使用手册 - [推荐]
- word2vec词向量中文语料处理(python gensim word2vec总结)
三 Word2Vec 概要
重要API/类
- gensim.models.KeyedVectors
- gensim.models.word2vec
- gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences,min_count,size,worker)
- gensim.models.Word2Vec(sentences,min_count,size,worker)
Word2Vec类:构建Word2Vec词向量模型
四 Word2Vec 详解
- 注:标题前带阿拉伯数字标号的内容,便是使用Gensim的Word2Vec模型过程中的完整流程序号,通常也较为常用且重要。
1 加载语料库
2 (初次)训练
手动构建词汇表
3 追加训练(更新模型)
4 存储模型
5 加载模型
6 获取词向量
加载词向量
7 模型应用
8 模型评估
五 补充
- 欢迎探讨,欢迎Follow~
最新文章
- logging 文件日志
- 《C#编程宝典:十年典藏版》阅读笔记(1)
- 多线程(pthread、NSThread、GCD)
- [POJ1157]LITTLE SHOP OF FLOWERS
- Mac下如何显示隐藏文件/文件夹_百度经验
- 一个 XSD 实例
- django查询常用操作符及models和admin的写法
- 走FILTER效率高的2种情况
- Sass使用教程
- python version 2. required,which was not found in the registry 解决方案
- java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.log4j.Logger 异常
- 自学python 6.
- redis数据操作笔记
- js---根据指定的顺序进行排序
- 自动提取文件系统---binwalk(一)
- [Spring学习笔记 5 ] Spring AOP 详解1
- 国际化实现之基于jquery
- Linux之服务器介绍
- 一步一步学习Android开发
- JavaScript 之 ajax
热门文章
- 【转载】softmax的log似然代价函数(求导过程)
- Summer training #8
- Django:报错 raise MigrationSchemaMissing(";Unable to create the django_migrations table (%s)"; % exc)
- JavaScript入门学习之二——函数
- CSS基础学习-11.CSS伸缩盒(新版本)
- HTTPClick调用WebApi帮助类
- top命令经常用来监控linux的系统状况,比如cpu、内存的使用,程序员基本都知道这个命令。 按 q 退出
- laravel中遇到的坑
- C#与数据库有关的控件和属性
- BZOJ 3060: [Poi2012]Tour de Byteotia 并查集