1、如何產生詞向量 word embedding
原始語料某個漢字的one-hot編碼向量(1*v)和word2vec模型中間引數矩陣w (v*n)相乘得到詞向量 1*n n<2、訓練得到的word2vec 模型的意義是什麼？
3、弊端
word2vec：與一般的共現計數不同，word2vec主要來**單詞周邊的單詞,在嵌入空間裡相似度的維度可以用向量的減法來進行類別測試。
弊端：1、對每個local context window單獨訓練，沒有利用包含在global co-corrence矩陣中的統計資訊
2、多義詞處理乏力，因為使用了唯一詞向量
詞向量之載入word2vec和glove
1 google用word2vec預訓練了300維的新聞語料的詞向量googlenews vecctors negative300.bin，解壓後3.39個g。可以用gensim載入進來，但是需要記憶體足夠大。載入google訓練的詞向量 import gensim model gensim.mod...
word2vec 過程理解 詞向量的獲取
網上有很多這方面的資源，詳細各位都能夠對於word2vec了解了大概，這裡只講講個人的理解，目的 通過對於乙個神經網路的訓練，得到每個詞對應的乙個向量表達 基於 這個神經網路，是基於語言模型，即給定t個詞的字串s，計算s是自然語言的概率p w1，w2,wt 而構建的，更直白點，就是通過輸入wi的上下...
使用預訓練的word2vec詞向量
之前被這個問題困擾了挺長時間，一直找不到有效的方法，可能是我太菜 在網上找資料也只找到了一種把bin轉換成txt 檔案的方式，但是效率出奇的低，無法想象，本地一執行程式就宕機，伺服器上也得等很長時間。多虧了有一顆優化模型的心 山重水複疑無路，柳暗花明又一村啊。在一篇 裡面，作者用theano直接對二...