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word2vec/fasttext绘图中所需的藏文字体，若不需要可视化藏文字体，请不要下载！

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。

首先采用 Google 的 Word2Vec 工具，从海量的文本（本文） 中，使用神经网络学习得到词典中每个词的向量表示。然后根据向量，对词 典中的每个词进行聚类，例如聚类成 500 类（新的“词典”） 。而后，使用工具 对每个文档提取代表性的关键词。每个关键词都在前面的聚类中找到自己的 类别。这样类似多媒体技术中讲授的向量空间模型（VSM） ，每个文档都可以 用过关键词词频表示成一个 500 维的向量，这个向量就是这个文档的“特征向 量”。

使用MIMIC-IV中的影像报告数据，基于pytorch搭建transformer神经网络，使用gensim的word2vec包训练词向量配合pytorch使用，进行英文影像报告的分类。 更加详细的资源介绍参见https://blog.csdn.net/weixin_46523923/article/details/122644174

针对词向量文本分类模型记忆能力弱, 缺少全局词特征信息等问题, 提出基于宽度和词向量特征的文本分类模型(WideText): 首先对文本进行清洗、分词、词元编码和定义词典等, 计算全局词元的词频-逆文档频度(TF-IDF)指标并将每条文本向量化, 将输入文本中的词通过编码映射到词嵌入矩阵中, 词向量特征经嵌入和平均叠加后, 和基于TF-IDF的文本向量特征进行拼接, 传入到输出层后计算属于每个分类的概率. 该模型在低维词向量的基础上结合了文本向量特征的表达能力, 具有良好的泛化和记忆能力. 实验结果表明, 在引入宽度特征后, WideText分类性能不仅较词向量文本分类模型有明显提升, 且略优于前馈神经网络分类器.

word2vec-0.11.1配有缺c++14解决方法及没有win32-port.h文件解决方法

使用fasttext工具实现word2vec的数据集enwik9