The Inner Workings of word2vec By Chris McCormick,Welcome to my word2vec eBook! Whether you are a student learning important machine learning concepts, a researcher exploring new techniques and ideas, or an engineer with a vision to build a new product or feature, my hope is that the content in this guide will help you gain a deeper understanding of the algorithm, and equip you to realize your own goals faster and with better results. Here is an overview of the content you’ll find in this book.

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/detail

文字分类器 此仓库是基于Tensorflow2.3的文本分类任务，分别支持： 随机初始单词嵌入+ TextCNN 随机初始词嵌入+注意+ TextCNN 随机初始单词嵌入+ TextRCNN Word2Vec + TextCNN Word2Vec +注意+ TextCNN Word2Vec + TextRCNN 伯特嵌入（没有微调，直接取向量）+ TextCNN Bert嵌入（没有微调，直接取向量）+ TextRCNN 代码支持二分类和多分类，此项目基于爬取的游戏评论正是个二元的情感分类作为演示。 环境 python 3.6.7 张量流== 2.3.0 gensim == 3.8.3 杰巴== 0.42.1 sklearn == 0.0 其他环境见requirements.txt 更新历史 日期 版本 描述 2018-12-01 v1.0.0 初始仓库 2020-10-

财务情绪分析 进行实验以训练我自己的Word2vec嵌入，以便使用注意力模型进行转移学习。 （自然语言处理和深度学习）涉及对斯坦福问题解答数据集和迁移学习的实验。 这些实验背后的想法是将转移学习用于具有深度神经网络和注意力模型的无监督文本数据。 我训练有素的word2vec嵌入的代码将在以后添加库：Keras，python，pandas，nltk Tensorflow和一些sci-kit在这里和那里学习

基于word2vec商城推荐系统的设计与实现 家庭会随机出现10件商品 点击其中一件，系统就会根据点击的物品做推荐 再操作一次 首页随机商品 推荐手机壳 该推荐系统使用Word2vec来实现，word2vec常用于自然语言处理，这个系统只是为了验证人浏览商品的轨迹是有规律的，这种规律跟我们说话时的规律是一致的这种猜想而设计的 web界面使用django建造 详情可看我博客的相关文献 ayuliao.com

原文地址 发生在想通过model['XXX']观察一下XXX的词向量的时候 原因一 最简单的原因就是这个词不在你做来做训练的语料库中 原因二 在定义模型时 model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=5) 有一个min_count的属性，它的默认值是5，Word2Vec在训练时会忽略词频小于该属性值的词，可能你进行观察的这个词的词频太低，训练时没有被采用 解决方法是降低该值的设定 原因三 model = word2vec.Word2Vec(sentences, min_count=5) 中的sentences默认是按这种格式 [['str1

博客链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/117995029 主要功能：数据清洗、文本特征提取、建立模型（BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention）、文本摘要 模型简介 **Bi-LSTM** LSTM的全称是Long Short-Term Memory，它是RNN（Recurrent Neural Network）的一种。LSTM由于其设计的特点，非常适合用于对时序数据的建模，如文本数据，该模型可以学习长期依赖信息，它通过特殊的门结构来去除或增加信息到细胞状态的能力，门是一种让信息选择式通过的方法，一共有三个门。第一层是忘记门，决定我们会从细胞状态中丢弃什么信息，下一步是确定什么样的新信息会被存放在细胞状态，下一步是更新细胞状态，最后输出信息。 而Bi-LSTM模型由前向的LSTM和后向的LSTM组合而成，能够很好的处理双向数据的序列信息。一个LSTM层式从左往右处理，而另一个是从右往左处理。总体而言，更适合应用于长文本的分类任务。 **TextCNN** TextCNN模型是由 Yoon Kim提出的Convolutional Naural Networks for Sentence Classification一文中提出的使用卷积神经网络来处理NLP问题的模型。TextCnn在文本分类问题上有着更加卓越的表现。从直观上理解，TextCNN通过一维卷积来获取句子中n-gram的特征表示。TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强，在短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好，应用广泛，且速度快，一般是首选；**对长文本领域，TextCNN主要靠filter窗口抽取特征，在长距离建模方面能力受限，且对语序不敏感。** **CNN+BiLSTM** 在一些任务当中，会选择在卷积层后加上一层LSTM或BiLSTM（反过来则不行），用于增强模型对语义的理解。CNN负责提取文本的特征，而BiLSTM负责理解句子的语义信息。当CNN融合了循环神经网络时，就是结合了这两者的功能，往往效果会有所提升。 PS：不要想着拿TextCNN去融合BiLSTM，不是说不能融合，是没有必要。TextCNN本身就是一个非常优秀的模型了，在TextCNN后面加上一层循环神经网络，往往只是带来了更多的计算时间，其本身对于语义的理解，并没有什么帮助，甚至有可能对结果进行干扰。 **BiLSTM+注意力机制** 当输入的文本非常长的时候，我们之前引以为傲的双向长短期记忆模型也难以成为学霸，对文本有一个很好的向量表达。所以，这个时候就可以考虑使用注意力机制，来尝试抓住文本的重点。具体来讲，Attention机制就是通过保留BiLSTM编码器对输入序列的中间输出结果，再训练一个模型来对这些输入进行选择性的学习并且在模型输出时将输出序列与之进行关联。

博客链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/118054911 主要功能：数据清洗、文本特征提取、建立模型，评估模型，情感分类

从数学角度详细讲解word2vec模型的原理，目录如下：（一）目录和前言（二）预备知识（三）背景知识（四）基于 Hierarchical Softmax 的模型（五）基于 Negative Sampling 的模型（六）若干源码细节

用word2vec的方法做词向量...........................................................................................................................