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Google开源基于Deep Learning的word2vec工具

摘要:谷歌已经使用Deep Learning技术开发了许多新方法来解析语言,目前,谷歌开源了一款基于Deep Learning的学习工具——word2vec,这是首款面向大众的Deep Learning学习工具。 word2vec(word to vector)顾名思义,这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换,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。 word2vec为计算向量词提供了一种有效的连续词袋(bag-of-words)和skip-gram架构实现,word2vec遵循Apache License 2.0开源协议。 如何转换? word2vec主要是将文本语料库转换成词向量。它会先从训练文本数据中构建一个词汇,然后获取向量表示词,由此产生的词向量可以作为某项功能用在许多自然语言处理和机器学习应用中。 在举例子之前,引入余弦距离(Cosine distance)这个概念(摘自维基百科): 通过测量两个向量内积空间的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1,而其他任何角度的余弦值都不大于1;并且其最...

《R语言数据挖掘》----1.5 文本挖掘

本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第1章,第1.5节,作者[哈萨克斯坦]贝特·麦克哈贝尔(Bater Makhabel),李洪成 许金炜 段力辉 译,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.5 文本挖掘 文本挖掘基于文本数据,关注从大型自然语言文本中提取相关信息,并搜寻有意义的关系、语法关系以及提取实体或各项之间的语义关联。它也被定义为自动或半自动的文本处理。相关的算法包括文本聚类、文本分类、自然语言处理和网络挖掘。 文本挖掘的特征之一是数字与文本混合,或者用其他的观点来说,就是源数据集中包含了混合数据类型。文本通常是非结构化文件的集合,这将被预处理并变换成数值或者结构化的表示。在变换之后,大部分的数据挖掘算法都可以应用,并具有不错的效果。 文本挖掘的过程描述如下:第一步准备文本语料库,包括报告、信函等。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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