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Word2vec 讨论

我没有在自然语言处理完成。但基于Deep Learning 关注,自然知道一些Word2vec强大。 Word2vec 是google 在2013年提供的一款将词表征为实数值向量的高效工具。而Word2vec输出的词向量可用于做NLP 相关的工作。比方聚类、找同义词、词性分析等。Word2vec 大受欢迎的一个原因是其高效性。 Tomas Mikolov 在[1] 中指出一个优化的单机版本号一天能够训练上千亿词(汗! )。 关于词的概念。这里的词能够并不一定真的就是单词,全然能够是具有一定意义的单元块,比方国外音乐站点就用word2vec来训练用户的听歌记录。这里的单元块就是歌曲编号。假设用户对音乐类型的喜好是一致的,那么训练后就能找到与某个歌曲相似的歌曲,这样就能给用户进行推荐了。相信类似这种样例还有非常多。 (关于这点思考:词能够使一个标号或者理解为一个类的对象! ) 先上图: 个人感觉这个解说的非常具体~ 注意:1。 输入为一个窗体的待预測上下文 2. 输入层Wj 是维度为K的列向量,(syn0 编码?)如有 N个输入词。则输入大小为k*N 3. 隐层 Tk ...

Python开篇——简介、pip和conda

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/ESA_DSQ/article/details/78663130 人生苦短,我用Python。 Python常用库 Python安装 pip和conda 那我还是来介绍一下它(凑一波字数)吧。 Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中...

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