【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer
这种方法避免了计算全局的词到索引映射表，这对于大型语料库来说可能代价很高，但它会遭受潜在的哈希冲突，不同的原始特征经过哈希可能会变成相同的词项。词频-逆文档频率（Term frequency-inverse document frequency，简称TF-IDF）是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量
一文了解Word2vec 阐述训练流程
在机器学习领域，嵌入（embeddings）的概念无疑是其中最令人兴奋的创新之一。想象一下，每当你与`Siri`、`Google Assistant`、`Alexa`或`Google Translate`互动，甚至在使用具有下一个词预测功能的手机输入法（比如苹果输入法、搜狗输入法）时，你其实都在享受
Word2Vec详解
Word2Vec详解
【自然语言处理（NLP）】基于Skip-gram实现Word2Vec
【自然语言处理（NLP）】基于Skip-gram实现Word2Vec，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
Word2Vec模型——将文本转换成向量的方法
用Word2Vec模型提取单词的特征向量
【自然语言处理】Word2Vec 词向量模型详解 + Python代码实战
如下图所示，在神经网络初始化的时候，我们会随机初始化一个 N×K 的矩阵，其中 N 是 词典的大小，K 是词向量的维数（一个自行设定的超参数）。下面提出了一个初始解决方案：假设，传统模型中，我们输入 not ，希望输出是 thou，但是由于语料库庞大，最后一层 SoftMax 太过耗时，所以我们可以
word2vec简单总结
与Skip-Gram相反，CBOW模型假设上下文词可以用来生成中心词。Skip-Gram模型假设中心词可以用来生成上下文词。在计算条件概率时我们通常会对这些上下文词取平均，即。，则Skip-Gram模型的似然函数为。表示其用作中心词和上下文词的两个向量。维向量来表示，具体来说，对于索引为。CBOW模
word2vec-python对词进行相似度计算1
初学NLP，尝试word2vec模型第一次学这种，查阅了很多的博客，克服了些些问题，记录一下第一次探索的历程和相关代码，文中借鉴多篇优秀的文章，连接会在文章中给出。1.实验样本在我最开始寻找实验头绪的时候，了解做这个需要实验样本，但是大部分博主没有提供他的实验样本，所以我在网络上下载了《倚天屠龙记》
