2024年9月27日 · 至此，拖了近半年之久，终于可以开写word2vec笔记了 (首发于2019年10月，修订于2023年7月)，本笔记从NNLM起步，会类似铺路一样，逐级介绍相关概念，最终完成整篇 …

Word2Vec 是语言模型中的一种，它是从大量文本预料中以无监督方式学习语义知识的模型，被广泛地应用于自然语言处理中。 Word2Vec是用来生成词向量的工具，而词向量与语言模型有着密切的关系。 因此，我们先来了解一些语言模型方面的知识。 1.1 统计语言模型. 统计语言模型是用来计算一个句子的概率的概率模型，它通常基于一个语料库来构建。 那什么叫做一个句子的概率呢？ 假设 W = (w_ {1}, w_ {2}, ..., w_ {T}) 表示由T个词 w_ {1},w_ {2},...,w_ {T} 按顺序构成的一个 …

2022年4月2日 · Word2vec 是一种有效创建词嵌入的方法，它自2013年以来就一直存在。 但除了作为词嵌入的方法之外，它的一些概念已经被证明可以有效地创建推荐引擎和理解时序数据。 在商业的、非语言的任务中。 像Airbnb、阿里巴巴、Spotify这样的公司都从NLP领域中提取灵感并用于产品中，从而为新型推荐引擎提供支持。 在这篇文章中，我们将讨论嵌入的概念，以及使用word2vec生成嵌入的机制。 让我们从一个例子开始，熟悉使用向量来表示事物。 你是否知道 …

2019年11月13日 · 本文深入讲解Word2Vec的原理及Python gensim包实现过程，包括CBOW与Skip-gram模型对比，模型训练与词向量生成，以及如何利用训练好的模型进行词相似度计算、寻找相关词列表、对应关系分析等。 最近要用到文本词向量，借此机会重温一下 word2vec。 本文会讲解word2vec的原理和代码实现。 本文提供的 github 代码链接： https://github.com/yip522364642/word2vec-gensim. 在 NLP 中，要让计算机读懂文本语言，首 …

Word2vec 可以根据给定的语料库，通过优化后的训练模型快速有效地将一个词语表达成向量形式，为自然语言处理领域的应用研究提供了新的工具。 Word2vec依赖skip-grams或连续词袋（CBOW）来建立神经词嵌入。 Word2vec为托马斯·米科洛夫（Tomas Mikolov）在Google带领的研究团队创造。 [1] 该算法渐渐被其他人所分析和解释。 词袋模型（Bag-of-words model）是个在自然语言处理和信息检索 (IR)下被简化的表达模型。 此模型下，像是句子或是文件这样的文 …

Word2vec 是 Word Embedding 方式之一，属于 NLP 领域。 他是将词转化为「可计算」「结构化」的向量的过程。 本文将讲解 Word2vec 的原理和优缺点。 这种方式在 2018 年之前比较主流，但是随着 BERT 、GPT2.0 的出现，这种方式已经不算效果最好的方法了。 什么是 Word2vec ？ 什么是 Word Embedding ？ 在说明 Word2vec 之前，需要先解释一下 Word Embedding。 它就是将「不可计算」「非结构化」的词转化为「可计算」「结构化」的向量。 这一步解决的是”将现 …

2018年6月28日 · 2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。 首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。 随着深度学习（Deep Learning）在自然语言处理中应用的普及，很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。 其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。 另外需要强调的一点 …

Word2Vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是能够将单词转化为向量来表示，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。 用词向量来表示词并不是Word2Vec的首创，在很久之前就出现了。 最早的词向量采用 One-Hot编码，又称为一位有效编码，每个词向量维度大小为整个词汇表的大小，对于每个具体的词汇表中的词，将对应的位置置为1。 比如我们有下面的5个词组成的词汇表， 采用One-Hot编码方式来表示词向量非常简单， …

2024年7月19日 · word2vec is not a singular algorithm, rather, it is a family of model architectures and optimizations that can be used to learn word embeddings from large datasets. Embeddings learned through word2vec have proven to be successful on a variety of downstream natural language processing tasks.

2019年9月4日 · Word2Vec 简单讲其实就是通过学习文本然后用词向量的方式表征词的语义信息，即通过 Embedding 把原先词所在空间映射到一个新的空间中去，使得语义上相似的单词在该空间内距离相近。 以传统神经网络为基础的神经概率语言模型，缺点主要是计算量太大，集中体现在： 隐层和输出层之间的矩阵运算和输出层上的Softmax归一化运算上。 因此 就是针对这两点来优化神经概率语言模型的。 中两个重要的模型是 CBOW模型和 Skip-gram 模型。 对于这两个模 …