NLP之word2vec：利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量 / 开普饭

阅读难度:★★☆☆☆ 技能要求:机器学习.python.分词.数据可视化字数:1500字阅读时长:6分钟本文结合最近热播的电视剧<延禧攻略>,对其人物的关系在数据上进行解读.通过从网 ...

文本分析我写过一期gensim库的,今天我想实现下word2vec,进行一些词语相似性分析. 用gensim库做文本相似性分析参数解释参数含义 sentences 形如[a,b,c...],且a ...

摘要:动态词向量会根据上下文动态的进行变化,相比于传统的 Word2Vec 等静态词向量,能更好的处理 NLP 任务中的 "一词多义" 的现象.本文介绍了动态词向量在序列标注任务上 ...

相比于计算机视觉,NLP可能看起来没有那么有趣,这里没有酷炫的图像识别.AI作画.自动驾驶,我们要面对的,几乎都是枯燥的文本.语言.文字.但是,对于人工智能的征途来说,NLP才是皇冠上的那颗珍珠,它美 ...

德日进皮埃尔·泰亚尔·德·夏尔丹(法语:Pierre Teilhard de Chardin,法语发音:[pjɛʁ tejaʁ də ʃaʁdɛ̃],1881年5月1日-1955年4月10日),汉名 ...

作者:Laura Perez-Beltrachini, Yang Liu, Mirella Lapata (爱丁堡大学) 论文原文:https://arxiv.org/pdf/.pdf 论文背景生成 ...

NLP之词向量:利用word2vec对20类新闻文本数据集进行词向量训练.测试(某个单词的相关词汇) 输出结果寻找训练文本中与morning最相关的10个词汇: [('afternoon', 0.8 ...

sublime text 4 for mac是mac上一款跨平台的前端开发神器,它的功能非常强大支持vim模式,窗口分组.扩展工具.代码折叠等,而且Sublime Text mac支持多种编程语言的语 ...

信息抽取 (Information Extraction: IE)是把文本里包含的信息进行结构化处理,变成计算机能够处理的结构,实体抽取.关系抽取.事件抽取等都属于信息抽取的范畴.在NLP领域,信息抽 ...

昨天(4月20日)是联合国中文日身处互联网时代平时习惯了用电脑.手机打字有些字看着"眼熟" 但真到写的时候,才发现提笔忘字. "央视新闻"总结了100个容 ...

'在一个信息日益商品化的世界里,维基百科的模式一直建立在知识属于全人类的信念上,'维基百科创始人吉米·威尔士说.'维基百科迫使我们走出我们的回声室,并争论对世界的共同理解.毕竟,无论你是谁,无论你在世 ...

决策.信念与行为偏误这些偏误多半会影响信念的形成.商业与经济决策.以及其他一般的人类行为.它们是可复制与再现的,面临特定情境时,一般可预期人们会有相应的偏差倾向. 名称原文描述不明确性效应或厌恶不 ...

最近刷到一篇文章,网民的标题是"百度百科比维基百科差在哪里",所以我有提笔的冲动.先说结论:我力挺百度百科. 说到百度百科可谓职场人士皆知.无人不晓,是全球领先的中文百科全书,而维 ...

NLP之word2vec：利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量