word2vec 实践

关于word2vec,这方面无论中英文的参考资料相当的多,英文方面既可以看官方推荐的论文,也可以看gensim作者Radim Řehůřek博士写得一些文章。而中文方面,推荐 @licstar的《Deep Learning in NLP (一)词向量和语言模型》,有道技术沙龙的《Deep Learning实战之word2vec》,@飞林沙 的《word2vec的学习思路》, falao_beiliu 的《深度学习word2vec笔记之基础篇》和《深度学习word2vec笔记之算法篇》等。

word2vec 用于文本挖掘,考虑文本语义的上下文关系,将文本中的词转化成向量,即词向量。

实现的工具有:

google的word2vec 工具,c语言,下载地址:https://code.google.com/p/word2vec/

gensim 工具,Python语言,很强大的工具包,下载地址:https://radimrehurek.com/gensim/index.html

原文地址:https://www.cnblogs.com/baiting/p/5153490.html