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  • 一、相关方法原理 1、tfidf 2、word2vec 3、文本聚类 代码实现

    一、相关方法原理

    1、tfidf

    tfidf算法是一种用于文本挖掘、特征词提取等领域的因子加权技术,其原理是某一词语的重要性随着该词在文件中出现的频率增加,同时随着该词在语料库中出现的频率成反比下降,即可以根据字词的在文本中出现的次数和在整个语料中出现的文档频率,来计算一个字词在整个语料中的重要程度,并过滤掉一些常见的却无关紧要本的词语,同时保留影响整个文本的重要字词。
    TF (Term Frequency,TF) 是指词频,表示词语在文本中出现的频率。设 t f i j tf_{ij} tfij为词语 t i t_i ti在文件 d j d_j dj中出现的频率,
    TF 计算公式如下:
    在这里插入图片描述
    其中, n i j n_{ij} nij为该词在文 档 d j d_j dj中出现的次数。
    IDF (Inverse Document Frequency,IDF) 是指逆向文档频率,用于衡量某一词语的普遍重要性。IDF 越大包含该词条的文档数越少,则表明该词条具有很好的类别区分能力。计算公式如下:
    在这里插入图片描述
    其中, D 是语料库中文档总数,| { j : t i ∈ d j j:t_i∈d_j j:tidj }|表示包含词语 t i t_i ti的文档数目 (即 n i , j ≠ 0 n_i,j≠0 ni,j=0 的文件数目)。如果该词语不在语料库中,会导致分母为零,因此一般情况下使用 |{ 1 + j : t i ∈ d j 1+ j:t_i∈d_j 1+j:tidj}| 。
    TF-IDF 是基于无监督学习算法的关键词提取。如果某个词语的 TF-IDF 值越大,则该词语越能体现出该文档的特点,这样就可以找出文档中的重要关键词,从而针对这些关键词做进一步的分析挖掘。TF-IDF 计算公式如下:
    在这里插入图片描述

    2、word2vec

    word2vec,即词向量,就是一个词语用一个向量来表示,由Google在2013年提出的。word2vec主要包含两个模型:跳字模型(skip-gram)和连续词袋模型(continuous bag of words,简称CBOW),以及两种高效训练的方法:负采样(negative sampling)和层序softmax(hierarchical softmax)。word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系。详细公式推导网上资料较多,由于文章篇幅受限,这里不再介绍word2vec的公式推导。

    3、文本聚类

    文本聚类就是把相似的文档聚在一起,至于聚成几个类可以根据轮廓系数等判断,也可以根据实际需求把文档聚成自己想要的类别。文本聚类依赖每个文档的句向量,而句向量由词向量构成,所以可以使用tfidf或者word2vec得出词向量,再按照一定的规则构建句向量,本文直接使用求和得出句向量,从而得出每个文档的词向量总和,进而可以做文档聚类。

    4、轮廓系数

    轮廓系数(Silhouette Coefficient),是聚类效果好坏的一种评价方式,轮廓系数计算公式为:
    在这里插入图片描述

    其中,s表示轮廓系数,a表示样本点与同一簇中所有其他点的平均距离,即样本点与同一簇中其他点的相似度;b表示样本点与下一个最近簇中所有点的平均距离,即样本点与下一个最近簇中其他点的相似度。轮廓系数s的取值范围是(-1, 1),当s越接近与1,聚类效果越好,越接近与-1,则聚类效果越差。笔者选取聚类簇数区间为[2, 10],分别计算每个簇数的轮廓系数。

    二、文本聚类案例

    本文依然使用笔者在招聘网站采集到的电商岗位数据做文本聚类分析。
    1、导入所需的包

    import pandas as pd 
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from gensim import corpora
    from gensim.models import TfidfModel, Word2Vec
    from sklearn.cluster import KMeans
    from sklearn.manifold import TSNE
    from sklearn.metrics import silhouette_score
    from warnings import filterwarnings
    filterwarnings('ignore')
    

    其中filterwarnings(‘ignore’)是忽视文件相关的警告。gensim下的的TfidfModel, Word2Vec模块可以分别实现tfidf和word2vec词向量,KMeans即kmeans聚类算法,TSNE是一种流形降维算法,可以把高维向量映射成二维或三维特征向量后进行可视化展示,silhouette_score就是计算轮廓系数。
    2、读入招聘要求分词文件并截取分词

    df = pd.read_csv('电商岗位数据(分词后).csv')
    content = df['分词']
    content
    

    在这里插入图片描述
    共136699条数据,这里可以把每条分词列表看成一个文档。
    3、构建分词字典与语料库

    cut_word_list = np.array([cont.split() for cont in content.tolist()])
    dictionary = corpora.Dictionary(cut_word_list)
    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in cut_word_list]
    

    cut_word_list即分词后的文档数组,dictionary为gensim能识别的字典,corpus是语料库。
    4、word2vec训练词向量

    # word2vec训练词向量
    def word2vec_model():
        model = Word2Vec(cut_word_list, vector_size=200, window=5, min_count=1, seed=1, workers=4)
        model.save('word2vec.model')
    word2vec_model()
    # 加载模型得出词向量
    model = Word2Vec.load('word2vec.model')
    model.train(cut_word_list, total_examples=model.corpus_count, epochs=10)
    wv = model.wv  # 所有分词对应词向量
    

    本文把词向量的维度设置为200维,保留的最少分词出现次数为1,即使用所有分词训练文本向量。
    5、word2vec词向量

    # word2vec构建文档向量
    def get_word2vec_vec(content=None):
        text_vec = np.zeros((content.shape[0], 200))
        for ind, text in enumerate(content):
            wlen = len(text)
            vec = np.zeros((1, 200))
            for w in text:
                try:
                    vec += wv[w]
                except:
                    pass
            text_vec[ind] = vec/wlen
        word2vec = pd.DataFrame(data=text_vec)
        word2vec.to_csv('word2vec.csv', index=False)
        return text_vec
        
    word2vec = get_word2vec_vec(cut_word_list)
    

    6、word2vec结合tfidf权重构建文档向量

    word_id = dictionary.token2id
    tfidf_model = TfidfModel(corpus, normalize=False)
    corpus_tfidf = [tfidf_model[doc] for doc in corpus]
    corpus_id_tfidf = list(map(dict, corpus_tfidf))
    
    def get_tfidf_vec(content=None):
        text_vec = np.zeros((content.shape[0], 200))
        for ind, text in enumerate(content):
            wlen = len(text)
            vec = np.zeros((1, 200))
            for w in text:
                try:
                    if word_id.get(w, False):
                        vec += (wv[w] * corpus_id_tfidf[ind][word_id[w]])
                    else:
                        vec += wv[w]
                except:
                    pass
            text_vec[ind] = vec/wlen
        tfidf = pd.DataFrame(data=text_vec)
        tfidf.to_csv('tfidf_vec.csv', index=False)
        return text_vec
        
    tfidf = get_tfidf_vec(cut_word_list)
    

    7、轮廓系数确定最优簇数

    # 轮廓系数确定簇数 -> 最佳值为1,最差值为-1。接近0的值表示重叠的群集
    def silhouette_score_show(data_vec=None, name=None):
        k = range(2, 10)
        score_list = []
        for i in k:
            model = KMeans(n_clusters=i).fit(data_vec)
            y_pre = model.labels_
            score = round(silhouette_score(data_vec, y_pre), 2)
            score_list.append(score)
        plt.figure(figsize=(12, 8))
        plt.plot(list(k), score_list)
        plt.xticks(fontsize=12)
        plt.yticks(fontsize=12)
        plt.xlabel('簇数', fontsize=15)
        plt.ylabel('系数', fontsize=15)
        plt.savefig(f'{name}轮廓系数.jpg')
        plt.show()
    

    (1)word2vec向量下的轮廓系数

    silhouette_score_show(word2vec, 'word2vec')
    

    在这里插入图片描述
    (2)word2vec结合tfidf向量下的轮廓系数

    silhouette_score_show(tfidf, 'tfidf')
    

    在这里插入图片描述
    通过对比两张图可知,word2vec结合tfidf向量下的聚成2类轮廓系数最高,几乎接近1了,但这就说明聚成2类就是最好的吗?我们先聚成2类观察一下聚类情况。

    kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(tfidf)
    y_pre = kmeans.labels_
    labels = pd.DataFrame(y_pre)
    labels.value_counts()
    

    在这里插入图片描述
    可以发现,第二类居然只有2个文档,聚类效果明显不太好。我们继续使用TSNE流行降维方法把文档向量降维并绘图,直观查看聚类效果。

    data = pd.DataFrame(tfidf)
    data_label = pd.concat([data, labels], axis=1) 
    data_label.columns = [f'vec{i}' for i in range(1, tfidf.shape[1]+1)]  + ['label']
    data_label.head()
    

    在这里插入图片描述

    tsne = TSNE()
    tsne.fit_transform(data_label) # 进行数据降维
    tsne = pd.DataFrame(tsne.embedding_,index=data_label.index) # 转换数据格式 
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.xticks(fontsize=12)
    plt.yticks(fontsize=12)
    d = tsne[data_label['label'] == 0]
    plt.plot(d[0],d[1],'rD')
    d = tsne[data_label['label'] == 1]
    plt.plot(d[0],d[1],'go')
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.legend(['第一类', '第二类'], fontsize=12)
    plt.savefig('文本聚类效果图.jpg')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    从图中明显可以看出,第二类的两个文档已经包含在第一类中,并且文档向量并没有很好的区分度,基本是连在一起的。这说明源文档的描述内容非常相近。但我们通过阅读源文档发现,其实不同岗位的招聘要求是存在较大差异的,所以,关于该文档的文本聚类分析,还需要从词向量和聚类算法上进行优化。

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  • word2vec的原理就不描述了,word2vec词向量工具是由google开发的,输入为文本文档,输出为基于这个文本文档的语料库训练得到的词向量模型。 通过该模型可以对单词的相似度进行量化分析。 word2vec的训练方法有2种,...
  • 中文的word2vec词向量

    2018-05-05 18:12:38
    个人训练的一套word2vec中文词向量。维度为200维。python装gensim后可以直接用!
  • 浅谈文本词向量转换的机制embedding

    千次阅读 2018-03-12 18:37:52
    首先感谢大家对上一篇...上文说道关于文本词向量转换的embedding相关的内容,其实是没有详细说明的,那这一篇我尝试着去解释一些,说的不对的还望各位大神指正,我也是自学的,没人一起讨论,可能有理解不到位的地方。

    首先感谢大家对上一篇文章的关注吧,建议看这篇文章前先看下上一篇我推送的《20行代码实现电影评论情感分析》,上篇文章其实留了个坑,不过不一定坑到大家,因为可能90%的同学可能不会去认真读一遍代码,或者去跑一下程序。上文说道关于文本词向量转换的embedding相关的内容,其实是没有详细说明的,那这一篇我尝试着去解释一些,说的不对的还望各位大神指正,我也是自学的,没人一起讨论,可能有理解不到位的地方。


    其实机器学习算法,无非是矩阵的加减乘除,对于文本string型的数据,必然需要把这类数据转成数值型的向量,才能方便计算。文本转词向量就是起到这样的作用,当然,方法有很多,这里我们提到的机制有点类似于算法word2vector,它会把文本转成带有语意的向量。


    什么是带有语意的向量?就拿上一篇推送里出现的tflearn.embedding它起到的作用说起。它其实是通过大量的语句分析挖掘出词语之间的相似度,举个简单的例子,假设有大量的语句中都出现“美女喜欢帅哥”、“美女喜欢好看的男人”,那么算法会挖掘出“帅哥”和“好看的男人”可能是相似的语意,于是可以通过向量表示,以下向量纯属yy,为了举例:

    美女=[3,5,7]

    帅哥=[5,3,9]

    好看的男人=[5.1,2.9,9]


    “帅哥”和“好看的男人”会被用距离更近的向量表示起来。另外,向量间的距离也可能会建立联系,比方说“北京”是“中国”的首都,“巴黎”是“法国”的首都,那么向量:|中国|-|北京|=|法国|-|巴黎|


    通过embedding函数把所有词向量距离计算出来后,其实每句话就可以通过词向量组装成矩阵,简单的方式是第一行是第一个词向量,第二行是第二个。那么两句话的语意相似度就可以通过简单的矩阵减法计算啦,感谢收看。


    上一篇《20行代码实现电影评论情感分析》代码地址,我只放了一点点测试数据,完整的数据大家自己去IMDB下吧:https://github.com/jimenbian/sentiment-analysis

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  • Glove词向量 文本分类

    2017-12-22 11:09:31
    文本建模,此项中的模型GLove, word2vec, 在文本分类实用重要的作用
  • NLP文本分类--词向量

    千次阅读 2018-10-12 23:55:35
    1.基于规则,对于要提取的分类维护一个dict,在dict里面保存需要提取的关键词,存在关键词的对应标记为分类;...(缺点很明显,只有出现信息,对于的重要度完全没有体现) 4.tf-idf:先考虑...

    1.基于规则,对于要提取的分类维护一个dict,在dict里面保存需要提取的关键词,存在关键词的对应标记为分类;(缺点,不断的去维护词典)
    2.基于机器学习:HMM(分词最常用的),CRF,SVM,LDA,CNN
    3.词袋模型:bag of word :(one hot)一种是统计词频和位置,一种是只存储是否出现;(缺点很明显,只有词出现信息,对于词的重要度完全没有体现)
    4.tf-idf:先考虑每个词在当前词词表中多高,再考虑在所有的文本中出现频率。这样就有词的重要程度了。(缺点是还是么有词的顺序考量,毕竟 l love you, you love l 是不一样的。但是tf )
    5.n-gram:将n个词体现为一个向量表示,这样就可以体现顺序了。那一句话出现的概率就可以表示为:语言模型
    (这个里面业界一般不会用相乘,用相加处理。)(缺点:维度会爆炸,随着n越大。n小效果不好,一般n要到5才会有量变,这样所有词的顺序组合足以变得非常爆炸。不能表达句子或者说词之间的相似性。只能对文本进行表达。不能捕捉文本含义。)
    6.distribution representation:一个东西可以通过分布式表示方法就能可以用很少的东西,也能表示词的相似性。一个词表示可以通过他附近的词表示: 比如 我是一个 _____人 :这个例子中的空格,我们可以填写,中国人,好人,坏人,善良;那这些词都有一些相似性的。这样就可以通过周边词去表示这个词。
    7.共线矩阵cocurrence matrix :因为用分布式表达,我们不能无限的取他旁边的词,这个时候要选取几个旁边的词。这个和 n-gram很像。 但不同的是旁边词形成局域窗中的词,而自己本身并不参与。做成一个共线矩阵。
    在这里插入图片描述
    缺点:线性增长,维度太高,太稀疏。
    8.对上面的矩阵进行svd降维
    在这里插入图片描述
    降维后展示
    缺点: n*n 算法复杂O(n^3)对大型语料库而言:n–40万。1-60Btoken;对新加入词就要重新计算。
    9.NNLM(neural network language model)
    NNLM模型
    (缺点:计算量还是很大,需要的参数太多。对于训练就不是很友好了)

    10.Word2vector:CBOW,SKIP-GRAM(去掉映射层)
    CBOW模型
    改进:去掉映射层,直接用每个词词向量(初始化好的词表)。把NNLM中拼接维度参数改成直接对词向量的求和。 直接去预测目标词。不使用激活函数,是一个线性的表示器。(缺点:最后的soft的分类还是太多了。)
    11.CBOW-层次softmax:通过词频出现次数,使用Huffman编码。在最后做决策每次softmax就会只有0,1两种,权重放到了这个上面。这样变成每次softmax按照树进行乘积。使得这个乘积最大。这样相当于4次决策。
    词频层次
    (缺点:建立Huffman树,并对这个分层结构进行训练还是比较麻烦。训练每个词都可能全部遍历整个树结构。这个计算也比较大。)
    12.CBOW-负采样:对每一个目标词而言。其实训练结果中只有一个词是目标词(比如整个词库有10万个词,去预测一句话里面的一个词出现的概率。这里面只有这个词是正样本,其他词全都是负样本(10-1)。),可以通过只在负样本中取得部分负样本(十万取500个)参与训练。这样一个是平衡数据集,一个是减小了softmax训练成本。这里一个问题是省略的负目标不会对样本训练产生影响。
    负样本采集原理:根据概率分布,频率分布来采样的。
    采样方式及其原理

    13.skip-gram–和cbow反着来的。里面使用的原理一致,不过最后预测出来多个词(取决于你的窗口大小)。样本量小的时候用CBOW,样本量非常大用skip-gram:
    词向量评分:类比任务:inner
    word2vector缺点:窗口问题,一词多义问题。

    14.GloVe 方法:

    展开全文
  • 基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类python代码,ELMo是基于哈工大的HIT-SCIR/ELMoForManyLangs,文本分类代码是基于keras的,有数据有模型有代码。
  • # 筛选自定义词典中的,和各类名词,自定义词库的在没设置词性的情况下默认为x词性,即的flag词性为x if wds.flag == 'x' and wds.word != ' ' and wds.word != 'ns' or re.match(r'^n', wds.flag) != None ...
    #! /usr/bin/python
    # -*- coding: utf8 -*-
    # @Time    : 2018/8/29 15:15
    # @Author  : yukang
    
    import nltk,jieba,re
    import jieba.analyse
    import jieba.posseg as pseg
    from nltk.probability import FreqDist
    
    sentence = """文本数据 此处放入一个文本""".replace(" ","")
    
    
    class KeyWord():
        """ 文本分析 测试"""
        def chinese_stopwords(self,filepath):
            """
            导入停用的词库
            :param filepath:停用词库的绝对路径
            :return: stopwords
            """
            stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()]
            return stopwords
    
        def seg_sentence(self,sentence):
            """
            对句子进行分词
            :param sentence:需要分析的str
            :return:outstr
            """
            sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip())
            stopwords = self.chinese_stopwords('./data_terms/stopWord.txt')  # 这里加载停用词的路径
            outstr = []
            for word in sentence_seged:
                if word not in stopwords:
                    if word != '\t' and word != '\n':
                        outstr.append(word)
            return outstr
    
        def extract_t(self,content):
            """
            提取关键词数量和权重
            :param content: 文本内容
            :return:
            """
            keywords = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=20, withWeight=True, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))
            # 访问提取结果
            for item in keywords:
                # 分别为关键词和相应的权重
                print(item[0], item[1])
    
        def word_pseg(self, word_str):  # 名词提取函数
            words = pseg.cut(word_str)
            word_list = []
            for wds in words:
                # 筛选自定义词典中的词,和各类名词,自定义词库的词在没设置词性的情况下默认为x词性,即词的flag词性为x
                if wds.flag == 'x' and wds.word != ' ' and wds.word != 'ns' or re.match(r'^n', wds.flag) != None and re.match(r'^nr', wds.flag) == None:
                    word_list.append(wds.word)
            return word_list
    
        def all_pseg(self,word_str):
            """提取所有词性"""
            words = pseg.cut(word_str)
            for word, flag in words:
                return word,flag
    
        def sort_item(self, item):
            """
            将分词数据进行正序排序
            :param item: 可遍历对象
            :return: List
            """
            vocab = []
            for k, v in item:
                vocab.append((k, v))
            List = list(sorted(vocab, key=lambda v: v[1], reverse=1))
            return List
    
    
    word = KeyWord()
    pseg_sen = word.word_pseg(sentence)
    seg = word.seg_sentence("".join(pseg_sen))
    fdist = FreqDist(seg)
    Sum = len(seg)
    pre = 0
    # # 计算相对个数的关键词不一定适合自己,所以我用的是 所有关键词的百分比,也就是0.5 左右,Sum为关键词的总数量
    # for (s, n) in word.sort_item(fdist.items()):
    #     print(s + str(float(n) / Sum)+"      " +str(n)+ '\r\n')
    #     pre = pre + float(n) / Sum
    #     if pre > 0.5:
    #         print(pre)
    #         break
    all_participle = word.seg_sentence(sentence)
    fdists = FreqDist(all_participle)
    Sums = len(seg)
    for (s, n) in word.sort_item(fdists.items()):
        words, flag = word.all_pseg(s)
        print(s + str(float(n) / Sums)+"      "+str(n)+"      "+flag)
    

     

    展开全文
  • 笔者在看各种NLP的论文、文献、博客之中发现在应用过程中,有种类繁多的词向量的表达。笔者举例所看到的词向量有哪些。 词向量类型: 一个词一列向量,Hash算法,word2vec,LDA主题-词语矩阵; 一个词一个值,bow...
  • 基于词向量文本相似函数。 包含WDS的Java版本的代码; WDS1-1 WDS1-2 WDS2 三个测试实验; 说明:测试文本编码格式统一使用GBK,否则容易乱码。
  • 为了将情感信息融入到词向量中,本文第一部分工作提出了两个情感词向量 学习框架,即,基于谷歌提出的Skip-gram模型的框架和基于卷积神经网络模型 的框架。在每个框架中,根据情感和语义信息融合...
  • 基于中文对话文本使用Word2Vec进行训练得到的词向量
  • 文本分类中,基于Word2Vec词向量文本表示忽略了词语区分文本的能力,设计了一种用TF-IDF加权词向量的卷积神经网络(CNN)文本分类方法.新闻文本分类,一般只考虑正文,忽略标题的重要性,改进了TF-IDF计算方法,...
  • 针对词向量文本分类模型记忆能力弱, 缺少全局词特征信息等问题, 提出基于宽度和词向量特征的文本分类模型(WideText): 首先对文本进行清洗、分词、词元编码和定义词典等, 计算全局词元的词频-逆文档频度(TF-IDF)指标...
  • bert获取词向量做textcnn文本分类

    万次阅读 热门讨论 2019-08-13 15:06:59
    BERT其中的一个重要作用是可以生成词向量 下面介绍获取词向量的方法 获取BERT词向量的时候用到了肖涵博士的bert-as-service,具体使用方式如下。 环境要求:python版本>=3.5,tensorflow版本>=1.10 相关包...
  • 根据已经训练好的word2vec词向量,对于文本相似度进行相关分析
  • PS:第一部分主要是给大家引入基础内容作铺垫,这类文章很多,希望大家自己去学习更多更好的基础内容,这篇博客主要是介绍Word2Vec对中文文本的用法。统计语言模型的一般形式是给定已知的一组词,
  • 文本词向量原理Word2Vec

    千次阅读 2018-09-21 16:20:28
    文本词向量原理Word2Vec Word2Vec 的训练模型,是具有一个隐含层的神经元网络 它的输入是词汇表向量,当看到一个训练样本时,对于样本中的每一个词,就把相应的在词汇表中出现的位置的值置为1,否则置为0。它的...
  • 基于中文维基百科文本数据训练词向量 一,数据获取 本词向量利用的是中文维基百科的语料进行训练。 语料地址: (大小1.16G) 也可以在我的网盘上下载:链接: 提取码:ihu4 二,数据转换 原数据的格式是xml,我们...
  • 基于词向量计算文本的余弦相似度 1.测试数据: 链接:https://pan.baidu.com/s/19gUVDOYS2-yfH4N6rVUWBA 提取码:zfv2 2.实验代码: import math import os import pandas as pd import numpy as np # 计算两个...
  • python synonyms中所需的中文词向量文件,下载后请放置于/root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/synonyms/data/words.vector.gz
  • 使用bert将中文文本转化成词向量的方法

    万次阅读 热门讨论 2019-03-21 15:06:03
    方法一: ... 使用肖涵博士的bert-as-service,这里笔者使用的为python3.5,tensorflow1.13版本,同时还需要pip安装如下几个包, pip install bert-serving-server pip installbert-serving-cli...
  • 该资源主要参考我的博客:word2vec词向量训练及中文文本相似度计算 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50637476 其中包括C语言的Word2vec源代码(从官网下载),自定义爬取的三大百科(百度百科、互动...
  • 词向量学习总结

    千次阅读 2018-08-21 17:12:56
    词向量又称词嵌入,是自然语言处理过程中对“基本单位”词的一种数学化表示,生成词向量的方法有神经网络,单词共生矩阵的降维,语言概率模型等。 词向量的表示 离散表示(one-hot representation) 传统的基于...
  • ​ 首先计算出tfidf值最大的若干个词语,然后把这些词语转化成当前文本词向量表示形式,接着计算出当前文本词向量和其中一类的文本类别向量的余铉相似度值,接着用该值和给定的文本类别的阈值相比较,根据比较...
  • 针对这个问题,文中提出了一种与下游任务模型无关的低频词词向量更新算法,通过基于K近邻的词向量偏移计算方法,利用通用词向量中与低频词相似的高频词所获得的任务特征信息,来指导低频词的信息更新,从而获得更...
  • 文本分类(3)——文本词向量

    千次阅读 2019-01-24 17:43:06
    001 常见词向量表达 https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/52162589 https://blog.csdn.net/hubin232/article/details/81272126 【比较新】
  • 文本向量的表示方法基于词向量的表示方法有监督文本表示方法 基于词向量的表示方法 虽然one-hot和TF-IDF的表示方式也成为词向量,但是我们这里讨论的基于词向量的表示方式是围绕分布式词表征进行的。也就是利用Word2...
  • Pytorch深度学习(5) — 词向量及Glove预训练模型使用1.word2vec的原理和实现2.Glove预训练模型使用2.1 求近义词和类比词2.1.1 使用预训练的词向量2.2.2 应用预训练词向量2.2.2.1 求近义词2.2.2.2 求类比词小结 ...

空空如也

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