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worD2vEC训练词向量jAvA

string为你需要获取向量的词,double[] array = vec.getWordVector(string);array是这个词的向量.首先在创建vec的时候要保证.minWordFrequency(1),否则有些词你是得不到向量的,这个方法是设置词的最小使用频率.

:将one-hot向量转换成低维词向量的这一层(虽然大家都不称之为一层,但在我看来就是一层),因为word2vec的输入是one-hot.one-hot可看成是1*n(n是词总数)的矩阵,与这个系数矩阵(n*m, m是word2vec词向量维数)相乘之后就可以得到1*m的向量,这个向量就是这个词对应的词向量了.那么对于那个n*m的矩阵,每一行就对应了每个单词的词向量.接下来就是进入神经网络,然后通过训练不断更新这个矩阵.

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

影响因素很多举个例子:我用544M的商品标题语料训练,需要60个小时.但,开启FAST_VERSION之后只需要20分钟(需要安装Cython)卷积神经网络 文本分类时,预训练word2vec的词向量卷积神经网络 文本分类时,预训练word2vec的词向量

model=Word2Vec(setsomeparams)model.build_vocab(sentences)model.train(sentences)model.save(fielname)

刚用wiki的中文语料训练完,用的是gensim,据说比C的版本快.服务器单机跑CPU核心数个线程,跑了35分钟,不长.这个用macPro(4 core 16G)跑,也大概是半个小时.用wiki英文语料训练的用时较长,约7小时.

可能是你的word的版本比较高,里面的公式编辑器国外的pdf软件不带中文的插件导致.可以考虑用单下载公式编辑器,或者将你的转换成图片插入也行.

假设每个词对应一个词向量,假设:1)两个词的相似度正比于对应词向量的乘积.即:sim(v1,v2)=v1v2sim(v1,v2)=v1v2.即点乘原则;2)多个词v1vnv1vn组成的一个上下文用CC来表示,其中C=∑ni=1viC=∑i=1nvi.C|C|C|C|称作上

string为你需要获取向量的词,double[] array = vec.getWordVector(string);array是这个词的向量.首先在创建vec的时候要保证.minWordFrequency(1),否则有些词你是得不到向量的,这个方法是设置词的最小使用频率.

影响因素很多举个例子:我用544M的商品标题语料训练,需要60个小时.但,开启FAST_VERSION之后只需要20分钟(需要安装Cython)

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