首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在哪里可以找到维基百科或像谷歌新闻这样的大型文章数据集上的预先训练好的doc2vec模型?

您可以在以下地方找到维基百科或类似谷歌新闻的大型文章数据集上预训练好的doc2vec模型:

  1. Gensim官方网站:Gensim是一个流行的Python库,用于主题建模、文档相似性和向量空间建模等自然语言处理任务。您可以在Gensim官方网站上找到预训练好的doc2vec模型,该模型可以用于处理维基百科或类似的大型文章数据集。官方网站链接:https://radimrehurek.com/gensim/
  2. Kaggle:Kaggle是一个数据科学竞赛平台,提供各种数据集和机器学习模型。您可以在Kaggle上搜索与维基百科或谷歌新闻相关的数据集,并查找其他用户分享的预训练好的doc2vec模型。Kaggle网站链接:https://www.kaggle.com/
  3. GitHub:GitHub是一个代码托管平台,许多研究人员和开发者会在GitHub上分享他们的机器学习模型和数据集。您可以在GitHub上搜索与维基百科或谷歌新闻相关的项目,并查找预训练好的doc2vec模型。GitHub网站链接:https://github.com/

请注意,以上提到的资源可能包含来自不同作者和组织的模型,因此在使用之前,请确保仔细阅读相关文档和许可证,以了解模型的使用限制和要求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

情感分析的新方法,使用word2vec对微博文本进行情感分析和分类

情感分析是一种常见的自然语言处理(NLP)方法的应用,特别是在以提取文本的情感内容为目标的分类方法中。通过这种方式,情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。尽管情绪在很大程度上是主观的,但是情感量化分析已经有很多有用的实践,比如企业分析消费者对产品的反馈信息,或者检测在线评论中的差评信息。 最简单的情感分析方法是利用词语的正负属性来判定。句子中的每个单词都有一个得分,乐观的单词得分为 +1,悲观的单词则为 -1。然后我们对句子中所有单词得分进行加总求和得到一个最终的情

011

[AI安全论文] 24.从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和G2V,再到Asm2vec和Log2vec(上)

前一篇介绍了两个作者溯源的工作,从二进制代码和源代码两方面实现作者去匿名化或识别。这篇文章主要介绍六个非常具有代表性的向量表征算法,它们有特征词向量表示、文档向量表示、图向量表示,以及两个安全领域二进制和日志的向量表征。通过类似的梳理,让读者看看这些大佬是如何创新及应用到新领域的,希望能帮助到大家。这六篇都是非常经典的论文,希望您喜欢。一方面自己英文太差,只能通过最土的办法慢慢提升,另一方面是自己的个人学习笔记,并分享出来希望大家批评和指正。希望这篇文章对您有所帮助,这些大佬是真的值得我们去学习,献上小弟的膝盖~fighting!

05

【论文解读】针对生成任务的多模态图学习

多模态学习结合了多种数据模式,拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性:例如,从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对,如图像-标题对,或音频文本对。然而,在大多数现实世界中,不同模式的实体以更复杂和多方面的方式相互作用,超越了一对一的映射。论文建议将这些复杂的关系表示为图,允许论文捕获任意数量模式的数据,并使用模式之间的复杂关系,这些关系可以在不同样本之间灵活变化。为了实现这一目标,论文提出了多模态图学习(MMGL),这是一个通用而又系统的、系统的框架,用于从多个具有关系结构的多模态邻域中捕获信息。特别是,论文关注用于生成任务的MMGL,建立在预先训练的语言模型(LMs)的基础上,旨在通过多模态邻域上下文来增强它们的文本生成。

02
领券