在这篇 [在Keras模型中使用预训练的词向量](https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/blog/ word_embedding/) 讲述了如何利用预先训练好的 GloVe 模型，本文基本大同小异。只写一些不同的地方，更想的可以看这篇文章。
单词表 V = { ω 1 , ω 2 , . . . , ω n } V = \{ ω_1, ω_2, … , ω_n\} V={ ω1,ω2,...,ωn}
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80119245
为了处理语言，需要将文本信息用向量的形式表达。词向量（Word Vector）或称为词嵌入（Word Embedding）就是将词语向量化。常见的生成词向量的神经网络模型有NNLM模型,C&W模型,CBOW模型和Skip-gram模型。
在NLP（自然语言处理）里面，最细粒度的是词语，词语组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以要处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。
本人在大三期间做了一个关于“疫苗接种”主题的舆情分析，主要涉及的技术有：爬虫（微博和知乎评论）、数据清洗、文本特征提取、建立模型（SVM、BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention）、文本摘要等。
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
本博客主要记录使用自己的语料库与Python gensim库训练word2vec fastext等模型获得相关词向量，以及训练好的词向量模型基本用法。
授权转自公众号 数据挖掘机养成记 作者 | 穆文 本文只授权『大数据文摘』独家转载，禁止其他一切未经作者许可的转载形式 大家好 我叫数据挖掘机 皇家布鲁斯特大学肄业 我喝最烈的果粒橙，钻最深的牛角尖 ——执着如我 今天我要揭开Word2vec的神秘面纱 直窥其本质 相信我，这绝对是你看到的 最浅白易懂的 Word2vec 中文总结 （蛤？你问我为啥有这个底气？ 且看下面，我的踩坑血泪史。。。） 1. Word2vec参考资料总结 (以下都是我踩过的坑，建议先跳过本节，阅读正文部分，读完全文回头再来看) 先大
深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就，在 NLP 领域也是可以的。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似 n-gram 的关键信息），从而能够更好地捕捉局部相关性。
嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。 如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译，甚至智能手机键盘进行下一词预测，那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。
链接：https://blog.csdn.net/John_xyz/article/details/79208564
转眼学生生涯就结束了，在家待就业期间正好有一段空闲期，可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80094426 论文地址：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperu
词向量（Word Vector）或词嵌入（Word Embedding）是自然语言处理（NLP）中的一项基础技术，它允许我们将自然语言中的词汇表示为实数向量。这些向量通常存在于一个高维空间内，其中每一个维度都可能代表着某种语义属性。通过这种转换，机器学习模型可以捕捉到词语之间复杂的关系，如语义相似性、反义、上下位关系等。
词的向量化就是将自然语言中的词语映射成是一个实数向量，用于对自然语言建模，比如进行情感分析、语义分析等自然语言处理任务。下面介绍比较主流的两种词语向量化的方式：
这次的分享主要是对Word2Vec模型的两篇英文文档的翻译、理解和整合，这两篇英文文档都是介绍Word2Vec中的Skip-Gram模型。下一篇专栏文章将会用TensorFlow实现基础版Word2Vec的skip-gram模型，所以本篇文章先做一个理论铺垫。 原文英文文档请参考链接： - Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model http://t.cn/Rc5RfJ2 - Word2Vec (Part 1): NLP With Deep Learning with T
在本文中，你将学习什么是doc2vec，它是如何构建的，它与word2vec有什么关系，你能用它做什么，并且没有复杂的数学公式。
项目来源：https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/
NLP就是处理自然语言，可以是文本、音频和视频。本文将重点了解如何使用文本数据并讨论文本数据的构建块。
通过对安全与NLP的实践和思考，有以下三点产出。首先，产出一种通用解决方案和轮子，一把梭实现对各种安全场景的安全检测。通用解决方案给出一类安全问题的解决思路，打造轮子来具体解决这一类问题，而不是使用单个技术点去解决单个问题。具体来说，将安全与NLP结合，在各种安全场景中，将其安全数据统一视作文本数据，从NLP视角，统一进行文本预处理、特征化、预训练和模型训练。例如，在Webshell检测中，Webshell文件内容，在恶意软件检测中，API序列，都可以视作长文本数据，使用NLP技术进行分词、向量化、预训练等操作。同理，在Web安全中，SQLi、XSS等URL类安全数据，在DNS安全中，DGA域名、DNS隧道等域名安全数据，同样可以视作短文本数据。因此，只要安全场景中安全数据可以看作单变量文本数据，这种通用解决方案和轮子就适用，轮子开源在我的github仓库FXY中，内置多种通用特征化方法和多种通用深度学习模型，以支持多种安全场景的特征化和模型训练，达到流水线式作业。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。这篇文章我们将继续巩固文本分类知识，主要讲解CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。注意，本文以代码为主，文本分类叙述及算法原理推荐阅读前面的文章。基础性文章，希望对您喜欢~
本教程的这一部分将重点介绍使用 Word2Vec 算法创建分布式单词向量。 （深度学习的概述，以及其他一些教程的链接，请参阅“什么是深度学习？”页面）。
在这篇文章中，我将讨论两个关于迁移学习的应用：NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）。并且我会分别在这两个领域提供一个范例。 NLP 现在很多NLP管道都在使用词嵌入（word embedding）。与独热编码相比，这些单词的嵌入是一种更丰富的表示单词的方式。它们被广泛使用，并且存在着不同的变体。通常，这些变体在其起源的语料库中有所不同，例如维基百科、新闻文章等，以及嵌入的模型也有所不同。了解这些模型和语料库的背景知识是很重要的，从而可以了解是否使用词嵌入学习是明智的。人们通常不会使用“嵌入式”迁移学习
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！
在这篇文章中，你将学习什么是doc2vec，它是如何构建的，它与word2vec有什么关系，你可以用它做什么，没有数学公式。
随着深度学习在工业届不断火热，Embedding技术便作为“基本操作”广泛应用于推荐、广告、搜索等互联网核心领域中。Embedding作为深度学习的热门研究方向，经历了从序列样本、图样本、再到异构的多特征样本的发展过程。本文主要主要参考几个篇大神写的文章，总结了现在主流的Embedding技术，简单介绍它们的基本原理，以及在推荐下的使用场景，希望对大家快速整理相关知识有所帮助。
选自blog.insightdatascience 作者：Javed Qadrud-Din 机器之心编译 参与：Edison Ke、刘晓坤 来自 Insight 的 Javed Qadrud-Din 开源了一种通用的实体嵌入算法，相比谷歌的 word2vec 模型能实现更广泛实体（包括名人、商家、用户等）的嵌入、更高的准确率以及少 4 个数量级的数据需求量。 GitHub 链接：https://github.com/javedqadruddin/person2vec Javed Qadrud-Din 先前曾
文本预处理是指在进行自然语言处理（NLP）任务之前，对原始文本数据进行清洗、转换和标准化的过程。由于现实中的文本数据通常存在噪音、多样性和复杂性，直接使用原始文本数据进行分析和建模可能会导致结果不准确或不稳定。因此，文本预处理是NLP中非常重要的一步，它有助于提高文本数据的质量，减少数据中的干扰因素，并为后续的文本分析和挖掘任务提供更好的基础。
对于很多企业而言，电子邮件仍然是主要沟通渠道之一，很多正式的内容也要基于邮件传达，供应商、合作伙伴和公共管理部门也每天会有大量的电子邮件。邮件的信息提取和处理可能是一项耗时且重复的任务，对拥有大量客户的企业而言尤其是这样。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。这篇文章作者将带领大家用Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。基础性文章，希望对您有所帮助！同时，如果文章中存在错误或不足之处，也欢迎与我探讨，作者也是初学者，非常希望您的交流能促进共同成长。感谢参考文献中基基伟老师、知乎老师们的文章，共勉~
小编邀请您，先思考： 1 word2vec算法原理是什么？ 2 word2vec与doc2vec有什么差异？ 3 如何做word2vec和doc2vec？ 深度学习掀开了机器学习的新篇章，目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展。深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法，那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢？ 引用三年前一位网友的话来讲： “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量，发现有44篇，而n
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。
关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支，是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。
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。通过从网上收集相关的小说、剧本、人物介绍等，经过word2vec深度学习模型的训练，构建人物关系图谱，并通过可视化的方式进行展示。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
word2vec是nlp之中蛮老的一个技术了，讲道理工作了两年多也基本没有用过这个玩意，除了刚开始工作的时候用了一下之后后面基本就是直接训练了。
与NNLM相比，word2vec的主要目的是生成词向量而不是语言模型，在CBOW中，投射层将词向量直接相加而不是拼接起来，并舍弃了隐层，这些牺牲都是为了减少计算量。不经过优化的CBOW和Skip-gram中 ,在每个样本中每个词的训练过程都要遍历整个词汇表，也就是都需要经过softmax归一化，计算误差向量和梯度以更新两个词向量矩阵（这两个词向量矩阵实际上就是最终的词向量，可认为初始化不一样），当语料库规模变大、词汇表增长时，训练变得不切实际。为了解决这个问题，word2vec支持两种优化方法：hierarchical softmax 和negative sampling。
训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。 7、参数说明 上一步我们已经开始训练词向量，但是对于模型的参数并没有介绍，我们先来看一下源代码： class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count=5, max_vo
训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。
词嵌入（Word embeddings）是一种单词的表示形式，它允许意义相似的单词具有类似的表示形式。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。 1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。而文本处理有很多方面，考虑到本文主题，这里只介绍中文分词以及Term Weighting。 1.1 中文分词 拿到一段文本后，通常情况下，首先要做分词。分词的方法一般有如下几种： 基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配，双向最大匹配，最小切分(即最短路径)；总
文本挖掘任务大致分为四个类型：类别到序列、序列到类别、同步的（每个输入位置都要产生输出）序列到序列、异步的序列到序列。
前面讲到一些文本基本处理方法。一个文本串，对其进行分词和重要性打分后（当然还有更多的文本处理任务），就可以开始更高层的语义分析任务。
最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型，再分别在不同的下游任务上微调，这样的模型在不同的任务均得到了目前为止最好的结果，并且有一些结果相比此前的最佳成绩得到了幅度不小的提升。借此契机，我们回顾一下词表示方向的这两年的一些新进展，希望能发现一些规律和新的idea。基本的介绍路线如下：
将词语表示为向量的技术并不是最近几年的新思想。例如向量空间模型将词表示为词典维度的高维向量。这种表示带来的问题主要包括两个方面。一方面词与词之间相互独立，无法表达词语之间的关系。另一方面向量过于稀疏，计算和存储的效率都不高。
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