Spark Scala上的Word2Vec

是一种自然语言处理（NLP）技术，用于将文本数据转换为数值向量表示。它是一种词嵌入（Word Embedding）方法，通过将单词映射到高维空间中的向量来捕捉单词之间的语义关系。

Word2Vec模型有两种实现方式：Skip-gram和CBOW（Continuous Bag-of-Words）。Skip-gram模型通过给定一个单词来预测其周围的上下文单词，而CBOW模型则相反，通过给定上下文单词来预测目标单词。

Word2Vec在自然语言处理领域有广泛的应用，包括文本分类、情感分析、信息检索、语义相似度计算等。它可以帮助我们理解文本数据中的语义信息，从而提高文本处理任务的效果。

在腾讯云上，可以使用Spark Scala的MLlib库来实现Word2Vec模型。MLlib是Spark的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，包括文本处理和特征提取。

腾讯云的相关产品是腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）。TMLP提供了一站式的机器学习解决方案，包括数据准备、模型训练、模型部署和模型管理等功能。通过TMLP，用户可以方便地使用Spark Scala的MLlib库来实现Word2Vec模型，并进行大规模的文本数据处理和分析。

更多关于腾讯云机器学习平台的信息，请访问以下链接：

腾讯云机器学习平台

总结：Spark Scala上的Word2Vec是一种用于将文本数据转换为数值向量表示的自然语言处理技术。它在腾讯云上可以通过使用Spark的MLlib库和腾讯云机器学习平台来实现。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

负采样的Doc2vec和word2vec

python、nlp、word2vec、gensim、doc2vec

我当前的doc2vec代码如下所示。 # Train doc2vec model model = doc2vec.Doc2Vec(docs, size = 100, window = 300, min_count = 1, workers = 4, iter = 20) 我还有如下所示的word2vec代码。 # Train word2vec model model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=300, sample = 1e-3, sg=1, iter = 20) 我对在doc2vec中使用DM和DBOW以及在word2vec中使用Skip和CB

浏览 3提问于2017-10-21得票数 8

回答已采纳

2回答

CBOW与跳格词向量的区别

word-embeddings、word2vec

我经历过几个链接，但不能够理解CBOW and Skip Gram是如何从零开始训练的？任何好的链接/博客或书籍都会很有帮助。 Word2Vec - CBOW和Skip-克 Skipgram word2vec和CBOW word2vec在训练中的区别是什么，以及什么时候使用CBOW .？ Example or Application where CBOW would be preferable choice but not Skip-gram and vice versa.

浏览 0提问于2020-10-12得票数 1

1回答

在使用手套法时，谈论跳跃和弓形是否有意义？

python-3.x、word2vec、word-embedding

我正在尝试不同的单词嵌入方法，以选择最适合我的方法。我试过word2vec和FastText。现在，我想试试手套。在word2vec和FastText中，都有两个版本: Skip-gram (从word预测上下文)和CBOW (从上下文预测单词)。但是在Glove python包中，没有任何参数可以让您选择是否要使用skipg-gram还是c蝴蝶结。考虑到手套的工作方式与w2v不同，我想知道:在使用手套方法时谈论跳过克和弓形是否有意义？提前谢谢

浏览 7提问于2017-05-22得票数 2

回答已采纳

2回答

为什么java.lang.IllegalStateException在运行Word2VecExample表单Scala时出现？

scala、apache-spark、apache-spark-mllib、word2vec

我试图在Spark示例(Word2VecExample)中读取一个文本文件，并创建它的单词向量。我通过一些文本文件运行它，它不会产生错误，但是当读取我的一个文件时，它会产生这个错误，而且我真的对此感到困惑，因为我尝试了文件格式(utf-8)和ASCII字符之类的所有内容。这是我的源代码： package org.apache.spark.examples.mllib import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext // $example on$ import org.apache.spark.mll

浏览 1提问于2019-05-29得票数 1

回答已采纳

1回答

word2vec模型中的x变量和y变量在有监督学习的情况下是什么？

deep-learning、word2vec、nlp

word2vec模型中的x变量和y变量是有监督学习的。在两种口味- CBOW和跳跃-克模型。尽管一些博客已经将其解释为没有监督的学习。谢谢

浏览 0提问于2019-12-17得票数 1

2回答

使用ApacheSpark2.0.0和mllib进行分布式Word2Vec模型培训

java、apache-spark、apache-spark-mllib、word2vec

我一直在尝试使用spark和mllib来训练word2vec模型，但我似乎没有从大型数据集上的分布式机器学习中获得性能上的好处。我的理解是，如果我有w工人，那么，如果我创建一个包含n个分区的RDD，n>w和我试图通过调用以RDD为参数的Word2Vec的fit函数来创建一个Word2Vec模型，然后spark将统一地分发数据，对这些w工人进行单独的word2vec模型训练，并在最后使用某种还原剂函数从这些w模型中创建一个输出模型。这将减少计算时间，因为与1块相比，w块数据将被同时处理。交换条件是，可能会出现一些精度损失，这取决于最终使用的还原剂功能。星火中的Word2Vec是否真的是这样

浏览 1提问于2016-09-28得票数 1

回答已采纳

1回答

Word2vec连续字包与跳格模型

machine-learning、neural-network、word2vec、word-embeddings

最近，我想了解word2vec。我知道word2vec背后有两种算法。一个是CBOW，另一个是Skip模型。这里有问题，CBOW是否也有窗口大小，如跳格模型和将做语料库的迭代？例如，“我现在在吃比萨饼”，比方说窗户的大小是2。在CBOW，功能将是“我，am，比萨饼，现在”，标签将是“吃”。在迭代过程中，它是否也会将"I“作为标签，"am，in”作为特性等等？

浏览 0提问于2017-11-01得票数 -1

回答已采纳

4回答

word2vec或skip-gram模型如何将单词转换为向量？

nlp、word2vec

我已经阅读了很多关于NLP的论文，并遇到了许多模型。我得到了SVD模型并将其表示为2-D，但我仍然不知道如何通过为word2vec/skip-gram模型提供语料库来生成单词向量？它是否也是每个单词的共现矩阵表示？你能举一个语料库的例子来解释一下吗： Hello, my name is John. John works in Google. Google has the best search engine. 基本上，skip gram是如何将John转换为向量的？

浏览 2提问于2015-09-08得票数 16

1回答

窗口大小如何影响word2vec，如何根据不同的任务选择窗口大小？

nlp、word2vec

例如，如果我选择了两个窗口大小，分别是5和50，并且训练了word2vec模型，那么这50个窗口是否需要更多的时间来训练呢？“50”的嵌入会更多地关注文本的语义，而“5”的嵌入将更多地集中在单个单词上吗？顺便说一句，以上两个问题只是我想要的。我真正的问题只是标题“窗口大小如何影响word2vec，我们如何根据不同的任务选择窗口大小？”

浏览 2提问于2020-12-23得票数 0

回答已采纳

1回答

如何在统计算法中使用Word2Vec CBOW？

nlp、logistic-regression、word2vec

我见过在神经网络模型中使用CBOW的例子很少(尽管我不理解它) 我知道Word2Vec不同于BOW或TFIDF，因为CBOW没有单一的值。我看到的所有例子都是使用神经网络。我有两个问题 1-我们可以将向量转换为单个值并将其放入数据帧中，以便在Logistic回归模型中使用它吗？ 2-是否有使用逻辑回归的CBOW的简单代码？更多解释。在我的例子中，我有一个语料库，我想对BOW和CBOW中的热门特性进行比较转换为弓后我得到了这个数据集 RepID Label Cat Dog Snake Rabbit Apple Orange ... 1 1

浏览 16提问于2021-06-13得票数 0

1回答

机器学习模型中以文本情感为特征？

machine-learning、sentiment-analysis、data-science、text-analysis

我正在用我所拥有的数据研究我的机器学习模型的哪些特性。我的数据包含了大量的文本数据，所以我想知道如何从其中提取有价值的特性。与我以前的想法相反，这通常是由用单词包表示，或者类似于word2vec：()之类的东西组成的。因为我对这个主题的理解是有限的，所以我不明白为什么我不能先分析文本来得到数值。(例如: textBlob.sentiment =，google自然语言=) 这是否有问题，或者我可以使用这些值作为我的机器学习模型的功能吗？提前感谢您的帮助！

浏览 1提问于2017-09-16得票数 2

回答已采纳

3回答

CBOW v.s. skip-gram:为什么要颠倒上下文和目标词？

nlp、tensorflow、deep-learning、word2vec、word-embedding

在页面中，有人说： ..。跳过图反转上下文和目标，并试图预测每个上下文词从其目标词. 但是，从它生成的训练数据集来看，X和Y对的内容似乎是可互换的，因为这两对(X，Y)： (quick, brown), (brown, quick) 那么，如果最终是同一件事，为什么还要区分上下文和目标呢？此外，在执行时，我想知道为什么在这个问题上，他们似乎在这两种方法之间做了这么多的区别：跳过图的另一种替代方法是另一种名为CBOW (连续单词袋)的Word2Vec模型。在CBOW模型中，不是从单词向量预测上下文单词，而是从上下文中的所有单词向量之和来预测一个单词。实现和评估在text8数

浏览 8提问于2016-07-10得票数 54

回答已采纳

1回答

德语维基百科上的Word2vec C++培训

c、word2vec

我正在使用C版本的word2vec (如所示)，并在德语版维基百科(约17 GB原始文本，约1.4B字)的过滤转储上对其进行训练。我使用以下设置： -cbow 1 -size 300 -window 5 -negative 25 -hs 0 -sample 1e-4 -threads 20 -binary 1 -iter 15 -min-count 1000 生成的输出文件包含约50k个单词，但其中没有一个单词包含字母ä、ö、ü或？我通过创建一个包含这些字母的单词的小型语料库，验证了word2vec可以处理它们，它们出现在输出中。是什么原因导致包含这些字符的单词不出现在输出文件中？这是否与语

浏览 2提问于2017-03-04得票数 1

1回答

文档分类:预处理和多标签

word2vec、text-classification、tf-idf、doc2vec

我有一个关于单词表示算法的问题: word2Vec，doc2Vec和Tf-IDF算法中哪一个更适合处理文本分类任务？我的监督学习分类中使用的语料库由多个句子的列表组成，其中既有短句子，也有长句子。正如在this thread中所讨论的，doc2vec与word2vec的选择是文档长度的问题。至于Tf-Idf与word嵌入，这更多的是文本表示的问题。我的另一个问题是，如果对于同一个语料库，我有多个标签链接到其中的句子，该怎么办？如果我为同一个句子创建了多个条目/标签，它会影响最终分类算法的决策。我如何告诉模型文档中的每一句话每个标签都是相等的？先谢谢你，

浏览 12提问于2020-03-27得票数 1

回答已采纳

1回答

训练Word2Vec所需的最佳或最小数据大小是多少？

dataset、word2vec、sentence-similarity

我有一个大小为40MB的文本数据集，我想训练Word2Vec来构建一个模型，该模型可用于在特定领域的文档中查找句子或段落之间的相似性。要获得好的结果，Word2Vec需要的数据集的最小大小应该是多少？

浏览 2提问于2016-08-12得票数 1

1回答

word2vec中的跳跃式模型是N模型的扩展版本吗？史基普克和史基普克？

neural-network、nlp、word2vec

word2vec的跳过图模型使用浅层神经网络来学习嵌入(输入词，上下文词)数据的单词.当我阅读跳跃式模型的教程时，并没有提到N克。然而，我在网上遇到了一些讨论，人们声称-- word2vec中的跳过图模型是 several 模型的扩展版本。另外，我在下面的维基百科页面中并不真正理解这个"k-skip-n-gram“。维基百科引用了1992年的一篇关于“ skip-gram ”的文章，所以我想这不是Word2vec的跳过克模型，对吗？另一篇关于这种“跳过格”的论文是。这很让人困惑。为什么没有人澄清这件事。维基百科的来源和网上讨论如下：

浏览 0提问于2018-08-27得票数 1

1回答

火花流-离线模型可以用于数据流吗？

apache-spark、pyspark、spark-streaming、apache-spark-mllib

在此链接- 中，提出了一种离线构建的机器学习模型，该模型可用于对流数据进行测试。摘自Apache流MLlib链接： “你也可以很容易地使用MLlib提供的机器学习算法。首先，有一些流式机器学习算法(例如流式线性回归、流式KMeans等)，它们可以同时从流数据中学习并将模型应用于流数据。除此之外，对于更大的机器学习算法类，您可以脱机学习一个学习模型(即使用历史数据)，然后在流数据上在线应用该模型。更多细节，请参见MLlib指南。” 这是否意味着我们可以使用一个复杂的学习模型，比如在星火中构建的随机森林模型来测试星火流程序中的流数据？它是否像引用已经构建的“模型”并在星火流程序中调用"

浏览 4提问于2016-10-22得票数 1

回答已采纳

2回答

较大kmeans项目中的用户word2vec模型输出

python、cluster-analysis、k-means、word2vec、unsupervised-learning

我正在尝试一个相当大的无监督学习项目，不确定如何正确利用word2vec。我们正在尝试根据一些关于他们的统计数据和他们在我们网站上采取的行动来对客户群进行聚类。有人建议我使用word2vec，并将用户的每个动作视为“句子”中的一个单词。这一步是必要的，因为单个客户可以在数据库中创建多个行(大致相同的统计数据，但网站上的每个操作都是按时间顺序的新行)。为了对此数据执行kmeans，我们需要将其减少到每个客户ID的一行。我的问题是，我在网上遇到了无数的教程和资源，它们向您展示了如何使用word2vec (与kmeans相结合)来单独聚类单词，但没有一篇教程和资源展示如何将word2vec输出作为

浏览 1提问于2019-05-17得票数 0

1回答

小短语Word2vec的低性能

stanford-nlp、word2vec

我正在做一个课程项目，在这个项目中，我必须使用word2vec和手套来预测书作者给出的书名。我的语料库由来自不同websites..many的110万个图书名称组成，这些名称被重复(很少，甚至500次)。我的测试数据是一个查询表，很少有随机的书名(在语料库中)，我的任务是将书名转换成单词向量，并将它们与主语料库中的字向量进行比较，并返回相应的作者姓名。我尝试了几个目前固定在Word2vec上的训练参数( size=300，window_size=5，min_count=1，hs=1)。我尝试了各种参数，例如玩min计数，窗口大小，负采样，使用cbow，sg等，但是模型的性能没有超过25%。

浏览 15提问于2022-07-04得票数 0

1回答