基於gensim 訓練中文維基詞向量

Gensim 是個滿好用的NLP library，裡面提供 Word2Vec 方法可以訓練出自己的word vectors，也可以用pre-trained word vectors 查看similar words 和analogy。 這次用的 ...

Word2Vec Skip-gram 模型將通過在文本數據上移動窗口生成的成對(word1, word2)，並基於給定輸入單詞的合成任務訓練一個1-hidden-layer 神經網絡，並輸出給我們鄰近詞對輸入 ...

Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from 維基百科中文語料庫zhWiki_20210101.

... 訓練教學. Contribute to zake7749/word2vec-tutorial development by ... 使用 gensim 的word2vec 模型進行訓練. python3 train.py. 6.測試我們訓練出的模型.

一. gensim. gensim是一個NLP 的函式庫，他不只可以訓練word2vec這樣的語言模型，像是doc2vec或是其他的詞向量模型，如Glove 與FastText，他都提供支援訓練與加載。

2018年10月15日 — 上一篇文章，提到了Word2Vec的架構、概念以及理論，今天我們要來到程式實作了，因為是用Tensorflow來進行程式實作，也會針對模型的每一步的過程做說明並讓 ...

2016年8月28日 — 這篇教學並不會談太多word2vec 的數學原理，而是考慮如何輕鬆又直覺地訓練中文詞向量，文章裡所有的程式碼都會傳上github，現在，就讓我們進入正題吧。

2022年4月28日 — 而word2vec 則是Google 所提出用來實現word embedding 的一種方法，主要採用了Skip-Gram 與CBOW 兩種模型。 在Skip-Gram 中，一次只輸入一個字，輸出為其 ...

2017年10月15日 — word2vec 是Google 的一個開源工具，能夠根據輸入的「詞的集合」計算出詞與詞之間的距離。 · 它將 「字詞」 轉換成 「向量」 形式，可以把對文本內容的處理 ...