[自然語言處理] #2 Word to Vector 實作教學(實作篇)

那Word2Vec 到底是什麼呢？ Word Vector. 一個Neural Network 需要features 當input 才能有根據的進行預測。如果input 是image，那他的data 儲存方式—— 長x 寬x 3 個色 ...

Gensim 是一個免費且開放的Python 套件，用來將文檔document 表示成語意(semantic)向量。 它是使用unsupervised machine learning處理原始的、非結構化的文本（text），藉 ...

2023年1月6日 — Python 的sklearn 套件已經幫我們製作好了模組，其向量化只需要數行即可。後續即可輸入ML 模型或者其他方法去分析。 ps: 還有許多超參數可供調整，可參考 ...

2018年3月16日 — 安裝word2vec $ pip install gensim ☁ 原本的語料庫長這樣： 我去北京吃…

2021年1月6日 — 在正式訓練 Word2Vec 之前，其實涉及了文本的前處理，本篇的處理包括如下三點(而實務上對應的不同使用情境，可能會有不同的前處理流程):. 簡轉繁: zhconv ...

2018年1月24日 — Word2vec簡介依照輸入的詞的集合計算出詞與詞之間的距離將詞轉為向量，把對文章內容的處理簡化為向量空間中的向量運算，計算出向量空間上的相似度計算 ...

2018年10月15日 — 首先，今天我們要來實作的Word2Vec模型是Skip-gram Model。 就是下面這張圖右邊這個。今天不講解理論了，理論架構都在上一篇文章中說明過了，錯過的朋友 ...

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 ...

2019年11月17日 — 本篇筆記Python自然語言處理入門的常用方法Word2Vec，及其延伸：Doc2Vec。盡可能表述他們之間的關聯，並以Python實作比較不同方法分辨同樣兩個語句的 ...