word2vec中中文训练集训练成了英文是怎么回
准备工作为了训练语料库,当然需要去下载。
英文wiki语料库(11。9G) 中文wiki语料库(1。
2G)然后就是准备好编译环境,语言选择的是python,使用了gensim的库,该库是由Radim ?eh??ek博士基于google发布的C语言版本的word2vec编写的Python库。 如何安装该库就不多说了。
处理流程1、英文wiki训练首先需要将xml的文件转换成txt文件,主要通过process_wiki。py这个脚本来进行,在参考文考网页中提出了注意“wiki = WikiCorpus(inp, lemmatize=False, dictionary={})“将lemmatize设置为False避免使用Pattern来讲英文单词词干化处理,以免变得很慢,于是就华丽丽的接受。
整个过程大概用了5个小时左右,共有差不多400W的articles。执行命令为:python3 process_wiki。
py enwiki-latest-pages-articles。xml。
bz2 wiki。en。
text生成了wiki。 en。
text,生成的效果如下:文/howe_howe(简书作者)原文链接:http://www。jianshu。
com/p/05800a28c5e4著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权,并标注“简书作者”。
word2vec和word embedding有什么区别
个人理解是,word embedding 是一个将词向量化的概念,来源于Bengio的论文《Neural probabilistic language models》,中文译名有"词嵌入"。
word2vec是谷歌提出一种word embedding 的工具或者算法集合,采用了两种模型(CBOW与skip-gram模型)与两种方法(负采样与层次softmax方法)的组合,比较常见的组合为 skip-gram+负采样方法。可以查看以下两个来源,word embedding :Word embedding - Wikipediaword2vec中的数学原理详解:word2vec 中的数学原理详解(一)目录和前言对于起源与其他的word embedding方法可以查看 Deep Learning in NLP (一)词向量和语言模型。
如何评价Word2Vec作者提出的fastText算法
astText简而言之,就是把文档中所有词通过lookup table变成向量,取平均后直接用线性分类器得到分类结果。fastText和ACL-15上的deep averaging network [1] (DAN,如下图)非常相似,区别就是去掉了中间的隐层。两篇文章的结论也比较类似,也是指出对一些简单的分类任务,没有必要使用太复杂的网络结构就可以取得差不多的结果。
文中实验选取的都是对句子词序不是很敏感的数据集,所以得到文中的实验结果完全不奇怪。但是比如对下面的三个例子来说:
The movie is not very good , but i still like it . [2]
The movie is very good , but i still do not like it .
I do not like it , but the movie is still very good .
其中第1、3句整体极性是positive,但第2句整体极性就是negative。如果只是通过简单的取平均来作为sentence representation进行分类的话,可能就会很难学出词序对句子语义的影响。
从另一个角度来说,fastText可以看作是用window-size=1 + average pooling的CNN [3]对句子进行建模。
总结一下:对简单的任务来说,用简单的网络结构进行处理基本就够了,但是对比较复杂的任务,还是依然需要更复杂的网络结构来学习sentence representation的。
另外,fastText文中还提到的两个tricks分别是:
hierarchical softmax
类别数较多时,通过构建一个霍夫曼编码树来加速softmax layer的计算,和之前word2vec中的trick相同
如何评价Word2Vec作者提出的fastText算法
astText简而言之,就是把文档中所有词通过lookup table变成向量,取平均后直接用线性分类器得到分类结果。
fastText和ACL-15上的deep averaging network [1] (DAN,如下图)非常相似,区别就是去掉了中间的隐层。两篇文章的结论也比较类似,也是指出对一些简单的分类任务,没有必要使用太复杂的网络结构就可以取得差不多的结果。
文中实验选取的都是对句子词序不是很敏感的数据集,所以得到文中的实验结果完全不奇怪。但是比如对下面的三个例子来说:The movie is not very good , but i still like it . [2]The movie is very good , but i still do not like it .I do not like it , but the movie is still very good .其中第1、3句整体极性是positive,但第2句整体极性就是negative。
如果只是通过简单的取平均来作为sentence representation进行分类的话,可能就会很难学出词序对句子语义的影响。从另一个角度来说,fastText可以看作是用window-size=1 + average pooling的CNN [3]对句子进行建模。
总结一下:对简单的任务来说,用简单的网络结构进行处理基本就够了,但是对比较复杂的任务,还是依然需要更复杂的网络结构来学习sentence representation的。另外,fastText文中还提到的两个tricks分别是:hierarchical softmax类别数较多时,通过构建一个霍夫曼编码树来加速softmax layer的计算,和之前word2vec中的trick相同。
word2vec开多少个线程合适
打开word的方法this.webBrowser1.Navigate(fileName),因为速度比较慢,所以要进行多线程操作,我的目的时,在.net打开word文档的时候显示label控件“正在打开。
。”
,打开完成后,把label隐藏起来,该如何实现?初次接触多线程,望高手能给出点具体的代码或方法流程,小弟拜谢!!! 单线程就是进程只有一个线程 多线程就是进程有多个线程 多线程处理的优点 同步应用程序的开发比较容易,但由于需要在上一个任务完成后才能开始新的任务,所以其效率通常比多线程应用程序低。如果完成同步任务所用的时间比预计时间长,应用程序可能会不响应。
多线程处理可以同时运行多个过程。例如,文字处理器应用程序在您处理文档的同时,可以检查拼写(作为单独的任务)。
由于多线程应用程序将程序划分成独立的任务,因此可以在以下方面显著提高性能: 多线程技术使程序的响应速度更快,因为用户界面可以在进行其他工作的同时一直处于活动状态。 当前没有进行处理的任务可以将处理器时间让给其他任务。
占用大量处理时间的任务可以定期将处理器时间让给其他任务。 可以随时停止任务。
可以分别设置各个任务的优先级以优化性能。 是否需要创建多线程应用程序取决于多个因素。
在以下情况下,最适合采用多线程处理: 耗时或大量占用处理器的任务阻塞用户界面操作。 各个任务必须等待外部资源(如远程文件或 Internet 连接)。
例如,用于跟踪 Web 页上的链接并下载满足特定条件的文件的 Internet 应用程序“robot”。这种应用程序可以依次同步下载各个文件,也可以使用多线程同时下载多个文件。
多线程方法比同步方法的效率高很多,因为即使在某些线程中远程 Web 服务器的响应非常慢,也可以下载文件。 下面是多线程的例子 还在Dos时代,人们就在寻求一种多任务的实现。
于是出现了TSR类型的后台驻留程序,比较有代表性的有Side Kick、Vsafe等优秀的TSR程序,这类程序的出现和应用确实给用户使用计算机带来了极大的方便,比如Side Kick,我们编程可以在不用进编辑程序的状态下,一边编辑源程序,一边编译运行,非常方便。但是,Dos单任务操作系统的致命缺陷注定了在Dos下不可能开发出真正的多任务程序。
进入Windows3.1时代,这种情况依然没有根本的改变,一次应用只能做一件事。比如数据库查询,除非应用编得很好,在查询期间整个系统将不响应用户的输入。
进入了Windows NT和Windows 9x时代,情况就有了彻底的改观,操作系统从真正意义上实现了多任务(严格地说,Win9x还算不上)。一个应用程序,在需要的时候可以有许多个执行线程,每个线程就是一个小的执行程序,操作系统自动使各个线程共享CPU资源,确保任一线程都不能使系统死锁。
这样,在编程的时候,可以把费时间的任务移到后台,在前台用另一个线程接受用户的输入。对那些对实时性要求比较高的编程任务,如网络客户服务、串行通信等应用时,多线程的实现无疑大大地增强了程序的可用性和稳固性。
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