1.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:/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”。
2.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 - Wikipedia
word2vec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
3.word2vec两次训练出来的词向量模型一样吗
如果函数g(z)在z=z0处解析(或z=z0不是函数g(z)的奇点),则有Res[g(z),z0]=0证明可以用反证法.如果Res[g(z),z0]≠0,则根据g(z)洛朗展开式中负数次项的多少,z=z0或者为函数g(z)的极点(当负数次项为有限多项时),或者为函数g(z)的本性奇点(当负数次项为无限多项时),这与z=z0不是函数g(z)的奇点矛盾.因此结论成立.你贴出的两张图,倒数第二步到最后一步是直接应用了这个结论.顺带说一下,第一张图中,倒数第三步到倒数第二步的变形有误,最后结果不应为0。
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