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 词向量怎么来的
2013年,Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec,引起了工业界和学术界的关注。首先,word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练;其次,该工具得到的训练结果——词向量(word embedding),可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。另外需要强调的一点是,word2vec是一个计算word vector的开源工具。当我们在说word2vec算法或模型的时候,其实指的是其背后用于计算word vector的CBoW模型和Skip-gram模型。很多人以为word2vec指的是一个算法或模型,这也是一种谬误。接下来,本文将从统计语言模型出发,尽可能详细地介绍word2vec工具背后的算法模型的来龙去脉。
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3.word2vec和深度学习有什么关系
1、计算机视觉
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E Hinton, NIPS 2012.
Learning Hierarchical Features for Scene Labeling, Clement Farabet, Camille Couprie, Laurent Najman and Yann LeCun, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013.
Learning Convolutional Feature Hierarchies for Visual Recognition, Koray Kavukcuoglu, Pierre Sermanet, Y-Lan Boureau, Karol Gregor, Micha?l Mathieu and Yann LeCun, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2010), 23, 2010.
2、语音识别
微软研究人员通过与hintion合作,首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中,并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功,使得语音识别的错误率相对减低30%。但是,DNN还没有有效的并行快速算法,很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。
在国际上,IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究,并且速度飞快。
国内方面,阿里巴巴,科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位,也在进行深度学习在语音识别上的研究。
3、自然语言处理等其他领域
很多机构在开展研究,2013年Tomas Mikolov,Kai Chen,Greg Corrado,Jeffrey Dean发表论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space建立word2vector模型,与传统的词袋模型(bag of words)相比,word2vector能够更好地表达语法信息。 深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。
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