我想做一个基于人工智能的客服系统,利用Word2Vec训练出结束后,...

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

如何用python安装woord2vector

gensim 用conda install gensim 与pip install gensim 安装是不同的 提示C编译器会更快，windows下装了 MinGW 中文wiki处理 gensim模块中有专门处理wiki语料的函数 中文分词还是用的jieba 因为wiki百科有繁体，简繁体转换用了 还有最开始程序运行有问题，发现了自己python的一个坏习惯，应该把程序写成函数 [python] view plain copy if __name__ == '__main__': my_function（) 这样子python import这个文件就不会发生问题 [python] view plain copy# -*- coding: utf-8 -*- from gensim.corpora import WikiCorpus import jieba from langconv import * _author__ = 'Lust' # read the wiki.xml.bz2 # transform it to simplified Chinese (use langconv) # Chinese text segmentation(use jieba) # save it as txt def my_function(): space = ＂ ＂ i = 0 l = [] a = '..//data//zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2' f = open('..//data//reduce_zhiwiki.txt', 'w') wiki = WikiCorpus(a, lemmatize=False, dictionary={}) # texts = wiki.get_texts() for text in wiki.get_texts(): for temp_sentence in text: temp_sentence = Converter('zh-hans').convert(temp_sentence.decode('utf-8')) temp_sentence = temp_sentence.encode('utf-8') seg_list = list(jieba.cut(temp_sentence)) # for temp_term in temp_sentence: for temp_term in seg_list: l.append(temp_term.encode('utf-8')) f.write(space.join(l) + ＂\n＂) l = [] i = i + 1 print ＂Saved ＂ + str(i) + ＂ articles＂ # limit number of wikis if (i == 100): break f.close() if __name__ == '__main__': my_function() gensim中的word2vector 超级简单，一个函数的事情。

唯一要注意的是workers=multiprocessing.cpu_count()-4，如果不-4,win10会蓝屏，因为CPU总是100%，把电脑累蓝了？[python] view plain copy# -*- coding: utf-8 -*- from gensim.models import Word2Vec from gensim.models.word2vec import LineSentence import multiprocessing _author__ = 'Lust' # read the txt # word2vec it # save it as model and vector def my_function(): a = open('..//data//zhiwiki_news.txt', 'r') f_1 = open('..//result//zhiwiki_news.model', 'w') f_2 = open('..//result//zhiwiki_news.vector', 'w') model = Word2Vec(LineSentence(a), size=400, window=5, min_count=5, workers=multiprocessing.cpu_count()-4) model.save(f_1) model.save_word2vec_format(f_2, binary=False) if __name__ == '__main__': my_function（) 使用训练好的模型 [python] view plain copy# -*- coding: utf-8 -*- import gensim _author__ = 'Lust' # read the news # Chinese text segmentation(use jieba) # add it to zhiwiki_news def my_function(): model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format(＂wiki.en.text.vector＂, binary=False) model.most_similar(＂man＂) model.similarity(＂woman＂, ＂girl＂) if __name__ == '__main__': my_function()

训练词向量有哪些算法

降维的方法Embedding Projector 提供了三种常用的数据降维（data dimensionality reduction）方法，这让我们可以更轻松地实现复杂数据的可视化，这三种方法分别是 PCA、t-SNE 和自定义线性投影（custom linear projections）:PCA 通常可以有效地探索嵌入的内在结构，揭示出数据中最具影响力的维度。

t-SNE 可用于探索局部近邻值（local neighborhoods）和寻找聚类（cluster），可以让开发者确保一个嵌入保留了数据中的所有含义（比如在 MNIST 数据集中，可以看到同样的数字聚类在一起）。

自定义线性投影可以帮助发现数据集中有意义的「方向（direction）」，比如一个语言生成模型中一种正式的语调和随意的语调之间的区别——这让我们可以设计出更具适应性的机器学习系统。

Embedding Projector 这个工具使用起来很简单，它可以实现数据的 2D 或 3D 效果展示。

轻点鼠标，便可实现数据的旋转、缩放。

我们按照 word2vec 教程在 TensorFlow 上训练了一些词向量，将这些词向量通过我们的工具进行可视化展示，点击图中任意一点（表示词向量的点），那么通过这种算法算出的，与这个词语义相关的词以及其向量空间距离就会罗列出来。

它给我们提供了一种非常重要的探究算法性能的方法

Python培训需要学习哪些内容

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