30天了解30种技术系列(17)---词关系分析神器Word2vec

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   我本人是自然语言处理的从业者,同时也是非常非常热爱自然语言处理技术。所以分享一个我平常使用的工具-Word2vec.

 

  Word2vec 是由Google开源,基于deep-learning 技术可以将单词转换成向量形式的工具。然后通过向量空间技术计算词的相似度。但是需要注意的是该模型其实更是一个神经网络模型,所以离这个Deep Learning 稍微差一些。

 

  word2vec的官方地址:https://code.google.com/p/word2vec/,下载好代码后进行编译即可。

 

  如果是中文,需要先找一个分词工具对词进行分词,可以用jieba(这个。。),阿里,ANSJ

  通过以下方式可以对结果集,进行处理

  

nohup ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 &

##相似此计算
/distance vectors.bin

 

 

  以下使用81万条样本处理过后,得到的结果,从结果可以看出,屏幕的近似词为显示屏,电脑屏幕,还是相当的精准的。

   
30天了解30种技术系列(17)---词关系分析神器Word2vec_第1张图片
 

  有了这个以后,咱们就可以构建词的关系网络,如android 有关系的词,在海量文本数据里面是一种非常有效的前期数据处理工具。

 

 大家如果对于哪个技术比较感兴趣,可以私信,我会有重点的在后续文章进行展开。

 

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