Doc2Vec

关于gensim中doc2vec的使用参考

推荐一个讲解word2vec理论的视频:李沐-[MXNet/Gluon]动手学深度学习第十六课：词向量（word2vec）工具：anaconda2TaggedDocumnet和TaggedLineDocument前者的输入有两个参数：一行分词后的文本，标签；后者的输入：分词之后的文本文件，每个文本占一行.库版本的差异python的gensim有2.3.0和3.4.0两个版本，加载模型推测文本向量时
我满眼的欢喜都是你·2020-07-04 21:58

深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec训练实例以及参数解读

本篇主要用一个实例来介绍一下如何进行Word2vec和Doc2vec的训练，并对Word2vec和Doc2vec模型训练过程中的参数进行一些解读。
mpk_no1·2020-07-02 12:21

文本多分类之Doc2Vec实战篇

在我之前的几篇博客中，我介绍了两种文档向量化的表示方法,如Sklearn的CountVectorizer和TfidfTransformer，今天我们再来学习另外一种文档的向量化表示方法-Doc2Vec。
-派神-·2020-06-29 05:31

第四周 - 20180430

word2vec堆叠和doc2vec比较以及维度句子转换成向量方法1.使用word2vec对每个词进行取平均数word2vec作为神经概率语言模型的输入，其本身其实是神经概率模型的副产品，是为了通过神经网络学习某个语言模型而产生的中间结果
RootHarold·2020-06-29 01:05

NLP初步学习算法

LDA和doc2vec更与对比性。LDA很耗时，商业不喜欢用。FastText可以参考的博客地址FastText是facebook开源的一个词向量与文本分类工具，模型简单且训练速度快。
请设置你的昵称·2020-06-28 21:05

文本分类任务特征工程和分类器介绍

文本分类任务基本框架文本特征工程：决定模型的上限分类器：逼近模型的上限类别文本特征提取的主要方法分类1.经典文本特征——前人研究成熟理论1).TF词频2).TFIDF词频逆文档3).Doc2vec深度学习词向量按位相加形成一个向量
堂姐在这儿。·2020-06-28 20:21

文本分类任务的基础实现（二）——机器学习部分_分类器_代码介绍

机器学习部分主要包含特征工程和分类器两大部分：特征工程部分主要针对文本分类任务的hash/lsa/lda/doc2vec特征提取/特征选择/特征组合/特征构造进行了实现；分类器部分主要有逻辑回归/SVM
堂姐在这儿。·2020-06-28 20:21

Doc2Vec,Word2Vec文本相似度 初体验。

参考资料：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html接上篇：importjiebaall_list=jieba.cut(xl['工作内容'][0:6],cut_all=True)print(all_list)every_one=xl['工作内容'].apply(lambdax:jieba.cut(x))importtracebackde
weixin_34288121·2020-06-28 16:42

用docsim/doc2vec/LSH比较两个文档之间的相似度

在我们做文本处理的时候，经常需要对两篇文档是否相似做处理或者根据输入的文档，找出最相似的文档。如需转载，请注明出处。幸好gensim提供了这样的工具，具体的处理思路如下，对于中文文本的比较，先需要做分词处理，根据分词的结果生成一个字典，然后再根据字典把原文档转化成向量。然后去训练相似度。把对应的文档构建一个索引，原文描述如下：ThemainclassisSimilarity,whichbuilds
vs412237401·2020-06-27 11:26

Doc2vec论文阅读及源码理解

《DistributedrepresentationssofSentencesandDocuments》QuocLeandTomasMikolov,2014文章目录《DistributedrepresentationssofSentencesandDocuments》1.DistributedMemoryModelofParagraphVectors(PV-DM).1.1模型架构图1.2相关代码阅
ForcedOverflow·2020-06-27 09:44

Gensim库之Doc2Vec模型详解

Gensim库之Doc2Vec模型详解models.doc2vec–Doc2vecparagraphembeddings：TaggedDocument:对于输入的文档text,转换为:TaggedDocument
turboman2018·2020-06-27 07:43

Python训练Word2Vec和Doc2Vec

软件要求：Python3gensim预料：中文语料，存在txt文件中语料要求：在txt中每一行为一个文档doc，进行分词，分词之间用空格或者tab键隔开#训练word2vec模型代码：importmultiprocessingfromgensim.modelsimportWord2Vecfromgensim.models.word2vecimportLineSentencemodel=Word2V
醉意流年go·2020-06-26 22:17

词向量模型（word2vec）总结笔记

EfficientEstimationofWordRepresentationinVectorSpace”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec
submarineas·2020-06-26 15:35

学习笔记|Doc2Vec

更新内容（2018-12-1）：一些论文的复现代码已开源在GIthub上：地址：https://github.com/shillyshallysxy/Learning_NLP前言前段时间在看Doc2Vec
shillyshally·2020-06-26 09:02

gensim实现Doc2Vec和Word2Vec

在处理文本时，经常需要将其转化成向量的形式，然后去做分类和聚类，而word2vec和doc2vec方法是一种较为常用的方法。
HFUT_qianyang·2020-06-26 04:08

实体链接调研总结

实体链接的一般方法候选实体生成构建规则维护词表同义词表缩写全称映射表别名词表基于编辑距离召回实体基于词向量相似性召回实体小结候选实体排序基于流行度的方法基于VSM的方法基于LDA的方法基于语义相似度的方法1.基于Doc2Vec
技术宅zch·2020-06-25 00:56

Doc2Vec模型的介绍与gensim中Doc2Vec的使用

文章目录一、Doc2Vec模型1、PV-DM2、PV-DBOW二、gensim实现1、gensim实现Doc2Vec（IMDB数据集）2、gensim实现Doc2Vec（中文数据集）三、总结四、程序编写时遇到的错误
潘多拉星系·2020-06-24 06:13

基于gensim的Doc2Vec简析,以及用python 实现简要代码

Doc2Vec原理：Doc2Vec或者叫做paragraph2vec,sentenceembeddings，是一种非监督式算法，可以获得sentences/paragraphs/documents的向量表达
banlucainiao·2020-06-23 08:12

基于Doc2vec训练句子向量

目录一.Doc2vec原理二.代码实现三.总结一.Doc2vec原理前文总结了Word2vec训练词向量的细节，讲解了一个词是如何通过word2vec模型训练出唯一的向量来表示的。
磐创 AI·2020-06-23 07:41

gensim中doc2vec调参

model=Doc2Vec(documents,size=100,window=8,min_count=5,workers=4)documents是训练文档，训练文档必须是一行一个文本，并且进行过分词。
勿在浮沙筑高台LS·2020-06-22 16:28

NLP句子相似性方法总结及实现

算法中的句子相似性3、莱文斯坦距离（编辑距离）4、莱文斯坦比5、汉明距离6、Jaro距离（JaroDistance）7、Jaro-Winkler距离（Jaro-WinklerDistance）8、基于Doc2Vec
Asia-Lee·2020-06-22 15:16

用gensim doc2vec计算文本相似度，Python可以跑通的代码

Python3.7版本，转载自：https://blog.csdn.net/juanjuan1314/article/details/75124046wangyi_title.txt文件下载地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1uL75P13t98YHMqgv3Kx7TQ密码:oqxt对原文有修改，原文代码是Python2，有很多问题。#coding:utf-8import
湾区人工智能·2020-06-21 17:48

doc2vec论文方法解析及基于Gensim库的Python代码实现

文章目录一、全文概述二、word2vec三、doc2vec1.PV-DM2.PV-DBOW三、Python代码实现本文主要讲解Mikolov在2014年发表的论文《DistributedRepresentationsofSentencesandDocuments》，论文主要是基于word2vec方法的一种改进，建议在理解word2vec的基础再来看这篇文章。一、全文概述基于word2vec提出了两
逍遥客12138·2020-06-21 13:08

基于gensim计算文档相似性

gensim官网：https://radimrehurek.com/gensim/tutorial.html训练tfidf,lsi,lda,doc2vec等4种模型向量化文档输入文件两列：标题\t分词do_train_model.py
懒懒的光·2020-04-10 03:48

doc2vec实现

题外话：为了更好的理解doc2vec和word2vec，建议阅读相关的paper。
衣介书生·2020-04-05 13:20

用 Doc2Vec 得到文档／段落／句子的向量表达

本文结构：Doc2Vec有什么用两种实现方法用Gensim训练Doc2VecDoc2Vec或者叫做paragraph2vec,sentenceembeddings，是一种非监督式算法，可以获得sentences
不会停的蜗牛·2020-03-13 12:03

中文NLP笔记：6. 如何做中文短文本分类

中文短文本分类文本分类是一种有监督学习例如，输入一条数据，能够判断事情的主体是谁主要步骤为：1.加载数据2.数据预处理分词去停用词词形标准化3.文本表示抽取词向量特征可以尝试2-gram和3-gram还可以使用word2vec和doc2vec
不会停的蜗牛·2020-03-05 21:34

基于Doc2vec训练句子向量

一.Doc2vec原理前文总结了Word2vec训练词向量的细节，讲解了一个词是如何通过word2vec模型训练出唯一的向量来表示的。
人工智能遇见磐创·2020-02-17 18:18

第二周 - 20180422

数据预处理以及Doc2Vec过程模型训练之前需要对数据进行预处理，毕竟文本信息很难直接用来拟合。除了简单易懂的One-Hot编码方式，业内更常用的还是Doc2Vec方案。
RootHarold·2020-02-17 01:18

基于jieba和doc2vec的中文情感语料分类

Chinese-sentiment-analysis-with-Doc2Vec简介中文语料的情感分析基本步骤如下：爬取相关的语料或者下载相关语料（本文使用了对于宾馆评价的相关语料作为例子）将语料进行预处理并分词用某种量化的表达形式来对语料进行数字化处理基于监督学习的分类器训练开发环境Python-v3(3.6)：gensim==3.0.1jieba==0.39scikit-learn==0.19.
lybroman·2020-01-01 16:05

NLP常见项目领域（算法思路）

attention②transformer、bert二、语义分析、语义匹配1、基于规则模板：①booststriping2、依存句法分析、语义角色标注-------提取三元组3、基于机器学习的算法：①doc2vec
鲨鱼儿·2019-09-17 20:16

NLP词向量和句向量方法总结及实现

Word2Vec的句向量5、基于Word2Vec的文本向量化实现二、GloVe1、GloVe介绍2、基于源码的GloVe词向量生成（Linux下实现）3、Gensim加载GloVe训练的词向量三、Doc2Vec1、Doc2Vec
Asia-Lee·2019-08-29 22:02

NLP学习路径（七）：NLP文本向量化

但也有一部分将文章或者句子作为文本处理的基本单元，于是产生了doc2vec和str2vec技术。
jiaojiaolou·2019-04-10 19:17

使用余弦相似度算法计算文本相似度

.基于字符的编辑距离simhash共有字符数（有点类似onehot编码，直接统计两个文本的共有字符数，最naive的相似度算法了）3.基于概率统计的杰卡德相似系数4.基于词嵌入模型的word2vec/doc2vec
Little Programmer·2019-04-09 09:35

NLP常见语言模型总结

DistributedRepresentation）1、共现矩阵（Co-currenceMatrix）2、神经网络语言模型（NeuralNetworkLanguageModel，NNLM）3、Word2Vec，GloVe，Doc2Vec
Asia-Lee·2019-01-19 10:19

组合特征（五）countvector(w)+doc(w)+hash(w)

"""将countvector(word)、hash(word)和doc2vec(word)拼接成新特征"""importpicklefromscipyimportsparsefromscipy.sparseimporthstack
Datawhale·2018-09-30 17:03

特征工程（三）Doc2Vec

'''将原始数据的word特征数字化为doc2vec特征，并将结果保存到本地article特征可做类似处理'''importpandasaspdimportnumpyasnpfromgensim.models.doc2vecimportDoc2Vec
Datawhale·2018-09-23 19:59

特征工程（三）Doc2Vec

'''将原始数据的word特征数字化为doc2vec特征，并将结果保存到本地article特征可做类似处理'''importpandasaspdimportnumpyasnpfromgensim.models.doc2vecimportDoc2Vec
Datawhale·2018-09-23 19:59

小白都能理解的通俗易懂word2vec详解

EfficientEstimationofWordRepresentationinVectorSpace”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec
bitcarmanlee·2018-09-01 23:21

word2vec的通俗理解

在当前阶段，对文本的大部分研究都是通过词向量化实现的，但同时也有一部分研究将句子作为文本处理的基本单元，也就是doc2vec和str2vec技术。
lilong117194·2018-08-28 23:17

MovieTaster-使用Item2Vec做电影推荐

EfficientEstimationofWordRepresentationinVectorSpace”[1]提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec
·2018-08-27 22:00

深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec原理理解并结合代码分析

转载：https://blog.csdn.net/mpk_no1/article/details/72458003深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec原理理解并结合代码分析2017年05月18
m0_37870649·2018-07-11 07:21

基于IMDb数据集的情感分析（Doc2Vec模型与神经网络实现）

使用Doc2Vec模型参加Kaggle的NLP比赛，最终score达到0.97，前2%。本文所有的代码都可以在我的github上找到。
crazy_scott·2018-06-27 15:21

深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec训练实例以及参数解读

转载：https://blog.csdn.net/mpk_no1/article/details/72510655本篇主要用一个实例来介绍一下如何进行Word2vec和Doc2vec的训练，并对Word2vec
m0_37870649·2018-06-20 15:47

2018-05-13第六周 用python httpserver实现简单的api微服务

由于最终的结果要求在前端进行简单的输入测试，因此需要一个api提供doc2vec的调用。1.数据清洗defclean_words(data):#自定义过滤字符r=u'[a-zA-Z0-9’!"
土豆土豆我是potato·2018-06-15 09:33

Doc2Vec,Word2Vec文本相似度 初体验。

参考资料：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html接上篇：importjiebaall_list=jieba.cut(xl['工作内容'][0:6],cut_all=True)print(all_list)every_one=xl['工作内容'].apply(lambdax:jieba.cut(x))importtracebackde
寒月谷·2018-05-29 17:47

Doc2Vec,Word2Vec文本相似度 初体验。

参考资料：https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html接上篇：importjiebaall_list=jieba.cut(xl['工作内容'][0:6],cut_all=True)print(all_list)every_one=xl['工作内容'].apply(lambdax:jieba.cut(x))importtracebackde
寒月谷·2018-05-29 17:41

深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec训练实例以及参数解读

转自：https://blog.csdn.net/mpk_no1/article/details/72510655API：https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html用gensim函数库训练Word2Vec模型有很多配置参数。这里对gensim文档的Word2Vec函数的参数说明进行翻译，以便不时之需。classgensim.models.
shelley__huang·2018-05-29 13:31

Word2Vec&Doc2Vec总结

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5427148.html目录：1、词向量2、Distributedrepresentation词向量表示3、word2vec算法思想4、doc2vec
春雨里de太阳·2018-05-28 11:00

深度学习实践

RepresentationLearningWordEmbeddingWord2vec窗口内的词向量更接近Glove考虑了词的共享次数FastText考虑了字粒度的n-gramWordRank使用排序方法训练Doc2vec
Shingle_·2018-04-16 00:56
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