Doc2vec

gensim训练word2vec和doc2vec

word2vec和doc2vec是做NLP过程中经常使用的方法。
彩虹糖梦·2018-04-03 00:57

doc2vec的深入研究以及实验探索(一)

1.doc2vec的基本原理     doc2vec运用了基于神经网络概率语言模型的自然语言处理技术，其处理过程是：先对足够丰富的语料库中的语料进行分词，形成语料库词典，然后利用神经网络概率语言模型进行语料的训练
鬼灭之刃·2018-03-24 22:19

Doc2vec预测IMDB评论情感

可以整体了解一些word2vec和doc2vec的使用方法，但是由于时间过去很久了，gensim的api也发生了变化，因此特意重新在源代码基础上做了修改，也回顾一下word2vec和doc2vec的使用环境要求
听城·2018-03-01 17:39

Word Embedding: Word2Vec

该系列目前暂定有4篇语言的分布式表示（DistributedRepresentations）学习，分别是Word2Vec、Doc2Vec、字符级别的Word2Vec和Glove；几篇词语的分布式表示（DistributionalRepresentations
brucep3·2018-01-17 16:25

word2vec、doc2vec的使用

一、word2vec原理《个人的总结》：1、因为直接使用softmax进行预测，对于分类数过大的时候，速度太慢，所以拆分成多个二分类HierarchicalSoftmax。2、使用层次化的softmax方法预测：cbow与skip-gram都是在一幅图上跑的，对于每个类别，它在图上就指定好一条路线。然后从映射层中得到一个向量，让这个向量跑这条路线，就能得到一个序列，有了这个预测序列和原序列（路线）
静心净气·2018-01-04 21:25

Doc2vec笔记

DistributedRepresentationsofSentencesandDocumentsDoc2vec的思想是建立在word2vec的基础上，认为一个单词对语句的贡献不仅在于自身的向量，还有一个共同的向量paragraphmatrix来进行学习,主要思想如下图所示：相对于word2vec，doc2vec
月半半0320·2017-12-09 19:05

NLP14-基于Gensim中的Doc2Vec的试探

摘要：经过加载数据，分词，运行Gensim中的Doc2Vec进行训练并作文本相似性的预测，可实验的结果不满意，有待进一步研究Doc2Vec。
happyprince·2017-11-26 22:56

基于gensim的Doc2Vec\word2vec简析,以及用python 实现简要代码，

文章目录@[toc]Doc2Vec原理：两种实现方法Doc2Vec原理：Doc2Vec或者叫做paragraph2vec,sentenceembeddings，是一种非监督式算法，可以获得sentences
IT界的小小小学生·2017-11-24 17:42

基于gensim的Doc2Vec\word2vec简析,以及用python 实现简要代码，

文章目录@[toc]Doc2Vec原理：两种实现方法Doc2Vec原理：Doc2Vec或者叫做paragraph2vec,sentenceembeddings，是一种非监督式算法，可以获得sentences
IT界的小小小学生·2017-11-24 17:42

用gensim.doc2vec 建模、利用相似度做文本分类

想看看doc2vec的效果怎么说，按照基于gensim的Doc2Vec简析上面的实验做了下，发现用随机森林做的模型，二分类的准确率50%，换sklearn的KNN，分类结果也是50￥上下。
a602232180·2017-11-20 21:31

NLP 分类问题的讨论

vector取平均还能保留一些局部信息,论文中普遍这么用.长文本长篇文本，1000单词级别.因为句子长,所以对各word的vector取平均就没什么意思了,不然有了word2vec之后,就没有必要再搞一个doc2vec
yichudu·2017-09-06 15:50

gensim 简介

1.简介一个pythonNLP库.包含tf-idf模型,word2vec与doc2vec等.官网地址2.word2vec官方教程:models.word2vec–Deeplearningwithword2vec2.1
yichudu·2017-08-30 15:42

doc2vec 简介

1.简介word2vec参考文档见word2vec模型及推导.word2vec是词汇级别的,那么如何延伸下去,得到句子,段落,文档级别的分布式向量表示呢?Sentencesvector,ParagraphVector,Documentsvector几个概念差不多,很多时候可以混用.QuocLe和TomasMikolov（搞出Word2vec的家伙）两位大牛在2014年的《DistributedRe
yichudu·2017-08-21 10:02

深度学习（四）——RNN, LSTM, 神经元激活函数进阶

https://antkillerfarm.github.io/词向量word2vec/doc2vec的缺点（续）2.虽然我们一般使用word2vec/doc2vec来比较文本相似度，但是从原理来说，word2vec
antkillerfarm·2017-08-21 09:58

深度学习笔记——基于双向RNN（LSTM、GRU）和Attention Model的句子对匹配方法

前面写过用Word2vec和Doc2vec进行句子对匹配，以及基于传统机器学习方法进行句子对匹配的方法，本文主要介绍基于双向RNN（LSTM、GRU）和AttentionModel的句子对匹配方法。
mpk_no1·2017-08-06 23:07

gensim doc2vec + sklearn kmeans 做文本聚类

前一篇用doc2vec做文本相似度，模型可以找到输入句子最相似的句子，然而分析大量的语料时，不可能一句一句的输入，语料数据大致怎么分类也不能知晓。于是决定做文本聚类。选择kmeans作为聚类方法。
老笨妞·2017-07-20 10:52

用gensim doc2vec计算文本相似度

最近开始接触gensim库，之前训练word2vec用Mikolov的c版本程序，看了很久才把程序看明白，在gensim库中，word2vec和doc2vec只需要几个接口就可以实现，实在是方便。
老笨妞·2017-07-14 16:14

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
Alice熹爱学习·2017-07-14 10:44

Doc2Vec简单例子

Doc2Vec基于Word2Vec，作用是把一个段落，或者一个句子，一篇文档转化为一个向量，下面是简单的例子：#!
asd991936157·2017-06-30 14:06

实时重复文章识别——SimHash

一、背景介绍在前边的文章中，我们采用的是用google的Doc2Vec模型来识别重复文章的，从线上运行的效果来看，它的准确率是比较高的。
_Kevin_Duan_·2017-06-24 11:40

doc2vec用于训练文本向量-deeplearning4j实现

1.概述TomasMikolov不仅仅提出word2vec，还提出了fasttext、doc2vec、doc2vecclassify等经典论文，下面用deeplearning4j实现doc2vec，并通过训练好的
旭旭_哥·2017-06-18 22:53

深度学习笔记——基于Word2vec和Doc2vec的句子对匹配方法

句子对匹配（SentencePairMatching）问题是NLP中非常常见的一类问题，所谓“句子对匹配”，就是说给定两个句子S1和S2，任务目标是判断这两个句子是否具备某种类型的关系。如果形式化地对这个问题定义，可以理解如下：意思是给定两个句子，需要学习一个映射函数，输入是两个句子对，经过映射函数变换，输出是任务分类标签集合中的某类标签。典型的例子就是Paraphrase任务，即要判断两个句子是
mpk_no1·2017-06-01 22:24

深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec应用举例：词和句子的相似度计算

本文主要介绍一个Word2vec和Doc2vec应用示例：用Word2vec做词的相似度计算和用Doc2vec做句子的相似度计算。
mpk_no1·2017-05-18 21:54

深度学习笔记——Word2vec和Doc2vec原理理解并结合代码分析

一直在用Word2vec和Doc2vec做WordEmbedding和Sentence/DocumentEMbedding，但是刚开始用的时候对其原理一直是一知半解，只是知道怎么用而已。
mpk_no1·2017-05-18 10:54

Doc2Vec训练相似文章识别模型

数据源是若干文章（中文），初步选择方法为利用doc2vec模型，它类似于word2vec，下面就让我们看看是怎么达到我们的目的。
_Kevin_Duan_·2017-05-14 10:44

基于gensim的Doc2Vec简析

摘要：本文主要描述了一种文章向量（doc2vec）表示及其训练的相关内容，并列出相关例子。
林海山波·2016-08-04 16:16

重磅︱文本挖掘深度学习之word2vec的R语言实现

基于word2vec现在还出现了doc2vec，word2vec相比传统，考虑单词上下文的语义；但是doc2vec不仅考虑了单词上下文的语义，还考虑了单词在段落中的顺序。
sinat_26917383·2016-05-05 00:00

情感分析利器——Doc2vec

情感分析是自然语言处理（NLP）中的常见的方法应用，是文本分析的一种。所谓文本分析指的是从文字来源中推导出知识和洞见的过程。而情感分析则进一步从文字中自动识别出人们对特定主题的主观看法、情绪以及态度等等资讯。尽管情绪在很大程度上是主观的，但是情感量化分析已经有很多有用的实践，比如企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线评论中的差评信息。比较简单的情感分析方法利用词语的正负属性来判断句子的情感倾
RayCchou·2016-03-24 14:07
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