📅  最后修改于: 2020-10-16 02:32:00        🧑  作者: Mango

本章将帮助我们理解在Gensim中开发单词嵌入。词嵌入是表示单词和文档的一种方法，是文本的密集矢量表示，其中具有相同含义的单词具有相似的表示。以下是词嵌入的一些特征-这是一类技术，将各个单词表示为预定义矢量空间中的实值矢量。由于每个单词都映射到一个矢量，并且矢量值的获取方法与NN（神经网络）的学习方式相同，因此该技术通常被归入DL（深度学习）领域。词嵌入技术的关键方法是每个词的密集分布表示。不同的...

📅  最后修改于: 2020-10-16 02:32:28        🧑  作者: Mango

与Word2Vec模型相反，Doc2Vec模型用于创建一组单词的矢量化表示，这些单词共同作为一个单元。它不仅给出句子中单词的简单平均数。使用Doc2Vec创建文档向量在这里使用Doc2Vec创建文档向量，我们将使用text8数据集，该数据集可以从gensim.downloader下载。下载数据集我们可以使用以下命令下载text8数据集-下载text8数据集将花费一些时间。训练Doc2Vec为了训练...

📅  最后修改于: 2020-10-16 02:32:44        🧑  作者: Mango

以下资源包含有关Gensim的其他信息。请使用它们来获得有关此方面的更深入的知识。Gensim上的有用链接Gensim–Gensim官方网站Gensim @ Wikipedia-Gensim，其历史和其他各种术语已用简单的语言进行了解释。关于Gensim的有用书籍要在此页面上注册您的网站，请发送电子邮件至...

📅  最后修改于: 2020-10-16 02:32:56        🧑  作者: Mango

Gensim =“生成类似”是流行的开源自然语言处理库，用于无监督主题建模。它使用顶级学术模型和现代统计机器学习来执行各种复杂任务，例如构建文档或单词向量，Corpora，执行主题识别，执行文档比较（检索语义相似的文档），分析纯文本文档的语义结构。...