word2vec

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了word2vec相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

word2vec的学习
python的几个扩展工具:
1. numpy
2. scipy
3. gensim


 

如何对新闻的关键词进行聚类?比如说,给你一个关键词“苍井空”,你怎么把“女优”,“写真集”等关联性极高的关键词找到?

想法1: 用新闻ID向量表示某个关键词,如:苍井空 (新闻ID1,新闻ID2,…)

可行性: 新闻数较小时,可以用kmeans等方法进行聚类; 但新闻数高达10万时,每个关键词则需要10万维的向量表示,计算难度太大。

解决方法:google的一个开源工具“word2vec”,可通过输入一个词的集合,计算出词与词之间的距离,通过距离进行聚类。

以上是关于word2vec的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

大模型相关技术综述

NLP面试QA词向量

word2vec 理论与实践

tensorflow实现RNN及Word2Vec

NLP之Word2Vec模型和Doc2Vec模型