文本向量化

探索Word2Vec：从文本向量化到中文语料处理文本表示是自然语言处理中的基础工作，文本表示的好坏直接影响到整个自然语言处理系统的性能。因此，研究者们投入了大量的人力物力来研究文本表示方法，以期提高自然语言处理系统的性能。在自然语言处理研究领域，文本向量化是文本表示的一种重要方式。顾名思义，文本向量化就是将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量。无论是中文还是英文，词语都是表达文本处理的最基本单元。当前阶段，对文本向量化大部分的研究都是通过词向量化实现的。与此同时，也有相当一部分研究者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s

一包烟电脑面前做一天

.Net + Qdrant 使用Microsoft.ML.OnnxRuntime调用本地大模型实现文本向量化，实现简单RAG本文使用.Net + 向量数据库Qdrant，实现使用本地大模型（Onnx）实现简单RAG，代码仅实现基本演示功能。

RAG的工作原理以及案例列举RAG（Retrieval-Augmented Generation 检索增强生成）是一种结合信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术。其核心思想是：在生成答案前，先从外部知识库中检索相关数据作为上下文，再基于这些信息生成更准确、更可靠的回答。简单来说，RAG让AI像“查阅资料后再回答问题”的人类专家一样工作。

一马平川的大草原

如何基于gensim和Sklearn实现文本矢量化大家利用机器学习或深度学习开展文本分类或关联性分析之前，由于计算机只能分析数值型数据，而人类所熟悉的自然语言文字，机器学习算法是一窍不通的，因此需要将大类的文本及前后关系进行设计，并将其转换为数值化表示。一般来说，文本语言模型主要有词袋模型（BOW）、词向量模型和主题模型，目前比较常见是前两种，各种机器学习框架都有相应的word2vec的机制和支持模型，比如gensim和Scikit-learn（简称Sklearn），词袋模型向量化技术主要有One-Hot、文本计数数值化、词频-逆文档频率（TF-IDF）

我是有底线的