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Word2Vec和Doc2Vec学习笔记Word2Vec 是一种基于神经网络的词嵌入技术，由 Google 在 2013 年提出。它将单词映射到高维向量空间，使得语义或语法相似的单词在向量空间中距离较近。Word2Vec 的核心思想是通过上下文预测单词（Skip-gram）或通过单词预测上下文（CBOW），从而学习单词的分布式表示。

Word2Vec模型训练全流程解析：从数据预处理到实体识别应用请添加图片描述运行以下代码以启用辅助函数并重新读取数据。创建我们分析时要用到的文件列表。我们先将Word2Vec模型拟合到列表中的一本书——《白鲸记》（Moby Dick）。

【第四章:大模型（LLM)】01.Embedding is all you need-(6)从 Word2Vec 到推荐/广告系统，再到大语言模型（LLM）在自然语言处理中，词是离散的符号。传统方法使用 One-hot 编码表示词语，维度高且无法表达词之间的语义关系。 Word2Vec 的出现，标志着从离散符号到稠密向量（Embedding）的里程碑跃迁。

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第N8周：使用Word2vec实现文本分类(12100, 12100)Word2Vec 模型能够实现中文文本分类任务中的词向量表示，是一种经典的词嵌入方法，通过对大规模文本数据进行训练，将词语映射为连续的向量空间表示。这些词向量能够有效捕捉词与词之间的语义和句法关联，为后续的文本分类模型提供更具表达力的输入特征。

Word2Vec模型详解：CBOW与Skip-gramWord2Vec是一种用于生成词向量的神经网络模型，由Google在2013年提出。它包含两种主要架构：

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第N7周：调用Gensim库训练Word2Vec模型Gensim是在做自然语言处理时较为经常用到的一个工具库，主要用来以无监督的方式从原始的非结构化文本当中来学习到文本隐藏层的主题向量表达。

西西弗Sisyphus

如果让计算机理解人类语言- Word2Vec（Word to Vector，2013）flyfish“Word2Vec” 直译为“词到向量”（Word to Vector），其命名直观揭示了核心目标：将文本中的词（Word）映射为计算机可理解的向量（Vector），且这种映射不是简单的符号编码，而是能捕捉词与词之间的语义关联。 “Word”（词）：文本的基本语义单位，如“苹果”“爱”“人工智能”； “2Vec”（到向量）：通过神经网络学习，将词转换为低维稠密向量（通常100-300维），向量空间中语义相近的词距离更接近。 Word2Vec的本质是：通过神经网络学习词的分布式表示，让语义关联

以玄幻小说方式打开深度学习词嵌入算法！！使用Skip-gram来完成 Word2Vec 词嵌入（Embedding）在浩瀚的修真界中，存在一种上古秘术名为《词嵌真经》。修士们发现，世间万物皆有其“道韵”，而语言中的每个字词都暗含天地法则。传统修炼方式需逐个参悟字词，耗时千年方能小成。

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使用Word2Vec实现中文文本分类本文为🔗365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊本次将加入Word2vec使用PyTorch实现中文文本分类，Word2Vec 则是其中的一种词嵌入方法，是一种用于生成词向量的浅层神经网络模型，由Tomas Mikolov及其团队于2013年提出。Word2Vec通过学习大量文本数据，将每个单词表示为一个连续的向量，这些向量可以捕捉单词之间的语义和句法关系。数据示例如下:

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调用Gensim库训练Word2Vec模型本文为🔗365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊CBOW(Continuous Bag of Words)模型是通过上下文来预测当前值。相当于一句话中扣掉一个词，让你猜这个词是什么。具体来说，CBOW 模型首先将输入的词语转换为词向量，然后将这些词向量相加得到一个向量表示这个向量表示就是当前上下文的表示。最后，CBOW 模型使用这个向量表示来预测目标词语的概率分布。CBOW 模型的核心思想是根据上下文预测当前词语，因此它通常适用于训练数据中目标词语出现频率较高的情况。

自然语言处理入门及文本预处理文本预处理及作用:文本预处理的主要环节：分词分词的意义：常用分词工具：jieba分词工具精确模式：按照人类日常用语表达习惯来分词

【漫话机器学习系列】249.Word2Vec自然语言训练模型在自然语言处理（NLP）领域，我们常常需要将文本信息转化为机器能够理解和处理的形式。传统的方法，如 one-hot编码，虽然简单，但存在严重的稀疏性和高维度问题，且无法体现词语之间的语义关系。

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嵌入模型（Embedding Models）原理详解：从Word2Vec到BERT的技术演进嵌入模型（Embedding Models）是一种将高维离散数据（如文本、图像）转换为低维连续向量表示的技术。这些向量能够反映数据的语义关系，使得“语义相近的实体在向量空间中距离更近”。例如：

LLM中的N-Gram、TF-IDF和Word embeddingN-Gram是一种让计算机理解语言规律的基础方法，主要用于预测文本中下一个可能出现的词。它的核心思想很简单：假设一个词的出现只和前面的几个词有关。

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LLM架构解析：词嵌入模型 Word Embeddings（第二部分）—— 从基础原理到实践应用的深度探索本专栏深入探究从循环神经网络（RNN）到Transformer等自然语言处理（NLP）模型的架构，以及基于这些模型构建的应用程序。

使用gensim的word2vec训练自己的词向量模型common_texts 是 gensim 提供的一个用于测试的小型文本数据集。它包含一些示例句子，格式是一个嵌套的 Python 列表，其中每个子列表代表一个文档，文档由单词（字符串）组成。

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自然语言处理基础第一章自言语言处理基础第二章自然语言处理实践自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）关注的是自然语言与计算机之间的交互。它是人工智能(Artificial Intelligence,AI)和计算语言学的主要分支之一。它提供了计算机和人类之间的无缝交互并使得计算机能够在机器学习的帮助下理解人类语言。

Word2Vec向量化语句的计算原理Word2Vec由Google团队于2013年提出，是一种通过无监督学习生成词向量的模型。其核心思想是 “相似的词拥有相似的上下文” ，通过上下文关系捕捉词汇的语义和语法特征。生成的向量具有低维（通常100-300维）、连续且稠密的特点，解决了传统One-Hot编码的高维稀疏和语义缺失问题。

自然语言处理：文本表示大家好，博主又来给大家分享知识了。今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本表示。在当今数字化信息爆炸的时代，自然语言处理作为人工智能领域的重要分支，发挥着越来越关键的作用。

阅读论文笔记《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》这篇文章写于2013年，对理解 word2vec 的发展历程挺有帮助。本文仅适用于 Word2Vect 的复盘