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Word2Vec的CBOW模型训练。

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简介:
在本次示例中,我们将采用CBOW模型对word2vec进行训练。随后,我们将会呈现出所学习到的词向量之间的关联关系,并将其以可视化的方式展现出来。

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  • 14 - 使用TensorFlow实现Word2Vec连续词袋(CBOW)
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    text8数据集是一个经过清洗和处理的英文文本集合,常用于词嵌入模型如Word2Vec的训练,包含大量词汇与句子结构信息。 Word2vec常用的训练数据集之一是text8数据集。将该数据集解压后放入程序文件夹中,即可在程序中直接载入使用。
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    本项目旨在利用大规模的百科和新闻文本数据,通过深度学习技术中的Word2Vec算法进行词嵌入训练,以生成高质量的词汇向量表示。 中文Word2Vector词向量实现说明:此处暂不深入探讨背后的原理,主要目的是尽快训练一个中文词向量模型。环境配置如下:笔记本电脑(i5-4210M CPU @ 2.60GHz × 4, 内存8GB),操作系统为Ubuntu 16.04 LTS独立系统,Python版本3.6.1;依赖库包括numpy、scipy、gensim、opencc和jieba。 第一步是获取语料库: - 维基百科:原始文件大小约为1.6G(zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2)。 - SogouCA全网新闻数据:该部分包含的是来自若干新闻站点在2012年6月—7月期间国内、国际、体育、社会及娱乐等共计18个频道的新闻,原始文件大小约为746.3M(news_tensite_xml.full.tar.gz)。 第二步是进行语料库预处理: - 搜狗新闻数据集:这些数据涵盖多个新闻站点2012年6月—7月期间国内、国际、体育、社会及娱乐等共计18个频道的新闻内容,包括URL和正文信息。
  • 使用PyTorch实现中英文语料CBOW以获取词向量
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    本项目采用PyTorch框架,通过结合中文和英文语料库来训练连续词袋(CBOW)模型,旨在生成高质量的词语向量表示。 自然语言处理第二次作业:data文件夹包含语料(包括老师提供的中文和英文语料以及一份中文停用词语料)。output文件夹用于存储生成的词向量文件。script文件夹内有CBOW脚本,可以同时处理中英文语料。运行步骤如下:在脚本中选择训练语言后直接执行即可。