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gensim库word2vec文本分析学习笔记

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简介：
本学习笔记详细记录了使用Python的gensim库进行Word2Vec文本分析的过程和心得，涵盖模型训练、参数调整及应用场景探索等。 文章目录 - 模型原理 - 模型参数 - 建立模型 - 模型的建立 - 模型的保存与继续训练 - 保存模型问题再训练模型评估模型使用查看每一个词语对应的向量表示查看与某个词语相似度排名的其他词语找到不同类型的词语 写在前面：word2vec模型最后生成的是一个词嵌入矩阵，每一列对应一个单词的词向量，这个词向量是从高维映射到低维中得到的。采用gensim库中的word2vec函数，输入是一个分词后的嵌套语料列表，输出一个词嵌入矩阵。 模型原理 参见：这篇文章 同时更加建议去看看吴恩达深度学习序列模型部分，介绍得深入浅出。 （注意：资源可以在网易云课堂和B站找到） 模型参数

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  • gensim库word2vec文本分析学习笔记
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    本学习笔记详细记录了使用Python的gensim库进行Word2Vec文本分析的过程和心得，涵盖模型训练、参数调整及应用场景探索等。 文章目录 - 模型原理 - 模型参数 - 建立模型 - 模型的建立 - 模型的保存与继续训练 - 保存模型问题再训练模型评估模型使用查看每一个词语对应的向量表示查看与某个词语相似度排名的其他词语找到不同类型的词语 写在前面：word2vec模型最后生成的是一个词嵌入矩阵，每一列对应一个单词的词向量，这个词向量是从高维映射到低维中得到的。采用gensim库中的word2vec函数，输入是一个分词后的嵌套语料列表，输出一个词嵌入矩阵。 模型原理 参见：这篇文章 同时更加建议去看看吴恩达深度学习序列模型部分，介绍得深入浅出。 （注意：资源可以在网易云课堂和B站找到） 模型参数
     
  • Word2Vec深度学习学习笔记.docx
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    本文档是关于Word2Vec深度学习技术的学习记录和心得体会，包含了模型原理、训练方法及应用案例分析等内容。 我整理并修订了关于深度学习word2vec的博文文档，并采纳了大家的意见以纠正其中的错误。
     
  • 基础篇：深度学习word2vec笔记
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    本笔记为基础教程，旨在详解深度学习中的word2vec技术，适合初学者掌握词嵌入的核心概念和实践方法。 深度学习word2vec笔记之基础篇：本段落主要介绍了word2vec的基础知识及其在深度学习中的应用，并对相关概念和技术进行了详细的讲解。文中通过实例分析了如何使用word2vec进行词向量表示，以及这种技术对于自然语言处理任务的重要性。此外，还探讨了一些常见的参数设置和优化技巧，帮助读者更好地理解和掌握这一领域的内容。
     
  • 数学分析学习笔记.pdf
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    《数学分析学习笔记》是一份详细记录了数学分析课程核心概念、定理证明及解题技巧的学习资料，适合学生复习与自学使用。 这是数学分析的笔记，整理得不错，内容简洁明了，并用不同颜色做了标记。不过有些地方有水印。
     
  • scATACseq分析笔记：我的学习记录
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    本笔记汇集了个人在研究单细胞基因组学中scATAC-seq技术的学习心得与实践经验，旨在分享探索表观遗传调控机制的心路历程。 scATAC-seq分析笔记参考了Jean、Kamil和Fan的研究成果。如今，科学家们越来越需要特殊的方法来限制工具在特定神经元亚群中的表达。@AllenInstitute的一项惊人研究使用了scATAC-seq和scRNA-seq技术，以发现比驱动基因更特异的增强子。 关于ATAC序列质量控制协议中片段长度分布的部分：构建成功的ATAC文库需要Tn5转座酶在DNA末端进行一次正确的切割。在无核小体覆盖区域（即开放染色质），许多Tn5分子可以插入并使DNA分裂成较小的片段；而在被核小体占据的地方，只有少数Tn5能够进入接头区域。因此，在正常的ATAC-seq文库中，您应当看到两个明显的峰：一个在100bp以下（表示开放染色质），另一个大约200bp左右（代表单个核小体）。其他较大的峰值可能出现在多核小体周围，并且这些较大片段的对齐可能会导致一些伪影问题。例如，在处理正向读取和反向读取时，由于它们的方向性，可能导致某些技术上的误判。
     
  • 数值分析学习笔记.pdf
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    《数值分析学习笔记》是一份详细记录了数值分析课程核心概念、算法原理及编程实现的学习资料，适用于需要深入理解科学计算方法的学生和研究人员。 总结数值分析各个分支的相关概念和公式定理。数值分析是一个广泛的数学领域，它涵盖了多种方法和技术用于解决各种类型的数学问题的近似解法。以下是几个主要的分支及其核心内容： 1. **插值与逼近**：研究如何通过已知数据点构造函数来估计未知的数据或进行曲线拟合。 2. **数值积分和微分**：这些技术包括求定积分的方法（如梯形法则、辛普森法则）以及计算导数的近似方法。 3. **线性代数方程组与矩阵理论**：研究如何有效地解决大规模系统的线性方程，使用的技术有高斯消元法及其变种等。 4. **非线性方程求解**：包括牛顿-拉夫森迭代和其他根寻找算法。 5. **优化问题的数值方法**：处理最大化或最小化函数值的问题，涉及梯度下降、共轭梯度和信赖域策略等技术。 6. **常微分方程（ODE）与偏微分方程（PDE）数值解法**：包括欧拉方法、龙格-库塔法以及有限差分/元法。 每个分支都有其独特的理论基础及应用背景，掌握这些基础知识对于深入理解并开发高效的算法至关重要。
     
  • Python数据分析学习笔记 04
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    本篇笔记为Python数据分析系列教程第四部分，涵盖数据清洗、探索性分析及常用库Pandas的应用技巧，适合入门到中级学员参考。 某付费课程的学习笔记，循序渐进地帮助你入门并具备自学能力。
     
  • 斯坦因实分析学习笔记
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    《斯坦因实分析学习笔记》是一份详尽的学习资料，旨在帮助读者深入理解E.M. Stein的经典著作《实分析》，通过整理关键概念、定理及习题解答，为学习者提供有效的指导和参考。 B站网课：https://www.bilibili.com/video/BV11A411P7kT
     
  • PyTorch学习笔记——文本预处理
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    本篇笔记聚焦于使用PyTorch进行自然语言处理任务时的文本预处理步骤，包括分词、词汇表构建及向量化方法等技巧。 文本预处理主要包括以下几个步骤： 1. **概述文本数据**：在原始文章中包含有用的内容（如单词、符号）以及无用的信息（例如空格、乱码）。我们需要过滤掉这些无用信息，同时将有用的单词等转换成计算机可以理解的数字形式。一种常见的方法是创建一个列表来表示不同的词语，比如 `data=[ni, hao]`，其中 `ni` 和 `hao` 分别对应索引 0 和 1。这样我们就可以通过索引来表示文本中的每个单词，并将整个句子转换为一串数字序列（如“ni hao”可以被编码成01）。这种映射机制是进行文本预处理的核心。 2. **具体步骤**： - **读取文本数据**：让计算机获取原始的文本段落件。 - **分词操作**：对文档中的单词和符号进行分割，同时去除不需要的信息（如空格、乱码）。 - **建立字典映射表**：通过创建一个索引到词语的对应关系来帮助实现从词汇到数字表示的转换。例如可以定义`data=[ni, hao]`这样的列表结构。 - **词序列转为索引序列**：根据前面步骤中构建好的字典，将文本中的每个单词替换为其对应的编号（即索引），从而形成一个新的编码后的字符串形式的数据集。 通过上述方法能够有效地对原始的自然语言数据进行预处理，使其更适合后续的语言模型训练或其它类型的机器学习任务。
     
  • Python GDAL库学习笔记
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    《Python GDAL库学习笔记》是一份详细的教程，旨在帮助读者掌握使用Python进行地理空间数据处理的基础知识和技巧，适用于GIS开发与数据分析。 GDAL-Python库学习笔记