Word2vec绝对是我在自然语言处理研究中遇到的最有趣的概念。想象一下，有一种算法可以成功地模拟理解单词的含义及其在语言中的功能，它可以在不同的主题内来衡量单词之间的接近程度。
我认为可视化地表示word2vec向量会很有趣：本质上，我们可以获取国家或城市的向量，应用主成分分析来减少维度，并将它们放在二维图表上。然后，我们可以观察可视化的结果。
在本文中，我们将：
从广义上讨论word2vec理论；
下载原始的预训练向量；
看看一些有趣的应用程序：比如对一些单词进行算术运算，比如著名的king-man+woman=queen等式
根据word2vec向量看看我们能多精确地来绘制欧洲的首都。
word2vec的原始研究论文和预训练模型来自2013年，考虑到NLP文献的扩展速度，目前它是老技术。较新的方法包括GloVe（更快，可以在较小的语料库上训练）和fastText（能够处理字符级的n-gram）。
热门评论
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慕少84344382020-10-02 0
查看全部评论自然语言处理的核心概念之一是如何量化单词和表达式，以便能够在模型环境中使用它们。语言元素到数值表示的这种映射称为词嵌入。
Word2vec是一个词嵌入过程。这个概念相对简单：通过一个句子一个句子地在语料库中循环去拟合一个模型，根据预先定义的窗口中的相邻单词预测当前单词。