之前的文章详细介绍Google的词向量工具Word2Vec、Facebook的词向量工具FastText、斯坦福大学词向量工具Glove。之前的文章主要从原理层面进行了介绍。今天想要分享的只要内容是如何使用这些工具。及比较针对相同的训…
FastText简介 fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，在文本分类任务中，fastText（浅层网络）往往能取得和深度网络相媲美的精度，却在训练时间上比深度网络快许多数量级。在标准的多核C…
Word2vec是Google于2013年开源推出的一个用于获取词向量的工具包，关于它的介绍可以看先前整理的Word2Vec原理。 获取和处理中文语料 维基百科的中文语料库质量高、领域广泛而且开放，非常适合作为语料用来训练。…
GloVe简介 GloVe的全称叫Global Vectors for Word Representation，它是一个基于全局词频统计（count-based & overall statistics）的词表征（word representation）工具。 Glove与LSA的区别 LSA（Laten…
word2vec是Google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋…
