學習演算法，最重要的是對python中各種資料結構的了解。因為在學習各種模型的過程中，我們餵給模型的資料到底長什麼樣子，出來的又是什麼樣子，只有做到心中有數，才能更好的寫出相應的**，更好的了解模型的內涵。
對於word2vec這種詞嵌入（embding）模型，有兩種喂資料的方式
1、下面這是乙個txt檔案，注意，這個檔案是以空格的方式分詞的，其中的標點符號是中文的，因為沒有去除停用詞，所以不要誤會成以英文逗號分隔的。
讀入並餵給word2vec的**如下
from gensim.models import word2vec
imp=r'c:\users\shawnlisong\desktop\aaaaa\bbb.txt'
sentence=word2vec.linesentence(imp)
model2=word2vec.word2vec(sentence,sg=1,min_count=1)
至於上面的txt是怎麼寫入呢，很簡單的**，如下
dataframe=pd.read_csv(r'c:\users\shawnlisong\desktop\aaaaa\aaaa.csv',encoding='gbk')
dataframe['bbb'].to_csv(r'c:\users\shawnlisong\desktop\aaaaa\bbb.txt',index=false)
資料結構為
sentence=[['我','愛','打','籃球'],['dog','喜歡','去','公園','玩耍']]
**執行如下
與word2vec 原來word2vec那麼簡單
說到word2vec,它可謂非結構化資料裡面的佼佼者,尤其是在推薦和nlp當中,足以體現它的優勢所在,並且多年一直備受工業界喜愛.那麼word2vec到底是怎麼個原理的,發現身邊總是有很多人問,確不能準確的說出為什麼是兩個矩陣,到底是怎麼自動反向傳播的,以及對於softmax之後那麼大的維度資料,是...
word2vec學習參考
最近看nlp的東西比較多。就拿現在google 基於神經網路做的 word2vec 作為部落格的開始吧，今後會陸陸續續補充內容。基本是分4塊內容 1.神經網路語言模型 2.語言模型分層優化 3.word2vec 原理 4.google word2vec 看一點寫一點,先扔些參考資料鏈接上去。附上在研...
Word2Vec知識總結
word2vec是乙個產生詞向量的模型，是乙個雙層的神經網路 非常善於找出詞彙的相似度，同時可用於處理之前的技術 像one hot編碼和wordnet 處理不了的語義關係。它可以利用神經網路從大量的無標註的文字中提取有用資訊。我們也可以將它看成是乙個工具，它裡面包含了三種重要的模型 1 nnlm 神...