【NLP】如何实现快速加载gensim word2vec的预训练的词向量模型
1 问题 通过以下代码，实现加载word2vec词向量，每次加载都是几分钟，效率特别低。 from gensim.models import Word2Vec,KeyedVectors # 读取中文词向量模型（需要提前下载对应的词向量模型文件） word2vec_model = KeyedVectors.load_w...
自然语言处理第3天：Word2Vec模型
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自然语言处理=======python利用word2vec实现计算词语相似度【gensim实现】
💥实验目的🚀1、要利用已训练过的词向量模型进行词语相似度计算，实验中采用的词向量模型已事先通过训练获取的。🚀2、于数据采用的是 2020 年特殊年份的数据，“疫情”是主要 话题。🚀3、在计算词语之间的相似度时，采用的词语与“疫情”相关💥实验内容🚀1、加载已训练...
【自然语言处理（NLP）】基于Skip-gram实现Word2Vec
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【NLP】基于CBOW实现Word2Vec
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②机器学习之自然语言处理——基于TfidfVectorizer和CountVectorizer及word2vec构建词向量矩阵（代码+原理）
代码实操import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer text = ["今天 上 NLP 课程", "今天 的 课程 有 意思...
①机器学习之自然语言处理——基于TfidfVectorizer和CountVectorizer及word2vec构建词向量矩阵（代码+原理）
理论知识准备前期我们对分词进行了详细的讲解，那么分词之后，哪些关键词对一个文档才是重要的？比如可以通过单词出现的次数，次数越多就表示越重要。构造文本特征向量Count （文档：空格连接的字符串)TFIDF （文档：空格连接的字符串)Word2Vec （文档：...
NLP教程(1) - 词向量、SVD分解与Word2Vec
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NLP之word2vec：利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量（二）
实现代码对下边文件代码的说明#We create word2vec model use wiki Text like this https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/20161001/zhwiki-20161001-pages-articles-multistream.xml.bz2##parameter:======...
NLP之word2vec：利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量(一)
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