Synonyms — 基於 Word2vec 的中文近義詞工具包

2020-12-17 開源中國

ReactOS 開發團隊宣布 ReactOS 正確識別出安裝了 Linux 並使用 ext2 文件系統的 GPT 分區。團隊還表示，ReactOS 新的硬碟驅動程序已支持 GPT，稍後將為安裝程序添加對 GPT 的支持。 對於 ReactOS 這樣一款旨在替代 Windows 的開源作業系統而言，支持 GPT 稱得上是一項不小的改進，GPT 是 GUID Partition Table 的縮寫，即...

相關焦點

  • Synonyms: 中文近義詞工具包
    最好的中文近義詞庫。最近需要做一個基於知識圖譜的檢索，但是因為知識圖譜中存儲的都是標準關鍵詞，所以需要對用戶的輸入進行標準關鍵詞的匹配。目前很缺乏質量好的中文近義詞庫，於是便考慮使用word2vec訓練一個高質量的同義詞庫將"非標準表述" 映射到 "標準表述"，這就是Synonyms的起源。
  • 資源 | Synonyms:一個開源的中文近義詞工具包
    該工具包目前能搜索近義詞和比較語句相似度等任務，且詞彙量達到了 125,792。機器之心也嘗試使用 Synonyms 搜索一段中文的近義詞，並有非常不錯的反饋。項目地址：https://github.com/huyingxi/Synonyms該中文近義詞工具包採用的基本技術是 Word2vec，因此在介紹該工具的同時我們會簡要介紹詞嵌入方法。
  • [開源推薦]Google開源基於Deep Learning的word2vec工具
    word2vec（word to vector）顧名思義，這是一個將單詞轉換成向量形式的工具。通過轉換，可以把對文本內容的處理簡化為向量空間中的向量運算，計算出向量空間上的相似度，來表示文本語義上的相似度。
  • 深入理解word2vec
    word2vec是一種基於神經網絡的語言模型，也是一種詞彙表徵方法。word2vec包括兩種結構：skip-gram（跳字模型）和CBOW（連續詞袋模型），但本質上都是一種詞彙降維的操作。  我們將NLP的語言模型看作是一個監督學習問題：即給定上下文詞，輸出中間詞，或者給定中間詞，輸出上下文詞。基於輸入和輸出之間的映射便是語言模型。
  • 【算法】word2vec與doc2vec模型
    2 word2vec與doc2vec有什麼差異？3 如何做word2vec和doc2vec？深度學習掀開了機器學習的新篇章，目前深度學習應用於圖像和語音已經產生了突破性的研究進展。4.word2vec算法思想　　什麼是word2vec？你可以理解為word2vec就是將詞表徵為實數值向量的一種高效的算法模型，其利用深度學習的思想，可以通過訓練，把對文本內容的處理簡化為 K 維向量空間中的向量運算，而向量空間上的相似度可以用來表示文本語義上的相似。
  • Word Embedding Papers | 經典再讀之Word2Vec
    2. word2vec（二）：面試！考點！都在這裡：圍繞 Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality。會談到：真正讓 word2vec 被廣泛應用的延伸與改進。
  • 白話Word2Vec
    t=http://superjom.duapp.com/neural-language-model/word2vec-implement.htmlword2vec 代碼實現(2) – CBOWhttps://link.jianshu.com/?
  • 深度學習筆記 | 第13講:word2vec詞向量
    本節小編將繼續和大家一起學習基於神經網絡模型的詞向量表徵方法，其中的代表模型就是著名的 word2vec。所以，基於監督學習的思想，本文的主角——word2vec 便是一種基於神經網絡訓練的自然語言模型。
  • word2vec——高效word特徵求取
    繼上次分享了經典統計語言模型，最近公眾號中有很多做NLP朋友問到了關於word2vec的相關內容， 本文就在這裡整理一下做以分享。 用parameter個數度量網絡複雜度， 則這個網絡的複雜度為： O=N∗D+N∗D∗H+H∗V其中複雜度最高的部分為H*V, 但通常可以通過hierarchical softmax或binary
  • 【Word2Vec】深入淺出Word2Vec原理解析
    7.2 圖嵌入基於Word2Vec這一類的Graph Embedding方法有很多，具體可以參考論文：DeepWalk（是引入Word2Vec思想比較經典的圖嵌入算法），node2vec，struc2vec 等等。
  • 圖解word2vec
    word2vec一直是一種有效的詞嵌入的方法，本文把word2vec用圖解的方式進行，全篇沒有數學公式，非常通俗易懂，推薦初學者閱讀。原文連結：https://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/這篇文章的代碼傳到了本站的github：https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/word2vec正文開始
  • 從 Word2Vec 到 BERT
    在 word2vec 出現之前，一種簡單的對詞的表示是 One-hot 向量表示，即一個位置是 1，其餘位置都是 0，這種表示方法的最大缺點在於沒辦法表示出詞語之間的相似性。放出兩篇論文後，當時仍在谷歌工作的 Mikolov 又馬不停蹄的放出了大殺器——word2vec 工具，並在其中開源了他的方法。順便提一下的是，很多人以為 word2vec 是一種模型和方法，其實 word2vec 只是一個工具，背後的模型是 CBOW 或者 Skip-gram，並且使用了 Hierarchical Softmax 或者 Negative Sampling 這些訓練的優化方法。
  • 使用Python可視化Word2vec的結果
    在本文中，我們將：從廣義上討論word2vec理論；下載原始的預訓練向量；看看一些有趣的應用程式：比如對一些單詞進行算術運算，比如著名的king-man+woman=queen等式根據word2vec向量看看我們能多精確地來繪製歐洲的首都。word2vec的原始研究論文和預訓練模型來自2013年，考慮到NLP文獻的擴展速度，目前它是老技術。
  • 文本深度表示模型—word2vec&doc2vec詞向量模型
    4.word2vec算法思想什麼是word2vec？你可以理解為word2vec就是將詞表徵為實數值向量的一種高效的算法模型，其利用深度學習的思想，可以通過訓練，把對文本內容的處理簡化為 K 維向量空間中的向量運算，而向量空間上的相似度可以用來表示文本語義上的相似。
  • 文本深度表示模型——word2vec&doc2vec詞向量模型
    4.word2vec算法思想　　什麼是word2vec？你可以理解為word2vec就是將詞表徵為實數值向量的一種高效的算法模型，其利用深度學習的思想，可以通過訓練，把對文本內容的處理簡化為 K 維向量空間中的向量運算，而向量空間上的相似度可以用來表示文本語義上的相似。
  • 大白話講解word2vec到底在做些什麼
    在word2vec出現之前，自然語言處理經常把字詞轉為離散的單獨的符號，也就是One-Hot Encoder。模型拆解word2vec模型其實就是簡單化的神經網絡。基於word2vec的文檔語義分析處理金庸小說文檔主要分析使用word2vec進行文檔（此處指由字符串表示的文檔）的與語義分析。使用gensim包的word2vec模型對文庫進行訓練，得到目標模型後，我們可進一步作如下研究：1）判斷任意兩個詞彙的相似度。
  • word2vec模型深度解析
    【前言】word2vec是一個被廣泛應用的word embedding方法，由於最近研究需要，將算法模型研究了一下由於word2vec內容很多，這裡儘量講解核心內容，有不足之處還請指出！一般神經網絡語言模型在預測的時候，輸出的是預測目標詞的概率，也就是說我每一次預測都要基於全部的數據集進行計算，這無疑會帶來很大的時間開銷。不同於其他神經網絡，word2vec提出兩種加快訓練速度的方式，一種是Hierarchical softmax，另一種是Negative Sampling。
  • 圖解 Word2Vec
    在本文中，我們將介紹嵌入的概念以及使用word2vec生成嵌入的機制。但是，讓我們從一個示例開始，以熟悉如何使用向量來表示事物。你是否知道五個數字（一個向量）可以代表你的個性？Personality Embeddings: What are you like?
  • 用word2vec解讀延禧攻略人物關係
    2構建思路需要的數據：延禧攻略小說延禧攻略劇本延禧攻略人物名稱算法：word2vec前端：主要使用gensim進行word2vec的訓練。gensim是一個Python NLP的包，封裝了google的C語言版的word2vec。安裝gensim是很容易的，使用"pip install gensim"即可。
  • Word2vec如何得到詞向量
    前言word2vec是如何得到詞向量的？這個問題比較大。