word to vector 文本向量化

现在趋势是高层用可解释的模型例如线性模型或者gbdt，下层用带深度的embedding。

文本向量化的 word 2 vector 很不错也有很多自己做得模型，关键在于语聊，模型效果差异不大。

这里有训练好的模型，30种语言非英语，感觉语料不是很好

https://github.com/Kyubyong/wordvectors

这个项目里面有英文预料的，英文有很多语料库例如wordbank google news，wallstreet，都是很好的语聊库。

https://github.com/3Top/word2vec-api

我们当然用我厂自家的模型。

下面是另一片综述的文章。

http://ahogrammer.com/2017/01/20/the-list-of-pretrained-word-embeddings/

https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec

posted on 2017-11-10 12:52 一匡互联网阅读(...) 评论(...) 编辑收藏

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