Word2Vec 简介
Word2Vec 简介
Word2vec是一个用于处理文本的双层神经网络。它的输入是文本语料,输出则是一组向量:该语料中词语的特征向量。虽然Word2vec并不是深度神经网络,但它可以将文本转换为深度神经网络能够理解的数值形式
Word2vec的目的和功用是在向量空间内将词的向量按相似性进行分组。它能够识别出数学上的相似性。Word2vec能生成向量,以分布式的数值形式来表示词的上下文等特征。而这一过程无需人工干预。
给出足够的数据、用法和上下文,Word2vec就能根据过去经验对词的意义进行高度准确的预测。这样的预测结果可以用于建立一个词与其他词之间的联系(例如,“男人”和“男孩”的关系与“女人”和“女孩”的关系相同),或者可以将文档聚类并按主题分类。而这些聚类结果是搜索、情感分析和推荐算法的基础,广泛应用于科研、调查取证、电子商务、客户关系管理等领域。
Word2vec神经网络的输出是一个词汇表,其中每个词都有一个对应的向量,可以将这些向量输入深度学习网络,也可以只是通过查询这些向量来识别词之间的关系。
Word2vec衡量词的余弦相似性,无相似性表示为90度角,而相似度为1的完全相似则表示为0度角,即完全重合;例如,瑞典与瑞典完全相同,而挪威与瑞典的余弦距离为0.760124,高于其他任何国家。
以下是用Word2vec生成的“瑞典”的相关词列表:
前九位中包括斯堪的纳维亚半岛国家和几
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