自然语言处理（NLP）：23 Word2Vec词向量研究以及实践

本文主要同大家分享word2vec原理以及应用，通过文本相似度和新闻文本分类为案例进行展开，最后对词向量技术发展进行简述。
作者：走在前方
博客：https://wenjie.blog.csdn.net/
专注于文本分类、关键词抽取、文本摘要、FAQ 问答系统、对话系统语义理解 NLU、知识图谱等研究和实践。结合工业界具体案例和学术界最新研究成果实现 NLP 技术场景落地。

本次分享主要内容

词向量以及相关应用介绍
- NLP常见的任务
- 词离散化表示和分布式表示
- 词相似性分析以及词嵌入可视化
词向量知识理论介绍
- NNLM模型和word2vec 模型
- fastText 词向量以及文本分类原理
pytorch 工具构建word2vec 模型
- 词向量的概念
- 用 skip-gram 模型训练词向量
- PyTorch dataset 和 dataloader
- 定义 PyTorch 模型
- 学习 torch.nn 中常见的 Module
  - Embedding
- 学习常见的 PyTorch operations
  - bmm
  - logsigmoid
- 保存和读取 PyTorch 模型
gensim 工具构建word2vec 模型
- 数据分词处理
- 词向量模型训练以及性能功能验证
- 相似性服务演示以及数据可视化
- word2vec 词向量可视化
案例分享
- 新闻相似推荐
- 新闻文本分类
展望未来：

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