感觉改造 使用此工具将任何词向量模型改造为语义本体，以导出特定于语义的向量。 由此产生的模型不仅捕捉到了语义差异，而且在几个语义任务上通常在经验上更好。 该技术的详细信息可以在 Jauhar 等人中找到。 阿尔。 (2015)。 要求 Python 2.7 一种。 麻木的湾scipy 数据 词向量 包含预训练词向量模型的文件。 第一行必须指定向量空间模型的维度，之后每行给出一个词向量。 有关示例，请参见data/samplevec.txt.gz 。 输出词向量的格式完全相同。 对于两者，纯文本和 gzip 文件都是可以接受的。 感觉本体 包含感觉本体的局部邻域描述的文件。 同样，gzip 和纯文本文件都是可以接受的。 每行指定一个词义及其所有具有权重的邻居。 一行的一般格式是： <

glove_300d 词向量

lda2vec Moody的lda2vec的pytorch实现，这是一种使用词嵌入的主题建模方法。 原始论文： 。 警告：我个人认为使lda2vec算法起作用非常困难。 有时它找到几个主题，有时却找不到。 通常，找到的很多话题都是一团糟。 该算法易于产生较差的局部最小值。 它在很大程度上取决于初始主题分配的值。 对于我的结果，请参阅20newsgroups/explore_trained_model.ipynb 。 另请参见下面的实现详细信息。 失利 培训进行如下。 首先，将文档语料库转换为一组元组{(document id, word, the window around the word) | for each word in the corpus} {(document id, word, the window around the word) | for each word

用word2vec的方法做词向量...........................................................................................................................

为提高大规模恶意代码分类任务的分类准确率，提出基于词向量的恶意代码分类模型，引入NLP中表达语义含义的词向量概念，提取恶意代码函数语义特征，使用textCNN神经网络对其进行分类。实验结果表明，该模型在微软公司提供的BIG2015恶意代码分类比赛的训练集上能实现98.78%的预测准确率，相较几种传统方法准确率分别提高0.91%~3.16%。

使用gensim对维基百科作为预训练语料（约1.6G语料），生成词汇量约13000个词汇，维度为300，文件大小为45.6MB。使用方法，参考博客：https://blog.csdn.net/qq_36426650/article/details/87738919

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这是keras建立对话机器人的词向量，不局限于机器人对话，也可以做其他开发使用，可以将词转化为向量。大家可以参考，开发自己的各种模型。

word2vec介绍 word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/ word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词的集合计算出词与词之间的距离。 它将term转换成向量形式，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。 word2vec计算的是余弦值，距离范围为0-1之间，值越大代表两个词关联度越高。 词向量：用Distributed Representation表示词，通常也被称为“Word Representation”或“Word Embedding