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表情符号2vec 一个演示项目，用于使用Twitter数据播放单词嵌入和表情符号。 让我们看看如何制作更智能的表情符号预测器。 信不信由你，我们有1800多种来自标准Unicode的表情符号。 如何从他们那里找到一个？ 传统上，我们搜索表情符号描述的关键字。 我们将使用词嵌入来找到与上下文最匹配的词。 结果反映了社交媒体上真实用户的习惯。 现在，您将被最知识渊博的表情符号大师指导：) 检查站点 ，以预览我们接下来可以使用该模型做什么！ 数据 文件夹中的zip文件是100万个句子，其中包含来自Twitter的有关2017年1月的表情符号。 它是从更大的语料库中随机选择的集合。 将corpu

1、内容概要：本资源主要基于XGBoost与LightGBM实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集data_train，测试集data_test ，经过预处理的训练集clean_data_train，训练好的word2vec词向量模型w2v_model.pkl和中文停用词表stopwords.txt，可用于模型训练和测试，详细数据集介绍见商品评论情感数据说明文档。 3、源代码：word2vec_analysis.py 是基于Word2Vec进行词向量的生成，采用向量平均求得句向量，然后分别构建RandomForest和GBDT分类模型进行文本分类。 4、源代码：xgboost_model.py是基于xgboost模型对文本进行分类。 5、源代码：lightGBM_model.py是基于lightGBM模型对文本进行分类。

随着网民的数量不断增加，用户上网产生的数据量也在成倍增多，随处可见各种各样的评论数据，所以构建一种高效的情感分类模型就非常有必要.本文结合Word2Vec与LSTM神经网络构建了一种三分类的情感分类模型：首先用Word2Vec词向量模型训练出情感词典，然后利用情感词典为当前训练集数据构建出词向量，之后用影响LSTM神经网络模型精度的主要参数来进行训练.实验发现：当数据不进行归一化，使用He初始化权重，学习率为0.001，损失函数选择均方误差，使用RMSProp优化器，同时用tanh函数作为激活函数时，测试集的总体准确率达到了92.28%.与传统的Word2Vec+SVM方法相比，准确率提高了大约10%，情感分类的效果有了明显的提升，为LSTM模型的情感分类问题提供了新的思路.

Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型，覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。

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为 Apache Spark 训练的 Word2Vec 使用 UMBC Webbase 语料库 [1] 作为训练数据，基于 Apache Spark 实用程序训练 Word2Vec 100 维单词相似度向量的简单项目。 目前存在 3 种大小的向量： XS：在 10% 的网络语料库上训练 S : 在 25% 的网络语料库上训练 M：在 50% 的 webbase 语料库上训练 所使用的预处理可以分为两个不同的组。 对于这两个组，webbase 语料库的一段被视为单个文档 Unstemed 标记化预处理：简单地使用斯坦福核心 NLP 标记器 [2] 来标记给定的文本 词干标记化处理：使用与上述相同的标记化。 但是使用在 apache lucene 中实现的 porter stemmer 来阻止令牌 [3] 此外，还集成了余弦相似度方法以计算两个给定词向量之间的相似度。 用法参见用法部分

该文针对大陆、香港和台湾地区(简称大中华区)存在同一种语义但采用不同词语进行表达的语言现象进行分析。首先,我们抓取了维基百科以及简繁体新闻网站上的3 200 000万组大中华区平行句对,手工标注了一致性程度达到95%以上的10 000组大中华区平行词对齐语料库。同时,我们提出了一个基于word2vec的两阶段大中华区词对齐模型,该模型采用word2vec获取大中华区词语的向量表示形式,并融合了有效的余弦相似度计算方法以及后处理技术。实验结果表明我们提出的大中华区词对齐模型在以上两种不同文体的词对齐语料库上的F1值显著优于现有的GIZA++和基于HMM的基准模型。此外,我们在维基百科上利用该词对齐模型进一步生成了90 029组准确率达82.66%的大中华区词语三元组。