Word2Vec_Twitter 关于 该存储库使用代码和， 。 此zip包含在Twitter数据上训练的word2vec模型，如以下所述： 戈丁，F.，Vandersmissen，B.，De Neve，W.，＆Van de Walle，R.（2015）。 多媒体实验室@ ACL W-NUT NER共享任务：使用分布式单词表示法为Twitter微博命名实体识别。 Anos用户生成的文本研讨会，ACL 2015。 免责声明 如果使用该模型，请引用本文。 该zip包含2个其他文件，可使用Python读取word2vec模型。 用于此目的的代码是从Gensim库中提取的，可以在以下位置找到：

word2vec-gensim-wiki-中文 使用Wiki英语数据集训练您自己的word2vec嵌入 您可能需要预先训练的word2vec向量，并且此可能对您来说是个好主意。 但是，棘手的是使用Wiki-english数据集没有预先训练的向量。 更棘手的是，尽管给定的用法代码虽然适用于text8数据集，但无法在wiki-english-20171001数据集上训练矢量。 我们已经对其进行了多次测试，最可能的原因是wiki-english-20171001的数据结构与其余数据略有不同。 它包含许多部分，而不仅仅是标记化的句子。 为了得到它的工作，我们指的是IterableWrapper本提供，并将其应用在维基英文数据集。 用法 要查看进度如何，最好像这样配置日志记录 import logging logging . basicConfig ( format = '%(asctime)s

中文预训练词向量北京师范大学中文信息处理研究所与中国人民大学 DBIIR 实验室的研究者开源的"chinese-word-vectors"。github地址为：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors 此中文预训练词向量为知乎Word + Ngram的词向量

word2vec加textrank抽取文章摘要 使用word2vec计算句子间的相似度，然后使用PageRank计算句子分数，抽取前n个句子作为文本摘要。

keyextract_word2vec #基于Word2Vec的文本关键词抽取方法 大多数人都是将Word2Vec作为词向量的等价名词，也就是说，纯粹作为一个用来获取词向量的工具，关心模型本身的读者并不多。 可能是因为模型过于简化了，所以大家觉得这样简化的模型肯定很不准确，所以没法用，但它的副产品词向量的质量反而还不错。 没错，如果是作为语言模型来说，Word2Vec实在是太粗糙了。 但是，为什么要将它作为语言模型来看呢？ 抛开语言模型的思维约束，只看模型本身，我们就会发现，Word2Vec的两个模型 —— CBOW和Skip-Gram —— 实际上大有用途，它们从不同角度来描述了周围词与当前词的关系，而很多基本的NLP任务，都是建立在这个关系之上，如关键词抽取、逻辑推理等。 有心想了解这个系列的读者，有必要了解一下Word2Vec的数学原理。当然，Word2Vec出来已经有好几年了，介绍

智能审讯 这是一个网络应用程序，可根据症状向用户提供药物建议。 目录介绍 Intelligent-interrogation目录包含有关项目演示的python代码和C ++代码。 数据目录包含训练集和数据库（疾病信息，疾病词典和药物词典）。 调试目录包含一些python代码，用于调试或处理数据（分割单词或调整数据格式）。 spider目录包含用于在线获取信息的网络蜘蛛。 框架是我们项目的思想载体。 项目职能 该项目的主要功能如下： 用结巴来分词 使用TF-IDF提取关键字 使用Word2vec建立模型 使用Levenshtein搜索目标 使用Seq2seq模型 使用LDA模型 使用SQL服务器 使用Django框架 要求 python 3.6 Navicat for SQL服务器 urllib，urllib2，json，pymssql，word2vec，Levenshtein，

随着互联网与信息技术的发展，大数据分析成为目前热门话题之 一。大数据分析主要从海量数据中提取有意义的信息作为数据特征， 通过分析已有数据的特征，实现数据的归纳分析，预测数据集的发展 方向。自然语言处理是实现文本信息智能分析的一项重要研究工作。 对特定领域内文本的分析，可以获取该领域内的重要信息，以及实现 对该领域发展方向的预测。 针对财经领域而言，分析财经领域内海量的文本信息，可以了解 经济发展的前景，实现对经济发展的预测。中文文本分析主要是文本 的分类、聚类等工作，依赖于对文本中词汇的分析。从文本词汇集中 提取主要的信息是分析文本的基础工作。关键词是文本数据的重要特 征，是分析文本数据的重

基于协同过滤和word2vec算法的邮箱平台推荐系统，谷元庆，张洪刚，网上信息量的大幅增长，用户在面对大量信息时无法迅速获得对自己真正有用的那部分，出现信息过载的问题。推荐系统在电子商务、互

基于Word2vec词向量的文本关键字抽取，李清，朱文浩，信息技术的不断发展使得许多领域信息呈现爆炸式增长，如何从大规模文本信息中快速而准确地获取所需信息成为一个巨大的挑战。关键