word2vec词向量训练及中文文本相似度计算。 word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。虽然源码是开源的，但是谷歌的代码库国内无法访问，因此本文的讲解word2vec原理以Github上的word2vec代码为准。本文关注于word2vec的基础知识。

基于tensorflow的IMDB文本情感分析完整代码（包含数据和词向量可直接运行），网络结构采用双层LSTM。

自然语言处理必读论文 聚类&词向量 主题模型 语言模型 分割、标注、解析 序列模型、信息抽取 机器翻译， seq2seq模型 指代消歧 自动文本总结 问答系统、阅读理解 生成模型、强化学习 机器学习 神经网络模型 转载：http://blog.csdn.net/weixin_40400177/article/details/103485753 侵删！！！

主要介绍了在python下实现word2vec词向量训练与加载实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

影评数据集MR-raw原生数据，解压后有rt-polarity.neg和rt-polarity.pos两个文件夹

主要介绍了python gensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

【双层LSTM】IMDB文本情感分析完整代码 基于tensorflow（含数据+词向量） 基于tensorflow的IMDB文本情感分析完整代码（包含数据和词向量可直接运行），网络结构采用双层LSTM。

如何在pytorch中使用word2vec训练好的词向量 torch.nn.Embedding() 这个方法是在pytorch中将词向量和词对应起来的一个方法. 一般情况下,如果我们直接使用下面的这种: self.embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=vocab_size, embedding_dim=embeding_dim) num_embeddings=vocab_size 表示词汇量的大小 embedding_dim=embeding_dim 表示词向量的维度 这种情况下, 因为没有指定训练好的词向量, 所以embedding

利用Twitter短文本，在训练词向量时融合进词语考虑带有的情感，得到带有情感信息的词向量。所用模型为SSWE，压缩包内包含三个文本文档：SSWE-h.txt、SSWE-r.txt、SSWE-u.txt。另，训练得到的词向量维度为50.

中文单词向量 该项目提供了100多个中文单词向量（嵌入），它们经过不同表示（密集和稀疏），上下文特征（单词，ngram，字符等）和语料库的训练。 可以轻松获得具有不同属性的预训练向量，并将其用于下游任务。 此外，我们提供了一个中文类比推理数据集CA8和一个评估工具包，供用户评估其词向量的质量。 参考 如果使用这些嵌入和CA8数据集，请引用该论文。 沉力，赵哲，胡仁芬，李文思，刘涛，杜小勇， ，ACL 2018。 @InProceedings{P18-2023, author = "Li, Shen and Zhao, Zhe and Hu, Renfen and Li, Wensi and Liu, Tao and Du, Xiaoyong", title = "Analogical Reasoning on Chinese M