一、推荐安装Anaconda 官方介绍：Anaconda is a completely free Python distribution (including for commercial use and redistribution). It includes more than 400 of the most popular Python packages for science, math, engineering, and data analysis.  下载页面：https://www.continuum.io/downloads Python的有些模块在单独安装时可能非常麻烦，A

doc2vec 该存储库包含Python脚本，用于使用训练doc2vec模型。 有关doc2vec算法的详细信息，请参见论文。 创建一个DeWiki数据集 Doc2vec是一种无监督的学习算法，并且可以使用任何文档集来训练模型。 文档可以是简短的140个字符的推文，单个段落（如文章摘要，新闻文章或书籍）中的任何内容。 对于德国人来说，一个好的基线是使用训练模型。 下载最新的DeWiki转储： wget http://download.wikimedia.org/dewiki/latest/dewiki-latest-pages-articles.xml.bz2 提取内容： wget http://medialab.di.unipi.it/Project/SemaWiki/Tools/WikiExtractor.py python WikiExtractor.py -c -b 2

zhwiki-gensim-word2vec The goal of this assignment is to train a Word2Vec using gensim over zhwiki() data and show the result by TSNE. 用Wikipedia的中文数据训练Word2Vec 1 下载数据() 2 解压数据 WikiExtractor 3 数据准备 a. jieba切词 b. 数据清洗、去停用词 c. 繁体化简体 OpenCC 4 用gensim 训练 Word2Vec 5 结果显示 TSNE

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Role2Vec ⠀ ⠀ 基于学习角色的图嵌入的可扩展并行gensim实现（IJCAI 2018） 。 抽象的 随机游走是许多现有网络嵌入方法的核心。 但是，这样的算法由于使用随机游走而具有许多局限性，例如，由于这些方法所产生的特征与顶点身份相关联，因此无法转移到新的节点和图上。 在这项工作中，我们介绍了Role2Vec框架，该框架使用了归因于随机游走的灵活概念，并为泛化现有方法（例如DeepWalk，node2vec和许多利用随机游走的其他方法）奠定了基础。 我们提出的框架使这些方法可以更广泛地应用于转导和归纳学习，以及在具有属性的图上使用（如果可用）。 这是通过学习泛化到新节点和图的功能来实现的。 我们表明，我们提出的框架是有效的，平均AUC改善了16.55％，同时所需的空间比各种图形上的现有方法平均少853倍。 二阶随机游走采样方法取自的参考实现。 该模型现在也可在包中找到。

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在文本处理中，比如商品评论挖掘，有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度，以此衡量评论的客观性。那么python 里面有计算文本相似度的程序包吗，恭喜你，不仅有，而且很好很强大。下面我们就来体验下gensim的强大

印尼短语GENSIM 使用SGNS（GENSIM）进行印尼语短语检测

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