项目中要对短文本进行相似度估计，word2vec是一个很火的工具。本文就word2vec的训练以及加载进行了总结。 word2vec的原理就不描述了，word2vec词向量工具是由google开发的，输入为文本文档，输出为基于这个文本文档的语料库训练得到的词向量模型。 通过该模型可以对单词的相似度进行量化分析。 word2vec的训练方法有2种，一种是通过word2vec的官方手段，在linux环境下编译并执行。 在github上下载word2vec的安装包，然后make编译。查看demo-word.sh脚本，得到word2vec的执行命令： ./word2vec -train text8

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

word2vec是一个将单词转换成向量形式的工具。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。

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

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

基于中文对话文本使用Word2Vec进行训练得到的词向量

根据已经训练好的word2vec词向量，对于文本相似度进行相关分析

word2vec中的数学原理详解，pdf高清版，学习Word2Vec最好的材料，Word2Vec看这个就够了。

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。

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