根据word2vec词向量进行文本相似度分析下载

PIPI_333 2018-07-10 09:34:00

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
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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

该资源主要参考我的博客：word2vec词向量训练及中文文本相似度计算 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50637476 其中包括C语言的Word2vec源代码（从官网下载），自定义爬取的三大百科（百度百科、互动百科、维基百科）中文语料，涉及到国家、景区、动物和人物。同时包括60M的腾讯新闻语料，是一个txt，每行相当于一个新闻。国家包括了Python的Jieba分词代码，详见博客。免费资源希望对你有所帮助~

用来得到TXT文本中词语的相关性的深度学习模型，需要分词，text8为样例，运行脚本可以直接开始训练。最后得到.bin模型

词向量 词向量_中文文本相似度计算_采用text2vec词向量工具进行计算对比

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

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