主题建模是一种从大量文本中提取隐藏主题的技术。Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种流行的主题建模算法，在Python的Gensim包中具有出色的实现。然而，挑战在于如何提取清晰，隔离和有意义的高质量主题。这在很大程度上取决于文本预处理的质量以及…

利用 Python 和 Spacy 尝试过英文的词嵌入模型后，你是不是很想了解如何对中文词语做向量表达，让机器建模时捕捉更多语义信息呢？这份视频教程，会手把手教你操作。 写过《如何用Python处理自然语言？（Spacy与Word Embedding）》一文后，不少同学留言或私…

基于 Gensim 的 Word2Vec 实践，从属于笔者的程序猿的数据科学与机器学习实战手册，代码参考 gensim.ipynb。推荐前置阅读 Python 语法速览与机器学习开发环境搭建，Scikit-Learn 备忘录。

在自然语言处理（NLP）中，我们经常将词映射到包含数值的向量中，以便机器可以理解它。词嵌入是一种映射，允许具有相似含义的单词具有相似的表示。本文将介绍两种最先进的词嵌入方法，Word2Vec和FastText以及它们在Gensim中的实现。 表示单词的传统方式是单热（one-h…