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fasttext进行文本分类
http://blog.wangmingkuo.com/text-classify-with-fasttext/
Doc2Vec入门demo
看了这个不完善的demo,它最后效果不算好,因为预处理不够。 应该先分词、去除停用词等再进行Taggeded格式去训练。 Doc2Vec主要是将文本(句子or文章)进行向量转换,将文本转换成一系列向量,之后可以送到机器学习模型中去预测情感啊、计算商品相似度啊...诸如此类的。 …
Word2Vec解读
https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/78626696训练词向量时候遇到内存问题,必须回归原理解决
使用word2vec训练中文词向量
1 对文本数据进行预处理:数据预处理,包括简繁体转换,去除xml符号,将单词条内容处理成单行数据,word2vec训练原理是基于词共现来训练词之间的语义联系的。不同词条内容需分开训练 注:训练词向量,将文本转化为数值型,即可进行下一步的机器模型训练,比如判断文本相似度等。因此词…
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