Word2Vec 是一个 将 词汇 映射 到 高维向量空间 的模型 , 其 核心思想 是 通过大量的文本数据来学习每个词的向量表示 , 使得 语义相似 的 单词 或 汉字 在向量空间中彼此接近 ;...

源码以及预训练文件比较大 下载地址https://pan.quark.cn/s/aeb85eaf95e2

今天我来总结大模型第二篇，word2vec，它是大模型的根基，一切NLP都会用到它。

背景：需要在pyspark上例行化word2vec，但是加载预训练的词向量是一个大问题，因此需要先上传到HDFS，然后通过代码再获取。调研后发现pyspark虽然有自己的word2vec方法，但是好像无法加载预训练txt词向量。...

训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。...

对于很多企业而言，电子邮件仍然是主要沟通渠道之一，很多正式的内容也要基于邮件传达，供应商、合作伙伴和公共管理部门也每天会有大量的电子邮件。邮件的信息提取和处理可能是一项耗时且重复的任务，对拥有大量客户的企业而...

题目：User Preference-aware Fake News Detection

本文从传统匹配逻辑分析过渡到机器学习的词向量，全方位进行文本分析，值得学习，干货满满。

Word Embedding 是将自然语言中的「单词」转换为「向量」或「矩阵」，使计算机更容易理解它们，你常常可以在自然语言处理的工作中见到这种方法。而 Word2Vec 正是 Word Embedding 的一种。...

接下来，将这些分别全部表示成一个one-hot向量(向量中只有一个元素值为1，其他都是0)