qhnw.net
当前位置:首页 >> worD2vEC实现 >>

worD2vEC实现

word2vec是采用多线程的SGD实现的,不了解MapReduce是不是适合做SGD(查了一下,有spark版本).实际上,把word2vec改成多机多线程应该并不难(保持异步、忽略网络延迟),如果题主采用parameter server这种有中心分布式的话,最后的瓶颈会集中在网络通信 和 中心存储参数的机器的更新速度上.

利用word2vec进行词向量进行训练时,所用语料进行分词有训练好的模型也可以,谢谢解答!您的回答被采纳后如何答题 获取采纳 使用财富值 玩法介绍 知道商城 知道

这是vs2008的文件,不知道你的vc是什么版本的?如果是2008直接打开ImageEditor.sln就好了, 如果不是2008的话,你就先打开VC,然后选打开工程,打开ImageEditor.vcproj,他会问你要不要转换,你都点确定就好了

string为你需要获取向量的词,double[] array = vec.getWordVector(string);array是这个词的向量.首先在创建vec的时候要保证.minWordFrequency(1),否则有些词你是得不到向量的,这个方法是设置词的最小使用频率.

当然是可以的,因为有前车之鉴,目前市面上的各种电话机器人,就已经在采用这样的手法了,不论是卖保险还是卖房,亦或是做客服,智能语音电话机器人在后台都可以将语音转换为文字,这样以备与管理层管理和检查通话内容以及质量,也有助于销售去根据通话内容评定意向客户的需求方向,所以,用Word2vec将与语音转换为词向量是可以实现的!

FC文件比较命令 1.功能:比较文件的异同,并列出差异处. 2.类型:外部命令 3.格式:FC[盘符:][路径名]〈文件名〉[盘符:][路径名][文件名][/A][/B][/C][/N] 4.使用说明: (1)选用/A参数,为ASCII码比较模式; (2)选用/B参数,为二进制比较模式; (3)选用/C参数,将大小写字符看成是相同的字符. (4)选用/N参数,在ASCII码比较方式下,显示相异处的行号. 不好意思,我还没有达到那个层次

训练的词向量

影响因素很多举个例子:我用544M的商品标题语料训练,需要60个小时.但,开启FAST_VERSION之后只需要20分钟(需要安装Cython)

:将one-hot向量转换成低维词向量的这一层(虽然大家都不称之为一层,但在我看来就是一层),因为word2vec的输入是one-hot.one-hot可看成是1*N(N是词总数)的矩阵,与这个系数矩阵(N*M, M是word2vec词向量维数)相乘之后就可以得到1*M的向量,这个向量就是这个词对应的词向量了.那么对于那个N*M的矩阵,每一行就对应了每个单词的词向量.接下来就是进入神经网络,然后通过训练不断更新这个矩阵.

可能是你的word的版本比较高,里面的公式编辑器国外的pdf软件不带中文的插件导致.可以考虑用单下载公式编辑器,或者将你的转换成图片插入也行.

mqpf.net | ydzf.net | jamiekid.net | nmmz.net | xmlt.net | 网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.qhnw.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com