word2vec有什么用？Word2vec本質(zhì)上是一個矩陣分解模型。簡言之，矩陣描述了每個單詞和上下文中的一組單詞之間的相關(guān)性。對矩陣進(jìn)行分解，只取隱藏空間中每個單詞的向量。所以word2vec適用于

word2vec有什么用？

Word2vec本質(zhì)上是一個矩陣分解模型。簡言之，矩陣描述了每個單詞和上下文中的一組單詞之間的相關(guān)性。對矩陣進(jìn)行分解，只取隱藏空間中每個單詞的向量。

所以word2vec適用于一個數(shù)據(jù)序列，該序列的本地數(shù)據(jù)之間有很強(qiáng)的相關(guān)性。典型的是文本的順序，相鄰的詞是密切相關(guān)的，甚至一個詞的上下文都可以大致預(yù)測中間的詞是什么。所學(xué)習(xí)的詞向量表示詞的語義，可用于分類、聚類和相似度計算。另外，word2vec的分層分類器或抽樣方法實際上對流行項做了大量的懲罰，因此不會像一般的矩陣分解那樣，語義相似的最后一個詞就是流行詞，這是word2vec的一個很好的特點。

對于短文本分類，我們直接在文檔中加入所有的詞向量作為文本特征來訓(xùn)練分類器，效果也很好。該方法也應(yīng)用于word2vec的訓(xùn)練過程中。另外，如果改用RBF核支持向量機(jī)等非線性分類器，分類精度會更高，也符合預(yù)期。

其他序列的數(shù)據(jù)也可以這樣做。我記得去年關(guān)于KDD的文章deepwalk，使用社交網(wǎng)絡(luò)上的隨機(jī)游走來生成節(jié)點序列，然后使用word2vec來訓(xùn)練每個節(jié)點對應(yīng)的向量。但我用這種方法在QQ社交網(wǎng)絡(luò)上做了一些實驗，發(fā)現(xiàn)效果很不理想，這可能與QQ社交網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性有關(guān)。

我非常滿意的一個應(yīng)用程序是將word2vec應(yīng)用到用戶的應(yīng)用程序下載序列。根據(jù)用戶的app下載序列，將app視為一個詞，也可以形成這樣的序列數(shù)據(jù)，然后訓(xùn)練每個app對應(yīng)的向量。利用這個向量來計算應(yīng)用之間的相似度，效果非常好。它可以聚合真正與內(nèi)容相關(guān)的應(yīng)用程序，同事可以避免受流行應(yīng)用程序的影響。類似的場景應(yīng)該有很多，而且應(yīng)用也很廣泛，比如推薦系統(tǒng)和廣告系統(tǒng)。

word2vec詞向量怎么來的？

2013年，谷歌推出了一款開源的word矢量計算工具word2vec，引起了業(yè)界和學(xué)術(shù)界的關(guān)注。首先，word2vec可以在數(shù)百萬個詞典和數(shù)億個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行有效的訓(xùn)練；其次，wordembedding工具的訓(xùn)練結(jié)果可以度量量詞之間的相似度。隨著深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的普及，許多人錯誤地認(rèn)為word2vec是一種深度學(xué)習(xí)算法。實際上，word2vec算法的背后是一個淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。需要強(qiáng)調(diào)的另一點是，word2vec是一個用于計算worddirector的開源工具。當(dāng)我們談到word2vec算法或模型時，實際上是指用于計算wordvector的cbow模型和skip-gram模型。很多人認(rèn)為word2vec是指一種算法或模型，這也是一種謬誤。接下來，本文將從統(tǒng)計語言模型入手，詳細(xì)介紹word2vec工具背后算法模型的起源和發(fā)展。詳細(xì)信息：網(wǎng)站鏈接

如果是基本的，我想找一個在線網(wǎng)站學(xué)習(xí)如何開始是可以的。如果你想系統(tǒng)地學(xué)習(xí)，我建議從不同的方向?qū)W習(xí)會更有效率。例如下面三個，分別為安全域、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。如果是游戲指導(dǎo)或機(jī)器學(xué)習(xí)，找另一個。。

從哪本書開始學(xué)習(xí)Python比較好？

學(xué)習(xí)Python與年齡無關(guān)。去年我學(xué)習(xí)openstack時33歲。在我的職業(yè)生涯中，我學(xué)過幾種語言，包括C、C、PHP和python。

就學(xué)習(xí)內(nèi)容而言，我認(rèn)為學(xué)習(xí)一門語言主要包括兩個方面：

1）語言本身的語法，其實內(nèi)容很少

2）與語言相關(guān)的系統(tǒng)庫和第三方庫，內(nèi)容多，難度大

另外，我的經(jīng)驗是如何學(xué)好一門語言的實踐，實踐包括兩個方面：

1）閱讀更多的代碼，你可以看到更好的開源項目，如openstack或Django等。

2）編寫更多的代碼。如果你的工作中有項目，如果沒有，你可以寫一些小項目。例如，開發(fā)一個python版本的redis。

29歲想學(xué)python，有哪些建議？

影響因素很多。例如，我需要花60個小時來訓(xùn)練544m商品標(biāo)題語料庫。

但是，在版本之后，只需要20分鐘（需要安裝Python）就可以在文本分類之前訓(xùn)練word2vec的單詞向量