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使用Python可視化Word2vec會(huì)有什么結(jié)果

使用Python可視化Word2vec會(huì)有什么結(jié)果


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Word2vec絕對(duì)是我在自然語(yǔ)言處理研究中遇到的最有趣的概念。想象一下,有一種算法可以成功地模擬理解單詞的含義及其在語(yǔ)言中的功能,它可以在不同的主題內(nèi)來(lái)衡量單詞之間的接近程度。


我認(rèn)為可視化地表示word2vec向量會(huì)很有趣:本質(zhì)上,我們可以獲取國(guó)家或城市的向量,應(yīng)用主成分分析來(lái)減少維度,并將它們放在二維圖表上。然后,我們可以觀察可視化的結(jié)果。


在本文中,我們將:


從廣義上討論word2vec理論;


下載原始的預(yù)訓(xùn)練向量;


看看一些有趣的應(yīng)用程序:比如對(duì)一些單詞進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算,比如著名的king-man+woman=queen等式


根據(jù)word2vec向量看看我們能多精確地來(lái)繪制歐洲的首都。


word2vec的原始研究論文和預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)自2013年,考慮到NL

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