word2vec

pyspark 相似文章推荐-Word2Vec+Tfidf+LSH

由 自古美人都是妖i 提交于 2020-03-06 01:36:55
本文目的 最近在研究LSH方法，主要发现用pyspark实现的较少，故结合黑马头条推荐系统实践的视频进行了本地实现。 本项目完整源码地址： https://github.com/angeliababy/text_LSH 项目博客地址: https://blog.csdn.net/qq_29153321/article/details/104680282 算法 本章主要介绍如何使用文章关键词获取文章相似性。主要用到了Word2Vec+Tfidf+LSH算法。 1.使用Word2Vec训练出文章的词向量。 2.Tfidf获取文章关键词及权重。 3.使用关键词权重乘以其词向量平均值作为训练集。 4.使用LSH求取两两文章相似性。 对于海量的数据，通过两两文章向量的欧式距离求取与当前文章最相似的文章，显然不太现实，故采取LSH进行相似性检索。 LSH即局部敏感哈希，主要用来解决海量数据的相似性检索。由spark的官方文档翻译为：LSH的一般思想是使用一系列函数将数据点哈希到桶中，使得彼此接近的数据点在相同的桶中具有高概率，而数据点是远离彼此很可能在不同的桶中。spark中LSH支持欧式距离与Jaccard距离。在此欧式距离使用较广泛。 实践 部分原始数据： news_data: 一、获取分词数据 主要处理一个频道下的数据，便于进行文章相似性计算 # 中文分词 def

How to break the Word2vec training from a callback function?

由 老子叫甜甜 提交于 2020-03-03 09:07:24
问题 I am training a skipgram model using gensim word2vec. I would like to exit the training before reaching the number of epochs passed in the parameters based on a specific accuracy test in a different set of data in order to avoid the overfitting of the model. Is there a way in gensim to interrupt the train of word2vec from a callback function? 回答1: If in fact more training makes your Word2Vec model worse on some external evaluation, there is likely something else wrong with your setup. (For

How to break the Word2vec training from a callback function?

由 半腔热情 提交于 2020-03-03 09:06:27
问题 I am training a skipgram model using gensim word2vec. I would like to exit the training before reaching the number of epochs passed in the parameters based on a specific accuracy test in a different set of data in order to avoid the overfitting of the model. Is there a way in gensim to interrupt the train of word2vec from a callback function? 回答1: If in fact more training makes your Word2Vec model worse on some external evaluation, there is likely something else wrong with your setup. (For

Micro Behaviors:A New Perspective in E-commerce Recommendation 文章阅读以及代码实验【数据集来自京东2019年比赛数据】

由 Deadly 提交于 2020-03-03 08:21:04
Micro Behaviors:A New Perspective in E-commerce Recommendation 文章阅读以及代码实验【数据集来自京东2019年比赛数据】 概述 论文解读以及代码实现过程分解 问题定义 数据集介绍 数据预处理 准备训练集和测试集 embeddling layer 模型部分 模型训练 结果展示 概述 《Micro Behaviors:A New Perspective in E-commerce Recommendation》一文主要探究了微观行为对于预测任务的影响，为了更加准确的描述用户的每一个微观行为，文中提出了 RIB 模型，鉴于文中没有公布github代码，所以我在这里就根据文章的说法进行了简单的复现。 这篇文章的优缺点都非常明显，优点在于论文对于用户的微观行为进行了非常详细的统计分析，阐述了为什么要做微观行为的意义，在创新度和说服力上都非常强。 缺点在于这篇文章对于模型的介绍并不是十分清晰，前后使用的变量符号也不统一，读起来就有点费解。在本blog中我根据自己的理解统一了一下符号含义，如有不对请多多指正！ 这个blog主要的任务也就是在于还原代码的实现过程，数据集来源：https://jdata.jd.com/html/detail.html?id=8 京东2019年的比赛数据集。 不是原po的数据集，因为数据原因

文本分析

由 戏子无情 提交于 2020-03-03 04:51:51
jieba库 jieba是优秀的中文分词第三方库 ，具体使用方法如下 import jieba test_str = ' 新华网东京记者据日本共同社28日报道' test_str = test_str . strip ( ) result = jieba . cut ( test_str , cut_all = False ) #print(result)打印为可迭代的生成器 print ( ' ' . join ( result ) ) 运行结果如下所示： import jieba seg_list = jieba . cut ( "我来到北京清华大学" , cut_all = True ) print ( "全模式：" + "/" . join ( seg_list ) ) #全模式 seg_list = jieba . cut ( "我来到北京清华大学" , cut_all = False ) print ( "精确模式：" + "/" . join ( seg_list ) ) #精确模式 seg_list = jieba . cut ( "他来到了网易杭研大厦" ) #默认是精确模式 print ( "默认模式：" + "/" . join ( seg_list ) ) seg_list = jieba . cut_for_search (

Convert Python dictionary to Word2Vec object

由 杀马特。学长 韩版系。学妹 提交于 2020-03-02 10:52:57
问题 I have obtained a dictionary mapping words to their vectors in python, and I am trying to scatter plot the n most similar words since TSNE on huge number of words is taking forever. The best option is to convert the dictionary to a w2v object to deal with it. 回答1: I had the same issue and I finaly found the solution So, I assume that your dictionary looks like mine d = {} d['1'] = np.random.randn(300) d['2'] = np.random.randn(300) Basically, the keys are the users' ids and each of them has a

word2vec

由 不打扰是莪最后的温柔 提交于 2020-02-29 01:50:52
1.词编码需要满足的几个条件： 　　保证词的相似性 　　向量空间分布的相似性 　　向量空间子结构（男人女人 国王女王） 2.计算机中表示一个词： 　　字典表示的话：不能分辨细节差异，需要大量认为劳动，主观，无法发现新词，很难精确凭借词之间的相似度 　　离散表示：one hot encoding (bag of words | set of words) 　　词权重也可以用TF-IDF计算出来。 　　但是使用这种方式表示的缺点是不能描述词语之间的关系，所以这里就会设计语言模型。N-gram model 3.N-gram 　　 　　但是会带来 词表急剧扩张，sparse的问题。 　　语言模型： 　　 4.离散表示的缺点： 　　 5.分布式表示(Distributed representation) 　　 接下来核心来了 nlp总最有创建的想法之一：用一个词附近的词来表示该词 那么怎么描述词附近的词呢？共现矩阵 6.共现矩阵 　　 　　如果将共现矩阵的行列向量当做他的向量表示，容易带来的问题： 　　 　　可以使用SVD降维，但是对于n * n的矩阵，使用svd降维的话，复杂度为n*3，所以计算量太大。 　　 7.NNLM(Neural Network Language Model) 　　未完待续... 　　 http://blog.csdn.net/itplus/article

gensim word2vec

由 喜你入骨 提交于 2020-02-28 03:26:20
官方 demo 文件有点大, 可以用迅雷或者网盘下载下来后, 放到这个文件夹下 C:\Users\Ace\gensim-data\word2vec-google-news-300 这个是cpu密集型, 1.62g的模型文件, 我16g的内存都很吃力, 唉...gpu就没用到 链接：https://pan.baidu.com/s/1qEoMqJDBOMYXDPHq7hsDMQ 提取码：mj5j 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/ahaoboy/blog/3166440

Get bigrams and trigrams in word2vec Gensim

由 不想你离开。 提交于 2020-02-26 07:23:54
问题 I am currently using uni-grams in my word2vec model as follows. def review_to_sentences( review, tokenizer, remove_stopwords=False ): #Returns a list of sentences, where each sentence is a list of words # #NLTK tokenizer to split the paragraph into sentences raw_sentences = tokenizer.tokenize(review.strip()) sentences = [] for raw_sentence in raw_sentences: # If a sentence is empty, skip it if len(raw_sentence) > 0: # Otherwise, call review_to_wordlist to get a list of words sentences.append(

一文看懂词嵌入word embedding（2种算法+其他文本表示比较）

由 岁酱吖の 提交于 2020-02-25 21:00:00
文本表示（Representation） 文本是一种非结构化的数据信息，是不可以直接被计算的。 文本表示的作用就是将这些非结构化的信息转化为结构化的信息 ，这样就可以针对文本信息做计算，来完成我们日常所能见到的文本分类，情感判断等任务。 文本表示的方法有很多种，下面只介绍 3 类方式： 独热编码 | one-hot representation 整数编码 词嵌入 | word embedding ##独热编码 | one-hot representation 假如我们要计算的文本中一共出现了4个词：猫、狗、牛、羊。向量里每一个位置都代表一个词。所以用 one-hot 来表示就是： 猫：［1，0，0，0］ 狗：［0，1，0，0］ 牛：［0，0，1，0］ 羊：［0，0，0，1］ 但是在实际情况中，文本中很可能出现成千上万个不同的词，这时候向量就会非常长。其中99%以上都是 0。 one-hot 的缺点如下： 无法表达词语之间的关系 这种过于稀疏的向量，导致计算和存储的效率都不高 整数编码 这种方式也非常好理解，用一种数字来代表一个词，上面的例子则是： 猫：1 狗：2 牛：3 羊：4 将句子里的每个词拼起来就是可以表示一句话的向量。 整数编码的缺点如下： 无法表达词语之间的关系 对于模型解释而言，整数编码可能具有挑战性。 什么是词嵌入 | word embedding？ word
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