word2vec

I am working on a text classification problem, that is, given some text, I need to assign to it certain given labels. I have tried using fast-text library by Facebook, which has two utilities of interest to me: A) Word Vectors with pre-trained models B) Text Classification utilities However, it seems that these are completely independent tools as I have been unable to find any tutorials that merge these two utilities. What I want is to be able to classify some text, by taking advantage of the pre-trained models of the Word-Vectors. Is there any way to do this? FastText's native classification

I am currently working on word2vec model using gensim in Python, and want to write a function that can help me find the antonyms and synonyms of a given word. For example: antonym("sad")="happy" synonym("upset")="enraged" Is there a way to do that in word2vec? In word2vec you can find analogies, the following way model = gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) model.most_similar(positive=['good', 'sad'], negative=['bad']) [(u'wonderful', 0.6414928436279297), (u'happy', 0.6154338121414185), (u'great', 0.5803680419921875), (u'nice', 0

原文地址： http://blog.sina.com.cn/s/blog_727a704c0102vn44.html 使用Python 进行简单文本类数据分析，包括： 1. 分词 2. 生成语料库，tfidf加权 3. lda主题提取模型 4. 词向量化word2vec 参考： http://zhuanlan.zhihu.com/textmining-experience/1963076 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import MySQLdb import pandas as pd import pandas.io.sql as sql import jieba import nltk import jieba.posseg as pseg from gensim import corpora, models, similarities import re # import logging # logging.basicConfig(format='%(asctime)s: %(levelname)s: %(message)s',level=logging.INGO) # reload(sys) # sys.setdefaultencoding('utf-8') if __name__ == '__main__':

word2vec 包括CBOW 和 Skip-gram，它的相关原理网上很多，这里就不多说了。简单来说，word2vec是自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量，是one-hot词汇表的降维表示，代表每个词的特征以及保持住了词汇间的关系。此处记录将中文词汇转为词向量的过程。 1. 下载中文语料 中文的语料可以从维基百科下载，这些语料库经常会更新，但都很全面。中文语料下载地址：（ https://dumps.wikimedia.org/zhwikisource/20180620/ ）。因为我只是想熟悉这个过程，就只下了一个比较小的包，只有两百多兆。 2. 解析语料包 从维基百科下载到的语料包是无法直接使用的，好在有人帮我们解决了这个问题。利用WikiExtractor抽取步骤1下载得到的语料原始包。WikiExtractor下载地址：（ https://github.com/attardi/wikiextractor ）。 打开cmd，输入以下命令解析维基语料，当然首先要把路径切换到你保存预料包和WikiExtractor的路径： python WikiExtractor.py -b 400M -o extracted zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 400M 代表提取出来的单个文件最大为 400M，这时会产生目录extracted

准备工作 当我们下载了anaconda后，可以在命令窗口通过命令 conda install gensim 安装gensim gensim介绍 gensim是一款强大的自然语言处理工具，里面包括N多常见模型，我们体验一下： interfaces – Core gensim interfaces utils – Various utility functions matutils – Math utils corpora .bleicorpus – Corpus in Blei’s LDA-C format corpora .dictionary – Construct word<->id mappings corpora .hashdictionary – Construct word<->id mappings corpora .lowcorpus – Corpus in List-of-Words format corpora .mmcorpus – Corpus in Matrix Market format corpora .svmlightcorpus – Corpus in SVMlight format corpora .wikicorpus – Corpus from a Wikipedia dump corpora .textcorpus – Building

fasttext的基础理论 前言简介 fasttext是NLP里，一个非常高效的，基于词向量化的，用于文本分类的模型。虽然其原理比较简单，但是其中涉及到了不少的用于提速和准确率的小技巧。 这篇文章主要从理论的层面（一直想有时间去扒源码来看看来着）介绍这些小技巧，而对于和word2vec部分中类似的地方会简单提到，但是不会展开说明（这个作者先提出的word2vec，后来提出的fasttext，二者有不少相似之处）Word2vec的相关内容参考peghoty所写的 word2vector中的数学原理详解.pdf [1]。 当然本文做的介绍不可能面面俱到，而且很多地方也可能理解不准确，希望大家不吝赐教。 正文 fasttext和word2vec中的CBOW非常类似，对于每一个文本而言，第一步是将所有单词向量化后作为输入；第二步是将输入的所有向量在隐藏层进行平均化处理得到新的向量；第三步输出预测值。接下来我们分别对这三部进行具体的解释。 第一步：输入 在word2vec中，它的输入就是单纯的把词袋向量化。但是在fasttext还加入了n-grams的思想。举个例子“我 喜欢 她“，如果只用这几个词的组合来反映这个句子，就是（”我”，”喜欢”，”她”），问题来了，句子“她 喜欢 我”的词的组合也是（”我”，”喜欢”，”她”），但这两个句子的意思完全不同

词向量的意思就是通过一个数字组成的向量来表示一个词，这个向量的构成有很多种方法，如one-hot编码、基于共现矩阵的方式、word2vec、动态词向量ELMo等。 一、one-hot向量 优势：简单易懂、稀疏存储 不足： 维度灾难 、 词汇鸿沟 （向量之间都是孤立的） 二、基于共现矩阵的方式 上述矩阵是一个n*n的对称矩阵X，矩阵维数随着词典数量n的增大而增大，可以使用 奇异值分解SVD 将矩阵维度降低。但是仍存在问题： 矩阵X的维度经常改变 由于大部分词并不共现而导致的稀疏性 矩阵维度过高带来的高计算复杂度 三、基于神经网络的方式（word embedding）：word2vec Word2Vec通过Embedding层将One-Hot Encoder转化为低维度的连续值（稠密向量），并且其中意思相近的词将被映射到向量空间中相近的位置。 从而解决了One-Hot Encoder词汇鸿沟和维度灾难的问题。 1.Embedding层 Embedding层（输入层到隐藏层）是以one hot为输入、中间层节点数为词向量维数的全连接层，这个全连接层的参数就是我们要获取的词向量表！ 2.Word2vec模型概述 word2vec其实就是简化版的NN， 它事实上训练了一个语言模型，通过语言模型来获取词向量 。所谓语言模型，就是通过前n个字预测下一个字的概率，就是一个多分类器而已

What can cause loss from model.get_latest_training_loss() increase on each epoch? Code, used for training: class EpochSaver(CallbackAny2Vec): '''Callback to save model after each epoch and show training parameters ''' def __init__(self, savedir): self.savedir = savedir self.epoch = 0 os.makedirs(self.savedir, exist_ok=True) def on_epoch_end(self, model): savepath = os.path.join(self.savedir, "model_neg{}_epoch.gz".format(self.epoch)) model.save(savepath) print( "Epoch saved: {}".format(self.epoch + 1), "Start next epoch ... ", sep="\n" ) if os.path.isfile(os.path.join(self.savedir, "model_neg{