word2vec

I am using Word2Vec with a dataset of roughly 11,000,000 tokens looking to do both word similarity (as part of synonym extraction for a downstream task) but I don't have a good sense of how many dimensions I should use with Word2Vec. Does anyone have a good heuristic for the range of dimensions to consider based on the number of tokens/sentences? Cylonmath Typical interval is between 100-300. I would say you need at least 50D to achieve lowest accuracy. If you pick lesser number of dimensions, you will start to lose properties of high dimensional spaces. If training time is not a big deal for

TensorFlow 入门 介绍 TensorFlow 如何工作 声明变量和张量 使用占位符和变量 使用矩阵 声明操作符 实现激活函数 使用数据源 其他资源 TensorFlow 的方式 介绍 计算图中的操作 对嵌套操作分层 使用多个层 实现损失函数 实现反向传播 使用批量和随机训练 把所有东西结合在一起 评估模型 线性回归 介绍 使用矩阵逆方法 实现分解方法 学习 TensorFlow 线性回归方法 理解线性回归中的损失函数 实现 deming 回归 实现套索和岭回归 实现弹性网络回归 实现逻辑回归 支持向量机 介绍 使用线性 SVM 简化为线性回归 在 TensorFlow 中使用内核 实现非线性 SVM 实现多类 SVM 最近邻方法 介绍 使用最近邻 使用基于文本的距离 使用混合距离函数的计算 使用地址匹配的示例 使用最近邻进行图像识别 神经网络 介绍 实现操作门 使用门和激活函数 实现单层神经网络 实现不同的层 使用多层神经网络 改进线性模型的预测 学习玩井字棋 自然语言处理 介绍 使用词袋嵌入 实现 TF-IDF 使用 Skip-Gram 嵌入 使用 CBOW 嵌入 使用 word2vec 进行预测 使用 doc2vec 进行情绪分析 卷积神经网络 介绍 实现简单的 CNN 实现先进的 CNN 重新训练现有的 CNN 模型 应用 StyleNet 和

I am thinking of training word2vec on huge large scale data of more than 10 TB+ in size on web crawl dump. I personally trained c implementation GoogleNews-2012 dump (1.5gb) on my iMac took about 3 hours to train and generate vectors (impressed with speed). I did not try python implementation though :( I read somewhere that generating vectors on wiki dump (11gb) of 300 vector length takes about 9 days to generate. How to speed up word2vec? Do i need to use distributed models or what type of hardware i need to do it within 2-3 days? i have iMac with 8gb ram. Which one is faster? Gensim python

Word2vec is a open source tool to calculate the words distance provided by Google. It can be used by inputting a word and output the ranked word lists according to the similarity. E.g. Input: france Output: Word Cosine distance spain 0.678515 belgium 0.665923 netherlands 0.652428 italy 0.633130 switzerland 0.622323 luxembourg 0.610033 portugal 0.577154 russia 0.571507 germany 0.563291 catalonia 0.534176 However, what I need to do is to calculate the similarity distance by giving 2 words. If I give the 'france' and 'spain', how can I get the score 0.678515 without reading the whole words list

目录 使用 DL4J 训练中文词向量 1 预处理 2 训练 3 调用 附录 - maven 依赖 使用 DL4J 训练中文词向量 1 预处理 对中文语料的预处理，主要包括：分词、去停用词以及一些根据实际场景制定的规则。 package ai.mole.test; import org.ansj.domain.Term; import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis; import org.nlpcn.commons.lang.tire.domain.Forest; import org.nlpcn.commons.lang.tire.library.Library; import java.io.*; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.regex.Pattern; public class Preprocess { private static final Pattern NUMERIC_PATTERN = Pattern.compile("^[.\\d]+$"); private static final Pattern ENGLISH_WORD_PATTERN = Pattern.compile("^[a-z]+$");