gensim

一 前言 Word2Vec是同上一篇提及的PageRank一样，都是Google的工程师和机器学习专家所提出的的；在学习这些算法、模型的时候，最好优先去看Google提出者的原汁Paper和Project，那样带来的启发将更大。因为创造者对自己所创之物的了解程度优于这世上的绝大部分者，这句话，针对的是爱看博文的读者，like me。 另外，补充几句。 1.防止又被抄袭，故关键笔记以图贴之。 2.标题前带阿拉伯数字标号的内容，便是使用Gensim的Word2Vec模型过程中的完整流程序号，通常也较为常用且重要。 二 鸣谢 感谢如下文章/论文的详细描述，它们亦是本文的主要测试依据，尤其需要感谢最后四篇博文的精彩解说。 Word2Vec Introduction - Google - [推荐] Gensim - Word2Vec - Github Gensim - Github 基于 Gensim 的 Word2Vec 实践 翻译Gensim的word2vec说明 Gensim之Word2Vec使用手册 - [推荐] word2vec词向量中文语料处理(python gensim word2vec总结) 三 Word2Vec 概要 重要API/类 gensim.models.KeyedVectors gensim.models.word2vec gensim.models

上一篇博客用词袋模型，包括词频矩阵、Tf-Idf矩阵、LSA和n-gram构造文本特征，做了Kaggle上的电影评论情感分类题。 这篇博客还是关于文本特征工程的，用词嵌入的方法来构造文本特征，也就是用word2vec、glove和fasttext词向量进行文本表示，训练随机森林分类器。 一、训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集，一个是带标签的训练集，共25000条评论，一个是测试集，无标签的，用来做预测并提交结果，这两个数据集是上一篇文章里我们用过的。 此外还有一个无标签的数据集，有50000条评论，不用太可惜了。我们可以想到，用无标签的数据可以训练word2vec词向量，进行词嵌入。与词袋模型相比，word2vec词向量能解决文本表示维度过高的问题，并且把单词之间的位置信息考虑进去了。或许，用word2vec词向量进行文本表示，能取得更好的预测结果。 另外，我们也可以训练fasttext词向量。fasttext这个模型就是为了文本分类而造出来的，词向量是其副产品，它的结构和word2vec的CBOW模型的结构类似，但是输入是整篇文本而不是上下文信息，而且用字符级别的n-gram来得到单词的词向量表示，捕捉有相同后缀的词的语义关联。 gensim中集成了训练word2vec词向量和fasttext词向量的包，用法非常类似

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 一、前言 本文是文本分类模型的第三弹，利用词袋模型（BoW），词频逆文档频率（TF-IDF）与 LightGBM 模型进行文本分类。 原本计划的第三弹内容为 TextCNN 网络，介于最近刚刚利用 LightGBM 完成了一个简单的文本分类的任务，就趁热记录一下，作为第三弹的内容。 这里是文本分类系列： 文本分类模型第一弹：关于Fasttext，看这一篇就够了 文本分类模型第二弹：HAN(Hierarchy Attention Network) 文本分类模型第三弹：BoW(Bag of Words) + TF-IDF + LightGBM 二、相关论文及理论 1.LightGBM 这里是 LightGBM 提出的论文《 LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree 》，LightGBM 本质上也是 梯度提升树（GBDT）的优化模型，GBDT 的本质是回归树模型，在做分类任务时，通过“回归相应类别”的概率值，来曲线完成分类任务。LightGBM 与上一代 kaggle 神器 Xgboost 相比，由于采用了直方图算法（用于特征处理），和 Leaf-wise 的树分裂方法（用于模型构建），模型准确度更高，训练耗时更低。其不仅应用于传统的机器学习回归及二分类，多分类任务，在

使用python进行自然语言处理，有一些第三方库供大家使用： ·NLTK（Python自然语言工具包）用于诸如标记化、词形还原、词干化、解析、POS标注等任务。该库具有几乎所有NLP任务的工具。 ·Spacy是NLTK的主要竞争对手。这两个库可用于相同的任务。 ·Scikit-learn为机器学习提供了一个大型库。此外还提供了用于文本预处理的工具。 ·Gensim是一个主题和向量空间建模、文档集合相似性的工具包。 ·Pattern库的一般任务是充当Web挖掘模块。因此，它仅支持自然语言处理（NLP）作为辅助任务。 ·Polyglot是自然语言处理（NLP）的另一个Python工具包。它不是很受欢迎，但也可以用于各种NLP任务。 先由nltk入手学习。 1. NLTK安装 简单来说还是跟python其他第三方库的安装方式一样，直接在命令行运行：pip install nltk 2. 运行不起来？ 当你安装完成后，想要试试下面的代码对一段英文文本进行简单的切分： import nltk text=nltk.word_tokenize("PierreVinken , 59 years old , will join as a nonexecutive director on Nov. 29 .") print(text) 运行结果， 报错如下： ... raise LookupError

Python数据预处理：机器学习、人工智能通用技术 白宁超 2018年12月24日17:28:26 摘要： 大数据技术与我们日常生活越来越紧密，要做大数据，首要解决数据问题。原始数据存在大量不完整、不一致、有异常的数据，严重影响到数据建模的执行效率，甚至可能导致模型结果的偏差，因此要数据预处。数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取、数据清理、数据集成、数据处理、数据变换、数据降维等处理后，不仅提高了数据质量，而且更好的提升算法模型性能。数据预处理在数据挖掘、自然语言处理、机器学习、深度学习算法中起着重要的作用。（ 本文原创，转载必须注明出处 .） 1 什么是数据预处理 数据预处理简而言之就是将 原始数据 装进一个 预处理的黑匣子 之后，产生出 高质量数据 用来适应相关技术或者算法模型。为了大家更明确的了解数据预处理，我们举个新闻分类的例子： 将原始的数据直接进行分类模型训练，分类器准确率和召回率都比较低。因为我们原始数据存在很多干扰项，比如 的 , 是 等这些所谓停用词特征对分类起的作用不大，很难达到工程应用。 我们将原始数据放假预处理黑匣子后，会自动过滤掉干扰数据，并且还会按照规约的方法体现每个词特征的重要性，然后将词特征压缩变换在数值型矩阵中，再通过分类器就会取得不错的效果，可以进行工程应用。 总结 ：数据预处理前的数据存在不完整、偏态、噪声、特征比重、特征维度、缺失值