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python worD2vEC

可能是语料有问题。6.5M太少了,word2vec属于弱监督,词向量的预测与上下文关联很大,所以需要找领域集成度很高的语料来训练。

:将one-hot向量转换成低维词向量的这一层(虽然大家都不称之为一层,但在我看来就是一层),因为word2vec的输入是one-hot。one-hot可看成是1*N(N是词总数)的矩阵,与这个系数矩阵(N*M, M是word2vec词向量维数)

安装与你的word版本相对应的visio软件制作简单方便又美观。 当然如果流程图不太复杂直接用word制作也不错。 你的这种情况是由于你设置了“固定行距”或者设置了段前段后间距造成的。选中文字,点格式——段落,将行距设置成“单倍行距”,将段前段后间...

:将one-hot向量转换成低维词向量的这一层(虽然大家都不称之为一层,但在我看来就是一层),因为word2vec的输入是one-hot。one-hot可看成是1*N(N是词总数)的矩阵,与这个系数矩阵(N*M, M是word2vec词向量维数)相乘之后就可以得到1*M的向量...

可能是语料有问题。6.5M太少了,word2vec属于弱监督,词向量的预测与上下文关联很大,所以需要找领域集成度很高的语料来训练。

写入excel表时有两种写入xls和csv,但建议少使用csv,不然在表中调整数据格式时,保存时一直询问你是否保存新格式,很麻烦。 而在读取数据时,如果指定了哪一张sheet,则在pycharm又会出现格式不对齐

可能是语料有问题。6.5M太少了,word2vec属于弱监督,词向量的预测与上下文关联很大,所以需要找领域集成度很高的语料来训练。

可能是你的word的版本比较高,里面的公式编辑器国外的pdf软件不带中文的插件导致。可以考虑用单下载公式编辑器,或者将你的转换成图片插入也行。

可能是语料有问题。6.5M太少了,word2vec属于弱监督,词向量的预测与上下文关联很大,所以需要找领域集成度很高的语料来训练。

可能是语料有问题。6.5M太少了,word2vec属于弱监督,词向量的预测与上下文关联很大,所以需要找领域集成度很高的语料来训练。

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