详情见 http://albertxiebnu.github.io/fasttext/

负采样算法 任何采样算法都应该保证频次越高的样本越容易被采样出来。基本的思路是对于长度为1的线段，根据词语的词频将其公平地分配给每个词语： co...

什么是Word2Vec和Embeddings？ Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处...

预备知识 为了更好的理解fastText，我们先来了解一些预备知识。第一个是BoW模型，也叫做词袋模型。BoW模型（Bag of words）应...

数据： 首先我们来看一眼数据：语料库中有9篇文档，每篇文档为1行。数据保存在文件名为16.LDA_test.txt的文本文件中。 程序： （1）...

word2vec思想 word2vec的核心是神经网络，采用 CBOW（Continuous Bag-Of-Words，即连续的词袋模型）和 S...

txt文件是已经分好词的5W条评论，训练模型只需一句话： 第一个参数是训练语料，第二个参数是小于该数的单词会被剔除，默认值为5,第三个参数是神经...

模型 HMM的典型模型是一个五元组:StatusSet: 状态值集合ObservedSet: 观察值集合TransProbMatrix: 转移概...

我调用了结巴分词做中文处理，所以同样 手工写个文本列表 回到过程中来，将范例的语句分词 输出： 得到的分词结果构造词典 为了方便看，我给了个循环...