文本数据通过word2vec实现文本特征提取的途径与方法
时间: 2024-05-19 21:16:23 浏览: 228
Word2Vec 是一种用于将文本转化为数值型向量表示的技术。具体的实现方式是利用神经网络将单词转化为向量。这样可以更有效地处理和分析文本数据。Word2Vec 有两种主要的实现方式:CBOW 和 Skip-Gram。CBOW 模型基于上下文单词来预测中心单词,而 Skip-Gram 模型则是基于中心单词来预测周围单词。Word2Vec 首先利用分词器将整个文本分解为单词,然后通过训练神经网络来得到每个单词的向量表示。Word2Vec 还支持使用 negative sampling 和 hierarchical softmax 等技术优化训练效果。
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