许多自然语言处理都涉及机器学习，所以理解机器学习的一些基本工具和技术是有益处的。有些工具已经在前几章中讨论过，有些还没有，但这里我们会讨论所有这些工具。数据选择和特征工程会带来偏见的风险。类似的种族、宗教甚至地理区域偏见在原始的Word2vec模型中普遍存

Word2Vec是词的一种表示，将词以固定的维数的向量表示出来。其优点：基于词袋模型的独热编码方式在判定同义词和相似句子的时候效果不是很好，而Word2Vec充分利用上下文信息，对上下文进行训练，每个向量不在是只有一个位置为1，其余位置为0 的稀疏向量。实

本文章介绍百度点石平台上的一个训练赛的赛题代码，赛题是包括用户评论文字的情感判别的分类问题，赛题链接戳此处。使用测试数据和训练数据生成语料库。# 该函数作用是读取文件。csvfile.write#以空格隔开把分好的词写入文件，形成语料。利用语料库，使用wo

item2vec将用户的行为序列转化成item组成的句子，模仿word2vec训练word embedding将item embedding。基本思想是把原来高维稀疏的表示方式映射到低维稠密的向量空间中，这样我们就可以用这个低维向量来表示该项目(电影)，进

Natural Language Toolkit :主要是针对英文，大而全的研究性软件包，可以使用其分类功能

我本人是自然语言处理的从业者，同时也是非常非常热爱自然语言处理技术。所以分享一个我平常使用的工具-Word2vec.Word2vec 是由Google开源，基于deep-learning 技术可以将单词转换成向量形式的工具。然后通过向量空间技术计算词的相似

LSTM 介绍序列化数据即每个样本和它之前的样本存在关联，前一数据和后一个数据有顺序关系。循环神经网络广泛应用在自然语言处理领域，今天我们带你从一个实际的例子出发，介绍循环神经网络一个重要的改进算法模型-LSTM。本文章不对LSTM的原理进行深入，想详细了

在最近发表的论文中，Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理系统和应用程序的一些最新趋势。在这篇全面的综述中，你可以详细了解NLP深度学习的过去，现在和未来。此外，你还将学习一些 在NLP中应用深度学习的最佳实践。Collobert和Weston

真正掌握一种算法，最实际的方法，完全手写出来。LSTM特殊递归神经网络，神经元保存历史记忆，解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题。100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器。import copy, numpy

word2vec是用一个一层的神经网络把one-hot形式的词向量映射为分布式形式的词向量，为了加快训练速度，用了Hierarchical softmax，negative sampling 等trick。词向量首先是词向量，图像和音频等信号都可以用一个矩

人工神经网络，借鉴生物神经网络工作原理数学模型。由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果，训练隐藏层得到意想不到信息。人工神经网络模型，多层神经元结构建立，每一层抽象一种思维过程，经多层思考，得出结论。神经网络每一层有每一层专做事情，每一层神经元添加

result.write去除停用词可以read停用词词典，也可以用import jieba.posseg.cut检测词性为x的词，和加载自定义词典不同，自定义词典决定了分词结果，所以必须使用jieba内置函数。yield line如果不检查后缀，可能出现

Word2Vec基于 Gensim 的 Word2Vec 实践，从属于笔者的程序猿的数据科学与机器学习实战手册，代码参考gensim.ipynb。推荐前置阅读Python语法速览与机器学习开发环境搭建，Scikit-Learn 备忘录。模型创建Gensim

机器学习算法变革了视觉领域与NLP领域，那音乐领域呢？近年来，音乐信息检索发展势头迅猛。本文将探讨如何将NLP领域的技术应用到音乐领域。近期， 在Chuan、Agres和 Herremans 联合发表的一篇论文中，他们论述了用Word2vec表示复调音乐的

诸如图像、文本、视频等复杂数据类型的语义表征 已成为机器学习的核心问题，并在机器翻译、语言模型、GAN、域迁移等领域中出现。这些都会涉及学习表征函数，即每个数据点的表征信息都是“高级别” 和“紧凑“ (低维)。衡量语义表征好坏的一个标准是，它能够通过少

过去几年，深度学习架构和算法在图像识别和语音处理等领域取得了重大的进步。不过现在，NLP领域取得的一系列进展已证明深度学习技术将会对自然语言处理做出重大贡献。一些常见的任务如实体命名识别，词类标记及情感分析等，自然语言处理都能提供最新的结果，并超越了传统方

corpora.bleicorpus – Corpus in Blei’s LDA-C format. models.dtmmodel – Dynamic Topic Models and Dynamic Influence Models

词向量原始的代码是C写的，python也有对应的版本，被集成在一个非常牛逼的框架gensim中。我在自己的开源语义网络项目graph-mind中使用了这些功能，大家可以直接用我在上面做的进一步的封装傻瓜式地完成一些操作，下面分享调用方法和一些code上的心

为了保证安装成功，首先升级一下easy_install工具。1之后使用easy_install进行安装，使用apt-get安装会遇到编码出错，不知为什么，使用easy_install安装成功就行了。2结果在import gensim 中还出现了点小错误，缺

选自TowardsDataScience，作者：Suvro Banerjee，机器之心编译，参与：Pedro、张倩。在常见的自然语言处理系统中，单词的编码是任意的，因此无法向系统提供各个符号之间可能存在关系的有用信息，还会带来数据稀疏问题。使用向量对词进行