word2vec（word to vector）是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。word2vec为计算向量词提供了一种有效的连续词袋（bag-of-words）和skip-gram架构实现。
来自维基百科对余弦距离的定义：
通过测量两个向量内积空间的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1;并且其最小值是-1。从而两个 向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为 0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。在比较过程中，向量的规模大小不予考虑，仅仅考虑到向量的指向方向。余弦相似度通常用于两个向 量的夹角小于90°之内，因此余弦相似度的值为0到1之间。
可通过 SVN 获取代码：
snv co http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/
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问题内容： 在这里，我想问些奇怪的事情。 我想问问有什么方法/逻辑可以将整数值转换成包含数字英文单词的字符串值？ 例如，用户输入22并获得输出22或2。 谢谢 问题答案： 看看这段代码，它可能就是您想要的。例如，在main方法内部，如果有： 输出： 编辑 我复制了下面的代码，清理了一下格式（主方法在底部）：
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自然语言是一套用来表达含义的复杂系统。在这套系统中，词是表义的基本单元。顾名思义，词向量是用来表示词的向量，也可被认为是词的特征向量或表征。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（word embedding）。近年来，词嵌入已逐渐成为自然语言处理的基础知识。 为何不采用one-hot向量 我们在“循环神经网络的从零开始实现”一节中使用one-hot向量表示词（字符为词）。回忆一下，假设词典中不同词
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我正在从事一个与NLP相关的项目，在这个项目中，我想从一个句子中识别主要动词（我可以使用依赖项解析器），然后将动词转换为其名词形式（或者我们可以说从动词派生的名词），例如或，只要可能。有没有类似于wordnet或verbnet的资源提供这种功能？
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问题内容： 我正在编写将给定数量转换为单词的代码，这是我在谷歌搜索后得到的。但是我认为要完成一个简单的任务需要一些冗长的代码。两个正则表达式和两个循环，我想要更简单的方法。 我正在尝试使其尽可能短。并发布我的想法 有什么建议？ 同样，上面的代码转换为英语编号系统，例如Million / Billion，我不希望使用南亚编号系统。就像在Lakhs和Crores 问题答案： 更新 ：看起来这比我想象的
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本文向大家介绍python gensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法，包括了python gensim使用word2vec词向量处理中文语料的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 word2vec介绍 word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/ word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词的集合计算出词与词
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我是Spark和Scala的新手，我正在尝试阅读它在MLlib上的文档。 关于 http://spark.apache.org/docs/1.4.0/mllib-data-types.html 的教程， 不显示如何从本地向量列表构造RDD[Vector]（可变行）。 例如，我已经在火花壳中执行（作为我探索的一部分） 如果“合并”，它将看起来像这个矩阵 那么，如何将矢量 、 转换为？
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我需要一个java开源代码，将希伯来文字符串转换成带有英文字符的字符串，例如：将单词 "שלום" 转换成"shalom"
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神经语言模型 神经语言模型 什么是词向量/词嵌入 词向量（word embedding）是一个固定长度的实值向量 词向量是神经语言模型的副产品。 词向量是针对“词”提出的。事实上，也可以针对更细或更粗的粒度来进行推广——比如字向量、句向量、文档向量等 词向量的理解 TODO word2vec 中的数学原理详解（三）背景知识 - CSDN博客 在 NLP 任务中，因为机器无法直接理解自然语言，所以首