Python使用预先训练的单词嵌入FasttextWord2Vec

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Go中的单词嵌入 wego是Go语言中单词嵌入(即单词表示)模型从零开始的实现。 词嵌入是什么? 使词的含义,结构和概念映射到低维的向量空间中。 例如: Vector("King"

词向量训练,实现了Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality这篇论文

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主要用于文本的量化处理，非常适合计算文本的相似度以及文本分类，相比于tf-idf更优。

Vec4IR 用于信息检索的词嵌入。 快速开始 访问以粗略但快速地介绍该框架。 有关vec4ir中可用方法之间的比较,请参阅论文 ()。 当您将此代码重新用于研究时,请考虑引用以下文章: @inpro

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