word2vec_lstm_talk.pdf

个人训练的一套word2vec中文词向量。维度为200维。python装gensim后可以直接用！

本例将使用CBOW模型来驯练word2vec。最终将所学的词向量关系可视化出来

伴随着深度学习的大红大紫，只要是在自己的成果里打上deeplearning字样，总会有人去看。深度学习可以称为当今机器学习领域的当之无愧的巨星，也特别得到工业界的青睐。在各种大举深度学习大旗的公司中，

《Word2vecfromtheorytopractice（Word2vec及其最新应用介绍）》，HendrikHeuer在StockholmNLPMeetup上的报告，不少关于Word2vec实践的

本语料适合于使用word2vec英文训练的语料，共98M，包括常用的英文词汇，训练后效果不错。

带有word2vec和streamlit的推荐系统 步骤1-在下载df2和train_df数据 第2步-克隆此存储库 第3步-将这两个数据集添加到您刚刚克隆的存储库中 第4步-在您的终端中,导航至存储

首先采用 Google 的 Word2Vec 工具，从海量的文本（本文） 中，使用神经网络学习得到词典中每个词的向量表示。然后根据向量，对词 典中的每个词进行聚类，例如聚类成 500 类（新的“词典”

Google原生态C版Word2Vec代码，上传一下，供需要的兄弟姐妹下载，本来不想要资源分，但是CSDN没有设置0分选项，只能选一个最低的，无奈！

zhiyong大侠针对word2vec c版本代码所做的源码分析,非常细致,强烈推荐。 如果能够结合其博客阅读,更加理想。

word2vec的windows版，目前热门的深度学习的工具，基于C语言实现原版，只能运行在64位操作系统下