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文本表示模型

发表于 2019-08-09 | 更新于 2019-08-10 | 阅读次数
字数统计 262 字 | 阅读时长 1 分钟

textcnn

[NLP] TextCNN模型原理和实现

文本分类实战(二)—— textCNN 模型
代码 另一个代码(参考过)

吾爱NLP(4)—基于Text-CNN模型的中文文本分类实战

doc2vec

Doc2Vec模型介绍及使用
基于gensim的doc2vec实践

当每个文档不仅可以由文本信息表示,还有别的其他标签信息时,比如,在商品推荐中,将每个商品看成是一个文档,我们想学习商品向量表示时,可以只使用商品的描述信息来学习商品的向量表示,但有时:商品类别等信息我们也想将其考虑进去, 最简单的方法是:当用文本信息学习到商品向量后,添加一维商品的类别信息,但只用一维来表示商品类别信息的有效性差。gensim 工具包的doc2vec提供了更加合理的方法,将商品标签(如类别)加入到商品向量的训练中,即gensim 中的LabeledSentence方法

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