word2vec实战(word2vec训练过程)
1. word2vec实战
string为你需要获取向量的词， double[] array = vec.getWordVector(string); array是这个词的向量。 首先在创建vec的时候要保证.minWordFrequency(1)，否则有些词你是得不到向量的，这个方法是设置词的最小使用频率。
2. word2vec训练过程
word2vec没有同义词，因为word2vec不是词语，所以word2vec没有同义词
3. word2vec使用
：将one-hot向量转换成低维词向量的这一层（虽然大家都不称之为一层，但在我看来就是一层），因为word2vec的输入是one-hot。one-hot可看成是1*N（N是词总数）的矩阵，与这个系数矩阵（N*M, M是word2vec词向量维数）相乘之后就可以得到1*M的向量，这个向量就是这个词对应的词向量了。那么对于那个N*M的矩阵，每一行就对应了每个单词的词向量。
接下来就是进入神经网络，然后通过训练不断更新这个矩阵。
4. word2vec 知乎
对于10万字的书籍来说，最好使用一款高级的主题词提取器，如TextRank、TF-IDF或Word2Vec等，来提取出50字以上的关键词。
5. word2vec实例详解
1 tagoo占内存是因为它需要存储大量的文本数据和语义信息，并且需要进行语义分析和匹配。2 tagoo是一款基于自然语言处理技术的搜索引擎，它需要对用户输入的查询语句进行分析和处理，同时还需要对语料库进行语义建模和词汇表扩展，这些都需要大量的计算和内存空间。3 此外，tagoo还需要对用户的搜索历史和行为进行记录和分析，以提供更加个性化和有针对性的搜索结果，这也需要额外的内存空间。总之，tagoo占用内存的原因是多方面的，但这也是其能够提供高效、准确、个性化搜索体验的必要条件。
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