Word2Vec模型word2vec-google-news-300。
在GoogleNews数据集上训练完成的Word2Vec模型，覆盖了大约300万的词汇和短语。
该模型是利用了整个GoogleNews大约1000亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
在GoogleNews数据集上训练完成的Word2Vec模型，覆盖了大约300万的词汇和短语。
该模型是利用了整个GoogleNews大约1000亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
180MB
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用来测试word2vec的数据样本，从搜狗实验室全网新闻数据库http://www.sogou.com/labs/resource/list_news.php下载并提取出新闻内容的数据。
2025/2/3 1:27:38
258KB
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word2vec中的数学原理详解，由于CSDN上的文章作者仅仅贴了图片，不方便读者打印查阅，这里给出了可以直接打印的pdf文档，供读者查阅和收藏。
CSDN上文章链接：http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html最后，再次感谢这篇文章的作者，使我们小白少走弯路，可以说是目前最好的word2vec入门教材。
CSDN上文章链接：http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html最后，再次感谢这篇文章的作者，使我们小白少走弯路，可以说是目前最好的word2vec入门教材。
2025/1/25 22:55:19
13.56MB
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原文件为zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2，大小为1.7G，最新时间为19年7月下载，转为txt文本，繁转简，分词，gensim训练后的model文件
2025/1/9 3:53:47
15.28MB
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文档是word2vec算法数学原理详解。
word2vec是google的一个开源工具，能够仅仅根据输入的词的集合计算出词与词直接的距离，既然距离知道了自然也就能聚类了，而且这个工具本身就自带了聚类功能，很是强大。
word2vec是google的一个开源工具，能够仅仅根据输入的词的集合计算出词与词直接的距离，既然距离知道了自然也就能聚类了，而且这个工具本身就自带了聚类功能，很是强大。
2024/8/30 14:38:41
13.37MB
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KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin',binary=True)
2024/7/23 16:31:30
614.4MB
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对于文本使用word2vec进行训练，实现的方式是java版本,之前有测试过，还是可以使用的，对于文本使用word2vec进行训练，实现的方式是java版本,之前有测试过，还是可以使用的。
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2024/7/6 11:44:09
38KB
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自己用来训练word2vec的，已提取文本，做了分词处理，过滤了大部分的特殊字符。
共包含3273626个段落的文本（一个段落包含了多个语句）。
处理后的语料有1.1G，由于文件较大，提供百度网盘下载地址。
共包含3273626个段落的文本（一个段落包含了多个语句）。
处理后的语料有1.1G，由于文件较大，提供百度网盘下载地址。
2024/5/19 17:09:13
650B
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详细讲解了word2vec用的的相关数学知识和框架，讲解清晰细致，通俗易懂，广受好评，现在分享给大家，共同学习提高。
纯共享，非盈利目的。
纯共享，非盈利目的。
2024/2/3 1:16:48
1.34MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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