基于自然语言处理的Word2Vec词向量应用  

Application of Word2Vec Word Vector Based on Natural Language Processing

作　　者：石凤贵[1] Shi Fenggui(Department of Software Engineering,Ma’anshan Normal College,Ma’anshan 243041,China)

机构地区：[1]马鞍山师范高等专科学校软件工程系,安徽马鞍山243041

出　　处：《黑河学院学报》2020年第7期173-177,共5页Journal of Heihe University

基　　金：安徽省教育厅科学研究项目资助“互联网+时代课程教学智能交互平台建设研究”(KJ2017A852);安徽省教育厅科学研究项目资助“基于神经网络的情景智能信息推送系统研究”(KJ2018A0903)。

摘　　要：计算机要理解自然语言,首先需要理解词语的语义,要考虑词的同义、近义、词的上下文关系,数字化即转化为词向量,通过计算处理词向量来处理文本。阐述词向量及Word2Vec词模型的特点,Word2Vec是被广泛使用的词向量模型,同时基于《西游记》语料进行应用实现。In order to understand natural language,computers need to understand the semantic meaning of words,and take in account the synonymy and context of words.Digitization is converted into word vectors,which are calculated and processed to deal with the text.The paper describes the features of word vectors and word2vec word model in detail.Word2vec is a widely used word vector model,and it is implemented based on the corpus of Journey to the West.

关 键 词：自然语言处理 词向量 共现矩阵 Word2Vec 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]