项目目的

学习如何使用Word2Vec来对文本文件进行处理。

项目地址：word2vec-movies

来源

这个笔记是基于Kaggle比赛：Bag of words meets bags of popcorn。打开页面后可以看到有关于NLP的相关教程，于是我把Part1~3用中文写了三个笔记进行记录。

因为年代比较久远，而且是用pytohn2实现的，我重新用python3实现的过程中填了不少坑，可以直接拿来学习。

尤其是关于gensim中word2vec模型里，有一些API发生了变化。具体可以看我笔记中的写法，都是可以正常运行的。

内容

• Part 1 For Beginners Bag of Words（词袋初学者）
• Part 2 Word Vectors（词向量）
• Part 3 More Fun With Word Vectors（词向量的更多用法）

用到的库

以下库全基于python3.5.2:

• pandas==20.3
• scikit-learn==0.19.0
• numpy==1.13.1
• jupyter==1.0.0

计划

因为这个笔记里的内容只是kaggle项目上给出的教学部分，实际得分最好也只有0.84，所以充其量只能是一个了解word2vec的教程，内容本身并不深入。

于是我找到了这个项目：sentiment-analysis，作者写了三个模型，前两个在教程中出现过了，第三个使用Ensemble的方法把前两个模型组合了起来，最后得分能到0.96。而且作者代码组织得也不错，可以用来学习如何写一个完整的项目，而不是仅仅在Jupyter Notebook上写。

不过因为年代比较久远，作者用的是python2，而且很多其他包的API变了，所以我打算也全部用pytohn3重写一下，一遍学习一边分享出来。项目地址在这里：sentiment-analysis