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Word2vec, Fasttext, Glove, Elmo, Bert, Flair pre-train Word Embedding

Word-Embedding

Word2vec，Fasttext，Glove，Elmo，Bert and Flair pre-train Word Embedding

本仓库详细介绍如何利用Word2vec，Fasttext，Glove，Elmo，Bert and Flair如何去训练Word Embedding，对算法进行简要分析，给出了训练详细教程以及源码，教程中也给出相应的实验效果截图

1、环境

• python>=3.5
  
• tensorflow>=1.13
  

2、Word Embedding教程快速链接

• Word2vec中文词向量训练
  
• Fasttext中文词向量训练
  
• Glove中文词向量训练
  
• Elmo英文和中文词向量训练
  
• Bert句向量和词向量训练
  
• Flair词向量训练
  

3、实验数据简介

• stop_words.txt: 停用词数据，用于数据预处理使用
• wiki.zh.text.jian: wiki百科简体中文原始数据，wiki.zh.text.jian.fenci: wiki百科简体中文分词后数据，wiki百科数据主要在word2vec的skipgram模型中使用，数据量较大，已放百度网盘，地址: 链接, 密码: bvmw
• toutiao_word_corpus.txt: 头条公开的新闻类分类数据，word2vec的gensim库实验、fasttext算法、glove算法中有使用

4、欢迎关注公众号