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# System prepended metadata

title: 201911. Week11-2 word2vec
tags: [word embedding]

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# 201911. Week11-2 word2vec
###### tags: `word embedding`

## 程式碼及相關檔案
* 程式碼
>https://colab.research.google.com/drive/1Z1uC1-uuPOqHfsMEQsxdWIZU3zjESBrd
* 教學檔案
>https://drive.google.com/open?id=11snVD3XxCoQl81nPPNE_wY5W9yMIDnUN
大家下載整包到自己的 Google Drive，並用　colab　打開就能使用了，因為容量的關係，觀看前可以先打開py檔，下載資料到google drive上
## 教學影片
1.https://www.youtube.com/watch?v=TPBR5DP2H-U
2.https://www.youtube.com/watch?v=NhrlwxYu9iw
3.https://www.youtube.com/watch?v=VIZeFjVJaHY&t=34s

這次的程式碼會分成3個：
1. word embedding 概念
2. skip-gram model實作
3. embedding_features後續應用

## 教學用程式碼邏輯
1. 首先會先載入維基資料庫，並轉換成套件可執行的txt檔，
2. 進行NLP數據前處理，包含切詞與刪除停用語
3. 訓練model,衡量模型成效
4. 將文本資訊轉成embedding向量以利後續分析
* 停用詞檔案
https://drive.google.com/open?id=1gGQZTPtnXf88IYm84w2vsGwbtia4BmLS


