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# System prepended metadata

title: 201911. Week11-24 word2vec
tags: [word embedding]

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# 201911. Week11-24 word2vec
###### tags: `word embedding`
## 上課內容
  今天這堂課主要想跟大家分享NLP發展到現在，除了將文字轉換成向量以外，商品、影片、音樂、客戶，房型都能轉成向量做進一步的應用，這是一種只要有心~萬物皆能Embedding的概念，轉成向量方法很多，這是介紹的一樣是skip-gram法，但這次轉的東西不是文章內容而是商品，

讓我們來對照一下word2vec 跟 item2vec之間的差別
* w2v 
    文章 : 一篇文章的內容分成x1~x5
    [x1 x2 x3 x4 x5]>>>>斷詞斷句>>>x=[x1   x4 x5] , y =[x2]
* i2v 
    物品/音樂/房型 : 某產品網站上的標題
    <br>客戶a聽音樂的一段歷程(情歌A 情歌B 情歌C...),客戶b(rap1 rap2 rap3...)<br>
    /客戶a上AGODA的一段歷程(民宿a 民宿b 飯店c 民宿d...)<br>

 [x1 x2 x3 x4 x5]>>>>斷大家都聽的歌(沒鑑別度)>>>x=[x1   x4 x5] , y =[x2]
我們會發現，embedding就是一種把類別變數做非監督式的降維，我們把一段類似的東西，切分後訓練出一種能跟分群的model，一種cluster的概念，這週我挑了一個產品2vec的github跟大家分享，希望大家會喜歡~
## 程式碼及相關檔案
* 使用教學
>大家先打開程式1，執行完後會在drive中建立一個目錄，此目錄會包含課程中所需的資料，建立完畢後打開程式2，將他下載並放到程式1的資料夾裡，即可開始
* 程式1_下載課程內容至colab
>https://colab.research.google.com/drive/1CvvyfhYCL69p-zxYHMEz3OsyzRnII3qV
* 程式2_課程內容
>https://drive.google.com/file/d/1Va9XsY3AOLpHwQGPoVPZtQxSBqeMEVUr/view?usp=sharing
>(微修改版本 by Jeffrey)https://drive.google.com/file/d/1jkRuiYF4GiGPSDpHgd2hRrT--KuGdvky/view?usp=sharing

## 教學影片
1.https://youtu.be/RO4cIeMZukc
## 參考資料
1. 万物皆Embedding，从经典的word2vec到深度学习基本操作item2vec(https://zhuanlan.zhihu.com/p/53194407)
2. 商品轉向量github(https://github.com/ctjoy/item2vec)
3. 電影轉向量github(https://github.com/lujiaying/MovieTaster-Open)
4. Deep Session Interest Network for Click-Through Rate Prediction(https://github.com/shenweichen/DSIN)

