電腦看懂人類語言的第一步：詞向量。 機器學習youtube教學系列課程 | 機器學習 | 語意向量空間｜ChatGPT｜AI ｜人工智慧
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- Опубликовано: 21 авг 2024
- 在求職過程中，確定一份履歷是否與特定的工作描述相匹配是非常重要的。自動化這一過程可以節省大量時間和人力資源。本文將介紹如何使用 Gensim 庫的 Word2Vec 模型來計算履歷和工作描述之間的相似度。相似度越高，表示履歷與工作描述的相關性越高。
詳細步驟
文本數據的預處理:
首先，我們需要對文本數據進行預處理。這包括將文本轉換為小寫，移除標點符號，並將其分割成單詞列表。Gensim 提供了一個方便的 函數來完成這一步。
標籤化文本:
為了使用Word2Vec 模型，我們需要將文本標籤化。每個履歷和工作描述都會被轉換成 TaggedDocument ，其中包含單詞列表和標籤。
訓練 Word2Vec模型:
使用預處理後的文本數據來訓練 Word2Vec模型。Word2Vec 是一種將文本轉換為固定長度向量的模型，使我們可以對文本進行比較。訓練模型時，我們需要指定向量的維度、最小詞頻和訓練的迭代次數。
轉換文本為向量:
訓練完成後，我們可以使用模型將每個履歷和工作描述轉換為向量。這些向量是高維空間中的點，可以用來計算它們之間的距離。
計算相似度:
我們使用餘弦相似度來計算履歷和工作描述之間的相似度。餘弦相似度是一種衡量兩個向量之間相似度的度量，範圍在0到1之間，1表示完全相似，0表示完全不相似。
關於影片中【resume程式】的下載網址：github.com/deepmind-python/nltk
請手動複製 github.com/deepmind-python/nltk 至瀏覽器的網址列上，然後在鍵盤上按 Enter鍵。
音樂來源：RUclips音效庫 "Wrong"
好方法，謝謝堤供教學。
好課程
good
詞向量 good
使用模型將每個履歷和工作描述轉換為向量👍
真棒
使用餘弦相似度來計算履歷和工作描述之間的相似度。
只要將履歷表中的所有文字複製到程式中。
履歷是否與特定的工作描述相匹配，可用Word2Vec 模型。
背景音乐没必要啊，声音也太大了
謝謝您的提醒。因為天氣太熱，開電風扇開太大，我必需大聲說話，壓過電風扇的聲音來拍視頻。
@@grammarAI 是说前奏的背景音，可以小一点，你讲话声音没问题哈
前奏有点长，我还以为一直都会有这个背景音，留言后发现正文没问题
@@simplastx4821 原來是這樣，我正在做新視頻，看來我要回去割掉一些前奏。對了，我的訂閱人數太少了，可否訂閱一下。謝謝。
@@grammarAI 嗯嗯，内容不错，已订阅。（你开始讲话了就可以减弱或去掉背景音）
good