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使用词嵌入模型可视化人类社会刻板印象等信息 (PYTHON代码讲解)
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语言的文字反映了人类思想的结构,使我们能够在个人之间传递思想, 而使用大规模语料训练得来的词嵌入模型往往蕴含着这类信息。 在国内社科领域, 应用词嵌入 主要用来做情感分析,大致的算法(思路)是 1. 训练词向量模型 2. 根据词向量cosine或欧几里得距离,度量词语的相似性,进而扩展某种概念词典 3. 检查扩充的概念词典,剔除无效词后。 4. 使用整理好的概念词典,统计文本中出现该概念的词频,当做该概念的代理指标。 但词嵌入在国外很火,不止用来扩展词典,还能应用到社会学(计算社会学,研究较多)、政治学、管理学(目前较少)等学科,不用调查问卷也能做出「量化方法实证研究」, 如 发散思维计算、刻板印象、性别种族歧视、女性高管就职后公司内性别观念变化、词语百年来语义变迁等议题。之前分享过的词嵌入稍有涉及,感兴趣的可以阅读我之前分享的文章 【付费视频课-Python实证指标构建与文本分析】 https://textdata.cn/blog/management_python_course/
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