Word2Vec词向量
在许多自然语言处理任务中，许多单词表达是由他们的tf-idf分数决定的。即使这些分数告诉我们一个单词在一个文本中的相对重要性，但是他们并没有告诉我们单词的语义。Word2Vec是一类神经网络模型——在给定无标签的语料库的情况下，为语料库的单词产生一个能表达语义的向量。 word2vec ...
原文：word2vec生成词向量原理
假设每个词对应一个词向量，假设： 两个词的相似度正比于对应词向量的乘积。即： sim v ,v v cdot v 。即点乘原则 多个词 v sim v n 组成的一个上下文用 C 来表示，其中 C sum i n v i 。 frac C C 称作上下文C的中心向量。即加和原则 在上下文 C 中出现单词 A 的概率正比于能量因子 e E A,C ,where E A cdot C 。即能量法则 可 ...
2014-11-07 14:07 0 2909 推荐指数：
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