word2vec参数
架构：skip-gram（慢、对罕见字有利）vs CBOW（快） · 训练算法：分层softmax（对罕见字有利）vs 负采样（对常见词和低纬向量有利） 负例采样准确率提高，速度会慢，不使用negative sampling的word2vec本身非常快 ...
原文：word2vec参数调整 及lda调参
一 word vec调参 . word vec train resultbig.txt output vectors.bin cbow size window negative hs sample e threads binary 一般来说，比较喜欢用cbow ， 因为模型中cbow有向量相加的运算。 保留意见 cbow 表示不使用cbow模型，默认为Skip Gram模型 size表示词向量维 ...
2016-05-24 10:20 0 5013 推荐指数：
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