词表征 2：word2vec、CBoW、Skip-Gram、Negative Sampling、Hierarchical Softmax
向量和输出词向量后如何得到最终词向量？常取输入词向量(word2vec)、拼接、相加(GloVe)等。 ...
原文：DL4NLP——词表示模型（三）word2vec（CBOW/Skip-gram）的加速：Hierarchical Softmax与Negative Sampling
上篇博文提到，原始的CBOW Skip gram模型虽然去掉了NPLM中的隐藏层从而减少了耗时，但由于输出层仍然是softmax ，所以实际上依然 impractical 。所以接下来就介绍一下如何对训练过程进行加速。 paper中提出了两种方法，一种是Hierarchical Softmax，另一种是Negative Sampling。 本文简述了以下内容： CBOW Skip gram模型的 ...
2016-09-03 01:10 3 18152 推荐指数：
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NLP中word2vec的CBOW模型和Skip-Gram模型
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word2vec模型cbow与skip-gram的比较
cbow和skip-gram都是在word2vec中用于将文本进行向量表示的实现方法，具体的算法实现细节可以去看word2vec的原理介绍文章。我们这里大体讲下两者的区别，尤其注意在使用当中的不同特点。 在cbow方法中，是用周围词预测中心词，从而利用中心词的预测结果情况，使用 ...
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word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型
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一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（结构篇）
这次的分享主要是对Word2Vec模型的两篇英文文档的翻译、理解和整合，这两篇英文文档都是介绍Word2Vec中的Skip-Gram模型。下一篇专栏文章将会用TensorFlow实现基础版Word2Vec的skip-gram模型，所以本篇文章先做一个理论铺垫。 原文英文文档请参考链接 ...