神经网络中embedding层作用——本质就是word2vec，数据降维，同时可以很方便计算同义词（各个word之间的距离），底层实现是2-gram（词频）+神经网络
Embedding tflearn.layers.embedding_ops.embedding (incoming, input_dim, output_dim, validate_indices ...
原文：2-gram分词
和前一篇介绍的最大概率分词比较， gram分词也是一种最大概率分词，只不过在计算一个词概率的时候，它不光考虑自己，还会考虑它的前驱。 我们需要两个字典。第一个字典记录词 w i 出现的频次，第二个字典记录词对儿 lt w j,w i gt 共同出现的频次。有这两份字典，我们就可以计算出条件概率 p w i w j p w i,w j p w j 。 为了直观表示计算过程，我们还是构建出一个图出来。 ...
2016-11-13 17:47 0 2499 推荐指数：
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