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】Distributed Representation——词向量
Distributed Representation 这种表示，它最早是 Hinton 于 年提出的，可以克服 one hot representation 的缺点。 其基本想法是： 通过训练将某种语言中的每一个词映射成一个固定长度的短向量 当然这里的 短 是相对于 one hot representation 的 长 而言的 ，将所有这些向量放在一起形成一个词向量空间，而每一向量则为该空间中的 ...
2017-03-27 15:12 0 2420 推荐指数：
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