DL4NLP——词表示模型（二）基于神经网络的模型：NPLM；word2vec（CBOW/Skip-gram）
本文简述了以下内容： 神经概率语言模型NPLM，训练语言模型并同时得到词表示 word2vec：CBOW / Skip-gram，直接以得到词表示为目标的模型 （一）原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 ...
原文：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 False, weights init truncated normal , trainable True, restore True, reuse False, scope None, name Em ...
2017-11-27 15:51 1 31163 推荐指数：
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