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 ...

原理 word2vec的大概思想是，认为，距离越近的词，相关性就越高，越能够表征这个词。所以，只需要把所有的条件概率\(P(w_{t+j}|w_t)\)最大化，这样就能够得到一个很好的用来表征词语之间关系的模型了。 最大化的方法就是使用最大似然估计，构建损失函数，然后使用梯度下降进行优化 ...

转载自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/61635013 一、什么是Word2Vec Word2Vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是能够将单词转化为向量来表示，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。用词向量 ...

2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习 ...

word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words，连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型. 模型原理 为了便于 ...

此代码为Google tensorflow例子代码，可在github找到 (word2vec_basic.py) 　　关于word2vec的介绍，之前也整理了一篇文章，感兴趣的朋友可以去看下，示例代码是skip-gram的训练方式，这里简单概括一下训练的数据怎么来的：比如，有这么一句话“喜欢写 ...

基于word2vec的文档向量模型的应用 word2vec的原理以及训练过程具体细节就不介绍了，推荐两篇文档：《word2vec parameter learning explained》、和《word2vec中的数学》。 在《word2vec中的数学》中谈到了训练语言模型的一些方法 ...