word2vec参数
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 ...
原文：Python Word2Vec参数内容
用gensim函数库训练Word Vec模型有很多配置参数。这里对gensim文档的Word Vec函数的参数说明进行翻译。 class gensim.models.word vec.Word Vec sentences None,size ,alpha . ,window , min count , max vocab size None, sample . ,seed , workers ,m ...
2018-03-20 11:48 0 2182 推荐指数：
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