目录 1.简介 2.从统计语言模型开始 2.1序列概率模型 2.2 N元统计模型 平滑技术 3.深度 ...

word2vec 是google 推出的做词嵌入（word embedding）的开源工具。 简单的说，它在给定的语料库上训练一个模型，然后会输出所有出现在语料库上的单词的向量表示，这个向量称为"word embedding"。基于这个向量表示，可以计算词与词之间的关系，例如相似性(同义词 ...

一篇很好的入门博客，http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/ 他的翻译，https://www.jianshu.com/p/1405932293ea 可以作为参考的，https ...

word2vec简介 word2vec是把一个词转换为向量，变为一个数值型的数据。 主要包括两个思想：分词和负采样 使用gensim库——这个库里封装好了word2vector模型，然后用它训练一个非常庞大的数据量。 自然语言处理的应用 拼写检查——P(fiften minutes ...

　　有感于最近接触到的一些关于深度学习的知识，遂打算找个东西来加深理解。首选的就是以前有过接触，且火爆程度非同一般的word2vec。严格来说，word2vec的三层模型还不能算是完整意义上的深度学习，本人确实也是学术能力有限，就以此为例子，打算更全面的了解一下这个工具。在此期间，参考 ...

一、Word2vec word2vec是Google与2013年开源推出的一个用于获取word vecter的工具包，利用神经网络为单词寻找一个连续向量看空间中的表示。word2vec是将单词转换为向量的算法，该算法使得具有相似含义的单词表示为相互靠近的向量。 此外，它能让我们使用向量算法来处 ...

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word2vec word2vec是Google在2013年推出的一个工具。word2vec通过训练，可以将所有的词向量化，这样就可以定量的去度量词与词之间的关系，挖掘词之间的联系；同时还可以将词向量输入到各种RNN网络中进一步处理。因此，word2vec 输出的词向量可以被用来做 ...