词向量表示：word2vec与词嵌入
在NLP任务中，训练数据一般是一句话（中文或英文），输入序列数据的每一步是一个字母。我们需要对数据进行的预处理是：先对这些字母使用独热编码再把它输入到RNN中，如字母a表示为(1, 0, 0, 0, …,0)，字母b表示为(0, 1, 0, 0, …, 0)。如果只考虑小写字母a~z ...
原文：高级词向量表示
本文是在上文自然语言处理 词的表示基础上，引入一个更先进的词向量模型GloVe。然后介绍如何内在和外在地评估词向量。 Global Vectors for Word Representation GloVe . 和先前方法的比较 上文介绍了两类获取词向量的方法。第一类基于计数和矩阵分解，比如潜在语义分析 Latent Semantic Analysis，LSA 语义存储模型 Hyperspace ...
2018-06-06 15:52 0 2617 推荐指数：
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