自然语言处理之word2vec
在word2vec出现之前，自然语言处理经常把字词转为one-hot编码类型的词向量，这种方式虽然非常简单易懂，但是数据稀疏性非常高，维度很多，很容易造成维度灾难，尤其是在深度学习中；其次这种词向量中任意两个词之间都是孤立的，存在语义鸿沟（这样就不能体现词与词之间的关系）而有Hinton大神 ...
原文：自然语言处理词向量模型-word2vec
自然语言处理与深度学习： 语言模型： N gram模型： N Gram模型：在自然语言里有一个模型叫做n gram，表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。在进行自然语言分析时，使用n gram或者寻找常用词组，可以很容易的把一句话分解成若干个文字片段 词向量： 神经网络模型： 注：初始化向量，可以先随机初始化。 传统神经神经网络只需要优化输入层与隐层，隐层与输出层之间的参数。 神经网络模型的优 ...
2018-07-07 23:11 4 4314 推荐指数：
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