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：word2vec参数理解
之前写了对word vec的一些简单理解，实践过程中需要对其参数有较深的了解： class gensim.models.word vec.Word Vec sentences None,size ,alpha . ,window , min count , max vocab size None, sample . ,seed , workers ,min alpha . , sg , hs , ...
2018-10-21 16:34 0 6338 推荐指数：
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