cbow与skip-gram
场景：上次回答word2vec相关的问题，回答的是先验概率和后验概率，没有回答到关键点。 词袋模型（Bag of Words, BOW）与词向量（Word Embedding）模型 词袋模型 ...
原文：【原创】关于skip-gram的个人理解
skip gram的关键术语与详细解释： 语料 所有句子文档 当然会出现大量重复的单词 词典 可用V维的onehot编码来表示 语料中出现的所有单词的集合 去除了重复词 窗口大小 上下文词语数量m 即指定中心词后我们关注的上下文数量定为该中心词前m个词和后m个词 一共 m个上下文词 。 词典中心词向量矩阵 下图d V维的W矩阵 通俗来说词典中心词向量矩阵是由词典中的一个单词的词向量组合而成的 每 ...
2018-12-05 14:47 1 3134 推荐指数：
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