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：从ngram到BOW到Word2Vec
自然语言处理是一个历史悠久的方向，个人目前研究不深，所以本文以我个人的思路展开，具体内容大部分摘抄自其他大佬们的博客，其中主要摘抄自 目录 NLP的基本问题 NGram NGram, Gram, Gram NGram距离 NGram应用 词向量 神经网络语言模型 Neural Network Language Model,NNLM Word Vec: CBoW 与 Skip gram Model ...
2019-04-22 21:14 0 1585 推荐指数：
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