词袋模型bow和词向量模型word2vec
在自然语言处理和文本分析的问题中，词袋（Bag of Words, BOW）和词向量（Word Embedding）是两种最常用的模型。更准确地说，词向量只能表征单个词，如果要表示文本，需要做一些额外的处理。下面就简单聊一下两种模型的应用。 所谓BOW，就是将文本/Query看作是一系列词的集合 ...
原文：词袋模型（BOW，bag of words）和词向量模型（Word Embedding）概念介绍
例句: Jane wants to go to Shenzhen. Bob wants to go to Shanghai. 一 词袋模型 将所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独立的。例如上面 个例句，就可以构成一个词袋，袋子里包括Jane wants to go Shenzhen Bob Shanghai。假设建立一个数组 或词典 用于映射匹配 那么上面两个例句就可 ...
2019-06-05 12:17 0 13502 推荐指数：
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