词向量表示：word2vec与词嵌入
在NLP任务中，训练数据一般是一句话（中文或英文），输入序列数据的每一步是一个字母。我们需要对数据进行的预处理是：先对这些字母使用独热编码再把它输入到RNN中，如字母a表示为(1, 0, 0, 0 ...
原文：词嵌入、word2vec
词汇表使用one hot编码，一个词在一列向量里只有一个位置是 ，其他位置为 ，缺点是浪费空间，而且看不出各个单词之间的关系。 词嵌入用一个高维向量表示一个单词，意思相近的词的词嵌入比较接近，泛化能力强。 高维空间不好表示，t SNe算法可将高维空间映射为二维空间。apple与orange挨得较近。 学习词嵌入通常会考察很大文本集，几十亿单词很常见。可以下载词嵌入矩阵，用于自己训练集很小的模型作 ...
2019-08-31 21:42 0 475 推荐指数：
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【457】Word2Vec，Embedding层，词嵌入
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Word2Vec词向量
在许多自然语言处理任务中，许多单词表达是由他们的tf-idf分数决定的。即使这些分数告诉我们一个单词在一个文本中的相对重要性，但是他们并没有告诉我们单词的语义。Word2Vec是一类神经网络模型——在给定无标签的语料库的情况下，为语料库的单词产生一个能表达语义的向量。 word2vec ...
基于word2vec训练词向量(一)
转自：https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79905328 1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量，这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量。 回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型 ...
词向量之word2vec实践
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word2vec生成词向量原理
假设每个词对应一个词向量，假设： 1)两个词的相似度正比于对应词向量的乘积。即：$sim(v_1,v_2)=v_1\cdot v_2$。即点乘原则； 2)多个词$v_1\sim v_n$组成的一个上下文用$C$来表示，其中$C=\sum_{i=1}^{n}v_i$。$\frac{C}{|C ...